인공지능

인공지능은 기계가 주어진 목표를 위해 입력을 바탕으로 예측·추천·결정 또는 콘텐츠 같은 결과를 만들어 내도록 하는 기술과 연구 분야다.
시스템에 따라 학습 후 자율성과 적응성의 정도가 다르다.

규칙 기반 시스템은 사람이 정한 논리와 지식 표현을 사용한다.
기계학습은 데이터에서 패턴을 찾아 예측 모델을 만들며, 심층학습은 여러 층의 인공신경망을 이용한다.
생성형 인공지능은 학습한 분포를 바탕으로 글·이미지·음성·코드 등을 생성한다.

자연어 처리는 사람의 언어를 분석·생성하고, 컴퓨터 비전은 이미지와 영상을 다룬다.
음성 인식, 로보틱스, 추천 시스템, 게임 인공지능도 대표적인 응용 분야다.

인공지능이라는 연구 명칭은 1950년대에 자리 잡았다.
이후 전문가 시스템, 통계적 기계학습, 심층신경망의 발전을 거쳤다.
대규모 데이터와 연산 자원의 확대는 이미지 인식과 언어 모델의 성능 향상을 이끌었다.

의료·제조·금융·교육·검색·콘텐츠 제작 등에서 활용된다.
한편 학습 데이터의 편향, 개인정보, 저작권, 결과의 설명 가능성, 안전성과 책임 소재를 함께 검토해야 한다.

인공지능 문서는 다음 관점을 중심으로 읽을 수 있다.

각 항목은 서로 독립된 정보가 아니라 정의와 원리, 사례와 활용이 이어지는 구조를 이룬다.

기술은 해결하려는 문제, 입력과 처리 과정, 결과와 한계의 순서로 살펴보는 것이 좋다.
실제 적용에서는 성능뿐 아니라 안전성, 비용, 유지보수, 개인정보와 환경 영향을 함께 비교한다.

새로운 사례를 추가할 때는 기존 정의에 실제로 해당하는지 먼저 확인한다.

정확한 수치·통계·실험 결과를 제시할 때는 측정 시점과 조건, 단위, 조사 기관을 함께 기록하고, 설명을 위한 예시와 일반적으로 성립하는 원리를 구분한다.