전체 글35 일반적인 인공지능(General AI)과 좁은 범위의 인공지능(Narrow AI)의 차이 목차인공지능의 환경 인식: 센서와 데이터 수집의 원리일반 인공지능(General AI)과 좁은 인공지능(Narrow AI)의 핵심 차이점환경 데이터 기반의 인공지능 의사결정 및 작동 메커니즘인공지능의 환경 인식과 관련하여 자주 하는 질문 (FAQ)결론: 인간과 협력하는 인공지능의 미래1. 인공지능의 환경 인식: 센서와 데이터 수집의 원리인공지능이 주변 환경을 인식하고 적절하게 작동하기 위해서는 가장 먼저 외부 세계로부터 정보를 받아들이는 과정이 필요합니다. 이는 인간이 눈, 코, 귀, 입, 피부 등의 감각 기관을 통해 주변 환경을 인지하는 것과 매우 유사한 원리로 이루어집니다. 인공지능 시스템에서는 인간의 감각 기관을 대신하여 다양한 형태의 디지털 센서와 데이터 수집 장치를 활용합니다. 예를 들어 자율주.. 2026. 7. 25. AI가 세상을 배우는 법 머신러닝 강화학습 원리 알파고가 이세돌 9단을 꺾었을 때, 저는 솔직히 "운이 좋았겠지"라고 생각했습니다. 그런데 알고 보니 그 승리의 배경엔 수천만 번의 자가 대국과 보상 신호만으로 스스로 규칙을 터득한 강화학습(Reinforcement Learning)이 있었습니다. 여기서 강화학습이란 정답 데이터 없이 시행착오의 결과로 주어지는 보상만을 단서 삼아 최적의 행동 방침을 스스로 만들어가는 머신러닝 기법을 말합니다. 이 글은 그 원리를 직접 공부하고 실제 사례와 비교 검증하면서 정리한 기록입니다.목차AI의 눈과 귀, 센서 기술이 전부를 결정한다강화학습의 작동 원리, 이론과 실제는 조금 달랐습니다알파고부터 추천 알고리즘까지, 이미 일상에 들어와 있습니다보상 해킹과 지연 보상, 강화학습의 진짜 한계인공지능과 강화학습에 대해 자주 .. 2026. 7. 25. AI는 어떻게 환경을 인식하고 스스로 행동을 결정할까요 목차인공지능의 환경 인식과 작동 원리: 센서에서 행동까지규칙 기반 시스템과 학습 기반 시스템의 핵심적인 개념 차이실생활 예시로 보는 두 시스템의 명확한 장단점 비교인공지능 환경 인식과 작동 방식에 대해 자주 하는 질문 (FAQ)결론: 인간과 닮아가는 인공지능의 미래1. 인공지능의 환경 인식과 작동 원리: 센서에서 행동까지인공지능(AI)이 인간처럼 주변 환경을 인식하고 스스로 판단하여 작동하는 과정은 현대 과학기술의 가장 놀라운 성취 중 하나입니다. 이 과정은 크게 '인식(Perception)', '판단(Reasoning)', '행동(Action)'이라는 세 가지 단계로 나뉩니다. 인간이 눈과 귀로 주변을 보고 들은 뒤 뇌에서 생각하고 손발을 움직이는 과정과 매우 흡사합니다. 인공지능이 주변 환경을 인식하.. 2026. 7. 25. 인공지능 환경 인식 (센서 퓨전, 규칙 기반, 머신러닝) 솔직히 처음 자율주행 데모 영상을 봤을 때, 저는 그냥 "카메라 좋은 거 아니야?"라고 생각했습니다. 그런데 직접 관련 기술을 파고들어 보니, 인공지능이 세상을 '본다'는 건 카메라 한 대로 해결되는 문제가 아니었습니다. 센서에서 데이터를 모으고, 규칙을 세우고, 스스로 패턴을 학습하는 세 단계가 정교하게 맞물려야 비로소 AI가 환경을 제대로 인식할 수 있습니다. 이 글에서는 그 구조를 제 시각으로 풀어보겠습니다.목차AI는 어떻게 세상을 '읽는가' — 센서 퓨전의 원리규칙 기반 시스템 — 예측 가능하지만 벽이 있다머신러닝이 바꾼 것 — 스스로 패턴을 찾는 AI인공지능 작동 방식에 대한 자주 하는 질문결론: 인간과 협력하는 인공지능의 미래AI는 어떻게 세상을 '읽는가' — 센서 퓨전의 원리혹시 이런 상상을.. 2026. 7. 24. 딥러닝이 세상을 보는 법 (환경 인식, 신경망, 머신러닝) 자율주행차의 카메라는 1초에 수십 장의 이미지를 처리하면서 사람보다 빠르게 신호등을 읽어냅니다. 처음 이 수치를 접했을 때 솔직히 좀 무서웠습니다. 이게 어떻게 가능한지 파고들다 보니, 결국 핵심은 딥러닝이 데이터를 '층층이 쌓아 올리며' 세상을 이해하는 방식에 있었습니다. 직접 관련 자료를 뜯어보고, 작동 원리를 하나씩 따라가 보니 생각보다 훨씬 구체적인 그림이 그려졌습니다.목차AI가 눈을 뜨는 순간 — 환경 인식의 실제 구조딥러닝이 머신러닝과 다른 결정적 이유 — 신경망이 스스로 배운다인공지능 환경 인식에 대해 자주 하는 질문 (FAQ)결론: 인간과 협력하는 인공지능의 미래AI가 눈을 뜨는 순간 — 환경 인식의 실제 구조제가 처음 자율주행 관련 코드를 들여다봤을 때, 솔직히 이게 왜 작동하는지 한동안.. 2026. 7. 24. AI 환경 인식 (센서 인식, 딥러닝, 피드백 루프) 처음 자율주행 데모 영상을 봤을 때, 솔직히 저는 "저게 어떻게 가능하지?"라는 생각부터 들었습니다. 빗속에서도 보행자를 잡아내고, 좁은 골목길에서 스스로 방향을 트는 모습이 그냥 신기함 그 이상이었습니다. 알고 보니 그 뒤에는 센서 인식부터 딥러닝 분석, 그리고 실시간 피드백 루프까지 유기적으로 맞물린 구조가 있었고, 그 구조를 하나씩 파악하고 나서야 비로소 "아, 이래서 되는구나" 싶었습니다. AI가 세상을 읽는 첫 번째 관문, 센서 인식인공지능이 주변을 파악하려면 가장 먼저 외부 정보를 데이터로 받아들여야 합니다. 이 역할을 하는 것이 바로 다양한 센서들입니다. 카메라, 라이다(LiDAR), 레이더, 초음파 센서 등이 대표적입니다. 여기서 라이다(LiDAR)란 레이저를 사방으로 발사한 뒤 반사되어 .. 2026. 7. 23. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
