디깅창고

"헤이 Siri", "알렉사, 불 꺼줘"라는 말이 더 이상 낯설지 않은 요즘, 우리는 AI 음성비서와 자연스럽게 대화하며 생활하고 있습니다. 하지만 이러한 서비스는 어떤 원리로 작동하며, 실제로 어떤 방식으로 우리의 삶을 편리하게 만들고 있을까요?1️⃣ AI 음성비서란?AI 음성비서는 사용자의 음성 명령을 인식하고, 그에 맞는 정보를 제공하거나 행동을 수행하는 기술입니다. 대표적인 서비스로는 Siri, Google Assistant, Amazon Alexa 등이 있습니다.2️⃣ 음성비서의 작동 원리음성 인식 (ASR): 사용자의 음성을 텍스트로 변환자연어 이해 (NLU): 텍스트로 변환된 명령어의 의미를 분석명령 실행: 분석된 요청을 기반으로 동작 수행 (예: 알람 설정, 검색 등)응답 생성 (NLG):..

오늘날 우리는 자연스러운 대화가 가능한 AI 챗봇을 흔히 사용하고 있습니다. 하지만 이러한 기술은 갑자기 등장한 것이 아니라, 수십 년에 걸친 지속적인 발전의 결과입니다. 지금부터 AI 챗봇의 발전 과정을 살펴보며 그 진화를 이해해보겠습니다. ⏳1️⃣ ELIZA (1966)챗봇의 시작은 MIT에서 개발된 ELIZA입니다. 사용자의 입력 문장을 미리 정의된 규칙에 따라 변형하여 반응했으며, 정신분석 치료사와의 대화를 흉내냈습니다. 실제 이해 없이도 '대화처럼 보이게 하는' 것이 목표였죠. 이는 당시 자연어처리(NLP)의 시발점으로 평가받습니다.2️⃣ ALICE (1995)ELIZA 이후 등장한 ALICE는 AIML이라는 언어를 이용해 보다 구조화된 대화가 가능했습니다. 하지만 여전히 정해진 질문에만 반응할..

인공지능(AI)의 성능은 얼마나 잘 학습했는가에 따라 달라집니다. AI가 데이터를 통해 스스로 배우는 과정을 머신러닝(Machine Learning)이라 하며, 머신러닝은 크게 세 가지 학습 방식으로 나뉩니다: 지도학습, 비지도학습, 강화학습. 🧠1️⃣ 지도학습(Supervised Learning)지도학습은 정답이 포함된 데이터를 기반으로 AI가 학습하는 방식입니다. 예를 들어, 고양이와 개의 이미지를 학습시킬 때, 각 이미지에 '고양이' 또는 '개'라는 라벨(label)이 붙어 있습니다. AI는 이 라벨을 참고해 특징을 파악하고 새로운 이미지를 분류할 수 있게 됩니다. 🐶🐱대표 알고리즘: 로지스틱 회귀, SVM, 의사결정트리 등 활용 예시: 이메일 스팸 분류, 고객 이탈 예측, 질병 진단2️⃣ 비..

생성형 AI(Generative AI)는 기존 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술입니다. 단순한 정보 분석을 넘어서, 텍스트, 이미지, 영상, 음악 등 창작 영역까지 확대되고 있습니다. 최근 ChatGPT, Midjourney, DALL·E, Runway 같은 생성형 AI 도구들이 큰 주목을 받고 있죠. 🖼️1️⃣ 생성형 AI의 원리생성형 AI는 기존 데이터를 학습하고, 이를 기반으로 유사하지만 새로운 결과물을 만들어냅니다. 대표 기술로는 GAN(Generative Adversarial Network), Transformer, Diffusion 모델이 있습니다.2️⃣ 주요 활용 사례📝 블로그·광고용 텍스트 작성🖼️ AI 이미지 및 아트 생성 (예: Midjourney)🎬 AI..