[리뷰] 만들면서 배우는 생성 AI

imjihye***

2023-10-29

만들면서 배우는 생성 AI

진화와 혁신의 경계를 넘는 생성 AI 완벽 가이드

저자 : 데이비드 포스터
번역 : 박해선
출간 : 2023-09-15

올해 중반에 회사에서 Generative AI 제품을 출시하며 관련 개념과 콘텐츠들을 접하기 시작했다. 우후죽순으로 나오는 생성형 AI에 큰 궁금증을 가졌으나 개념을 검색해도 추상적으로만 느껴졌다. 그래서 기존의 AI와의 큰 차이점은 무엇일까. 데이비드 포스터가 쓴 '만들면서 배우는 생성 AI'는 생성 AI 개념을 처음 접하는 사람도 읽을 수 있도록 집필했다고 한다. 더 나아가 AI의 개념에 익숙치 않은 독자에게도 예시를 들어 쉽게 설명한다. 표본 공간, 확률 밀도 함수, 모수 모델링, 가능도 등 AI의 원리를 설명하는데 있어 필요한 개념들도 간략히 짚고 넘어간다.

심지어 어떤 이론은 우리가 현실이라고 인지하는 것이 이 생성 모델의 출력이라고 주장합니다. 분명한 것은 이런 능력을 가진 기계를 만드는 방법을 안다면 뇌의 작동 원리와 인공 일반 지능을 이해하는 데 핵심적인 도구가 될 것입니다.

39쪽, 만들면서 배우는 생성 AI.

이 책은 개념을 쉽게 설명하고자 개념별로 쉬운 예시를 든다. 가령, 한 번도 본 적 없는 사람의 외모 묘사를 듣고 상상하는 예시가 있다. 그 사람에 대한 첫번째 정보로는 금발이라는 정보를 얻었다. 이후, 안경을 썼다는 정보를 얻게된다. 이 과정에서 우리는 머릿속에서 누군지 모를 대상의 이미지를 만들어 나간다. 이는 곧 인간이 픽셀 그룹에 해당하는 특성으로 가정을 개선해나간다는 것을 의미한다. 설명이 더해질수록 픽셀을 맵핑하여 머릿속에 이미지를 생성한다. 이러한 사고 과정은 표현 학습에서 착안하여 고차원 표본 공간을 직접 모델링하는 방식이 아닌 저차원의 잠재 공간을 사용해 훈련 세트의 각 샘플을 표현하고 이를 원본 공간 포인트에 맵핑하는 방식을 사용한다. 인공지능의 원리가 말 그대로 인간의 뇌의 사고과정을 착안한 것이 흥미로웠다. 우리가 실제로 생각하는 방식이 담긴 원리라 이해하기에도 어렵지 않았다.

생성 모델링은 주어진 데이터셋과 유사한 새로운 데이터를 생성하도록 모델을 훈련하는 머신러닝의 한 분야입니다.

33쪽, 만들면서 배우는 생성 AI.

최근까지 머신러닝 분야의 주된 연구 사항이었던 판별 모델링을 설명하고 생성 모델링의 예시로 생성형 AI의 개념 또한 설명했다. 판별 모델링이 예측에 중점을 두었다면 생성 모델링은 창조성에 중점을 두는 듯 했다. 포인트가 다른 만큼 쓰이는 분야도 다르다. 생성형 모델링은 콘텐츠에서 조금 더 두각을 드러낼 듯하다.

이 책에서는 생성 AI에 대한 예제가 등장한다. 주로 도커에서 개발하며 깃허브에서 예제코드를 참고할 수 있다고 한다. 아래 url에서 각 용도에 맞게 필요한 자료를 활용하면 도움이 될 것이다.