Curiologist K

AI는 '생각'하지 않는다. 적어도 우리가 생각이라고 부르는 방식으로는. 그런데도 AI는 암 진단 이미지를 분석하고, 법률 문서를 요약하고, 당신이 다음에 볼 영상을 정확히 예측한다. 이 모순처럼 보이는 현상 뒤에는 놀랍도록 단순한 수학적 원리가 숨어 있다. Photo by Uriel SC on Unsplash AI가 실제로 무엇인지 — 오해 없이 설명하면 AI는 규칙을 외우는 게 아니라 패턴을 찾는다 많은 사람들이 AI를 거대한 백과사전처럼 상상한다. 모든 답이 미리 저장되어 있고, 질문이 들어오면 꺼내 주는 방식. 하지만 현대 AI는 그렇게 작동하지 않는다. 대신 수백만 개의 예시를 보면서 그 안에서 반복되는 패턴을 스스로 찾아낸다. 고양이 사진을 인식하는 AI를 예로 들어보자. 개발자가 '귀가 뾰족하면 고양이'라는 규칙을 직접 입력하지 않는다. 대신 수십만 장의 고양이 사진과 '이것은 고양이다'라는 정답 레이블을 함께 보여준다. AI는 그 데이터에서 스스로 특징을 추출한다. 이 방식을 '머신러닝(machine learning)'이라고 부른다. 그리고 그 안에서도 인간의 뇌 구조를 모방한 방식을 '딥러닝(deep learning)'이라고 따로 부른다. 오늘날 우리가 접하는 대부분의 AI — 챗봇, 이미지 생성기, 번역기 — 는 딥러닝 기반이다. AI Generated · Google Imagen AI가 학습하는 방법 — 오답에서 배우는 구조 가중치와 오차: 학습의 핵심 메커니즘 딥러닝의 핵심은 '인공 신경망(artificial neural network)'이다. 이름은 거창하지만 구조는 단순하다. 숫자를 받아서 계산하고, 다음 층으로 넘기는 노드(node)들이 여러 층으로 쌓여 있다. 각 연결에는 '가중치(weight)'라는 숫자가 붙어 있다. 처음에 이 ...

손가락 한 마디 크기의 칩 하나에 수십억 개의 트랜지스터가 빼곡히 들어차 있다. 스마트폰을 켜는 순간, 이 작은 실리콘 조각이 수천 개의 앱 데이터를 동시에 처리하면서도 손바닥 위에서 조용히 작동한다. 메모리 반도체가 없으면 현대 컴퓨팅은 문자 그대로 멈춘다. 그런데 이 칩이 실제로 어떻게 '기억'을 하는지 아는 사람은 생각보다 많지 않다. Photo by Brecht Corbeel on Unsplash 메모리 반도체란 정확히 무엇인가? 기억을 저장하는 방식의 차이 메모리 반도체는 디지털 데이터를 전기 신호 형태로 저장하고 읽어내는 집적회로다. 핵심은 '0'과 '1'이라는 두 가지 상태를 물리적으로 구현하는 방법에 있다. 트랜지스터가 전류를 통과시키면 '1', 차단하면 '0'으로 표현된다. 이 단순한 원리가 수십억 번 반복되면서 문자, 영상, 음악 같은 복잡한 정보가 만들어진다. 메모리는 크게 두 가지로 나뉜다. 전원이 꺼지면 데이터가 사라지는 휘발성 메모리와, 전원 없이도 데이터를 유지하는 비휘발성 메모리다. PC의 RAM이 전자에 해당하고, SSD나 USB 드라이브에 쓰이는 낸드 플래시가 후자에 해당한다. 이 두 종류는 작동 원리부터 완전히 다르다. AI Generated · Google Imagen DRAM은 어떻게 데이터를 저장할까? 커패시터와 트랜지스터의 조합 DRAM(Dynamic Random Access Memory)은 가장 널리 쓰이는 휘발성 메모리다. 각 메모리 셀은 트랜지스터 하나와 커패시터 하나로 구성된다. 커패시터는 일종의 미세한 전하 저장 탱크로, 전하가 채워진 상태가 '1', 비어 있는 상태가 '0'을 나타낸다. 여기서 반직관적인 사실이 하나 있다. 커패시터는 전하를 영구적으로 유지하지 못한다. 수십 밀리초마다 전하가 자연스럽게 새어 나가기 때문...