입문자를 위한 인공지능의 종류와 특징

현대 시대는 인공지능의 시대라고 불러도 손색이 없을 정도로 인공지능이 만연해진 시대입니다. 다양한 분야에서 기존 시스템을 능가하고, 불가능을 가능하게 한 것이 인공지능이기 때문에, 사람들은 일상에서 인공지능을 도구로써 사용하고, 기업은 더 나은 서비스를 제공하기 위해 인공지능을 개발합니다.

여러 분야에서 사용되는 인공지능이지만, 각각의 분야에 따라 서로 다른 인공지능이 존재하며, 그 목적과 구조 자체도 다릅니다.

이번 포스트에서는 흔히 일반인공지능 AGI, 초지능 ASI 등과 같은 분류가 아닌, 분야에 따라 인공지능을 분류할 예정입니다. 인공지능을 공부하는 학생들은 이 포스트가 도움이 되기를 바랍니다.

 

 

분야

인공지능 분야는 다음과 같이 크게 여섯 개로 나눌 수 있습니다. 흔히 아래의 분야는 모달리티(modality)라고 부르죠. 각각의 모달리티마다는 독특한 특성이 있기 때문에, 인공지능을 개발하는 사람들은 각각의 모달리티의 특성을 고려하여 인공지능을 설계하고 알고리즘을 만들어냅니다. 각각의 모달리티에 대한 설명은 아래에서 설명드리겠습니다.

• 이미지
• 비디오
• 시계열
• 오디오
• 텍스트
• 테이블

이미지 (Image)

이미지 데이터의 특징은 어떤 한 픽셀 주변의 픽셀은 비슷한 정보를 가지고 있을 가능성이 높습니다. 예를 들어, 흰색 픽셀 주변에는 흰색 픽셀이 존재할 가능성이 상당히 높다는 것이죠. 이것을 한국어로는 지역성 영어로는 Locality라고 부릅니다. 이미지에는 또 다른 특성이 있습니다. 바로 데이터가 가로와 세로라는 차원으로 구성돼 있다는 것이죠. 즉, 데이터의 형태가 2D라는 것입니다.

 인공지능 개발자들은 위의 두 가지 특성을 이용하여 인공지능을 만들게 됩니다. 예를 들어, 2D Convolutional Neural Network(CNN)이 대표적인 Locality와 2D 데이터를 처리할 수 있는 인공지능 모듈이죠. 여러분도 아실법한 ResNet, ViT, YOLO, 그리고 Stable Diffusion 같은 Diffusion 모델들은 이미지를 입력으로 받기 때문에 일반적으로 2D CNN이 들어가게 됩니다.

비디오 (Video)

비디오는 이미지가 여러 장 있는 것으로 생각할 수 있습니다. 이미지 데이터에서 시간이라는 하나의 축이 더 생긴 것이죠. 비디오는 이미지와 빗스한 특성이 있기 때문에, Locality를 가지고 있습니다. 하지만, 이미지와 다르게 시간이라는 새로운 차원을 고려하기 때문에, 2D CNN이 아닌, 3D CNN이 도입됩니다. 대표적으로 Veo2나 Sora 같은 모델들이 비디오 인공지능입니다.

시계열 (Time series)

시계열 데이터는 아마 일반인에게 가장 덜 알려진 데이터 형태 중 하나라고 생각됩니다. 센서 데이터나 주식 차트 데이터 같이 시간에 따라 변하는 데이터를 시계열 데이터라고 합니다. 예를 들어, 시간에 따른 온도 데이터는 시계열 데이터라고 할 수 있죠. 시계열 데이터는 시간에 관련된 데이터이기 떄문에 데이터 간 인과관계가 존재합니다. 즉, 과거의 데이터가 현재 데이터에 영향을 줬다는 의미로 받아들일 수 있습니다.

 이런 특징을 반영하여 과거 인공지능 개발자들은 Recurrent Neural Network(RNN)을 많이 사용했습니다. 하지만, RNN은 특유의 한계 때문에, 요즘에는 Transformer라는, 시간 순서 데이터를 처리할 수 있는, 모듈을 사용하는 추세죠. 이 외에도, CNN을 도입하려는 시도들이 있습니다. 시계열에 대표적인 모델로는 PatchTST이나 TimesNet이 있습니다.

오디오 (Audio)

오디오는 소리 데이터입니다. 통상적으로 시간과 관련된 데이터이기 때문에, 시계열 데이터라고 여길 수 있지만, 인공지능 분야에서는 별도의 분야로 분리됩니다. 그 이유는 바로 오디오 데이터는 위에서 설명한 시계열 데이터와는 다른 특성이 있기 때문입니다. 바로 고주파 데이터라는 것이죠. 오디오라고 하면 보통 가청주파수 대역인 (20 Hz ~ 20 KHz) 영역의 데이터를 의미합니다. 반면 시계열 데이터는 1초 주기에서부터 연 단위 데이터까지 다양하죠.

 이런 고주파 특성으로 인해 오디오 데이터는 일반적으로 melspectrogram으로 변환하여 처리하게 됩니다. 쉽게 말하면, 데이터를 2D 주파수 영역으로 변환시켜 처리한다는 의미입니다. 이런 형식은 인공지능 개발자로 하여금 CNN 모듈을 사용하게 만들었습니다. 이미지처럼 데이터를 처리한다는 의미죠. 대표적인 모델로는 tacotron이 있습니다. 

텍스트 (text)

텍스트 데이터가 일반인에게 가장 친숙한 데이터일 것입니다. ChatGPT, Perplexity, HyperClova, Gemini, 그리고 Claude 같은 게 텍스트 처리 인공지능이죠. 이 외에도 Stable Diffusion도 특별한 텍스트 처리 인공지능이라고 할 수 있습니다. 텍스트는 일반적으로 순서가 존재하는 데이터입니다. 즉, 단어의 어순이 바뀌면 의미가 달라진다는 얘기입니다. 예를 들어, "I am a student"라는 문장과 "Am I a student"는 단순히 단어 위치가 바뀌었지만, 전혀 다른 문장이 되었죠. 

 예전에는 시계열처럼 RNN 계열의 인공지능이 사용됐습니다. 하지만, 요즘에는 Transformer라는 인공지능이 거의 대부분이 되었죠. 가장 최근에는 이 Transformer의 문제를 지적하면서 새로 나온 Mamba라는 인공지능 또한 존재합니다.

테이블 (tabular)

도표 형식으로 돼 있는 데이터입니다. 엑셀 같은 데이터가 딱 이런 형태죠.

 

 

 

그 외에는?

앞서 여섯 개의 모달리티를 설명해 드렸습니다. 그러면 그 외의 것들은 없을까요? 예전 머신러닝 혹은 인공지능은 하나의 모달리티만 처리할 수 있었습니다. 이미지 처리 인공지능이면 이미지만 다룰 수 있었죠. 하지면 요즘에는 멀티 모달 인공지능이라는 단어가 생겨습니다. 이름에서 짐작할 수 있듯이 여러 모달리티를 처리할 수 있는 만능 인공지능이죠. 예를 들어, ChatGPT의 경우, 텍스트 데이터와 이미지 데이터 그리고 오디오 데이터를 처리할 수 있는 멀티 모달 인공지능이죠.

 이런 인공지능은 서로 다른 모달리티를 동시에 처리해야 하기 떄문에, 모델의 크기가 크다는 특징이 있습니다. 또한 서로 다른 모달리티가 서로 융합될 수 있도록, 그리고 모달리티로 부터 정보를 추출하기 위해 대체로 cross attention이라는 기술을 사용한다는 점도 특징 중에 하나입니다.

 

 

 

대중적으로 인공지능은 지능 수준으로 분류되었습니다. AGI라는 단어가 대표적인 예시죠. 하지만, 인공지능 개발자나 연구자들은 지능 수준과 분야, 즉 모달리티를 고려해야합니다. 본문에서 말한 것처럼 모달리티마다 공유의 특성이 존재하고, 이를 인공지능 모델에 반영해야 하기 때문입니다. 그리고 그 다음으로 고려하는 것이 지능이죠.

 앞으로 인공지능을 개발하거나 혹은 연구자가 되실 분들에게 제가 작성한 글이 도움이 되었으면 좋겠습니다.

 

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