시리즈 · 컴퓨터과학·AI
AI 첫걸음 — 예시에서 배우고, 이어 붙이고, 틀리는 계산
AI 모델이 규칙 대신 예시에서 배운다는 게 무슨 뜻인지에서 시작해, 신경망 안의 수많은 숫자가 어떻게 조금씩 맞춰지는지, 생성형 AI가 대답을 어떻게 한 조각씩 이어 붙이는지, 그리고 AI가 어디서 어떻게 틀리는지까지 이어집니다. 매일 챗봇을 쓰지만 속은 궁금했던 분을 위해 썼고, 배경지식 없이 첫 줄부터 읽으면 됩니다.
4편
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- 1AI 모델 — 규칙 대신 예시에서 배우는 계산스팸 필터 하나로 따라가는 첫걸음. 모델·학습·추론, 배우는 방식 세 가지, 그리고 외운 것과 배운 것을 가르는 시험 데이터첫걸음2026년 10월 3일
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신경망과 파라미터 — 수천억 개의 다이얼을 조금씩 돌린다는 것인공 뉴런은 입력에 가중치를 곱해 더하고 곡선에 통과시키는 작은 계산 단위이고, 그 가중치가 파라미터의 대부분입니다. 층을 여러 겹 쌓아 학습시키는 것이 딥러닝이고, 학습은 손실을 재어 모든 다이얼을 줄어드는 쪽으로 조금씩 돌리는 한 걸음을 수없이 되풀이하는 일입니다. 이름과 여러 착안은 뇌 연구에서 얻었지만 뇌와 같은 방식으로 작동한다는 것은 아직 확인되지 않았고, 크게 만들면 좋아진다는 것은 관찰된 경향이며, 「창발」은 논쟁 중이고, 수천억 개 숫자가 함께 하는 일은 아직 다 읽히지 않습니다.첫걸음2026년 10월 3일 - 3
생성형 AI의 대답 — 한 조각씩 골라 이어 붙인 문장토큰, 다음 토큰의 확률, 그리고 뽑기. 같은 질문에 답이 달라지는 까닭에서 출발하는 첫걸음첫걸음2026년 10월 3일 - 4
AI의 오류 — 시험장 밖에서 틀리는 수험생AI는 여러 방식으로 틀리고, 시험 점수가 실력을 부풀리기도 한다. 그럴듯하지만 틀린 말을 만들어 내는 환각, 한쪽으로 기운 결과를 되풀이하는 편향, 배운 것과 다른 상황에서 무너지는 분포 이동과 지름길 학습, 일부러 속이는 적대적 예제, 시험지가 새어 나간 벤치마크 오염까지 — 종류마다 어디를 확인해야 하는지 배경지식 없이 따라간다.첫걸음2026년 10월 3일