어느덧 AI(인공지능)를 빼고 현대 기술 아니 현대 사회를 표현할 수 없을 만큼 AI는 발전했고 익숙해진 용어이다. 그렇다면 AI는 무엇이고 어떻게 무엇을 배워야 하는지, 그리고 AI를 무료로 배울 수 있는 방법은 없을까?
AI 무료로 배우기
AI 즉, 인공지능은 인간의 지능을 구현한 컴퓨터 시스템을 지칭하는데, 인간이 생활하는 모든 환경과 결합할 수 있어 그 범위를 가늠조차 할 수 없다. 하지만 일반인들에게 널리 알려진 챗지피티 그리고 스테이블 디퓨전처럼 대화를 하거나 이미지를 생성하는 생성형 AI로 한정하면 조금 이해하기가 수월할 수 있다. 따라서 AI라는 커다란 범주 안에 담긴 생성형 AI를 토대로 일반인들이 AI 개념을 이해하고 배울 수 있는 무료 사이트를 소개한다.
AI를 배운다는 의미
우선, AI를 배운다는 게 무엇을 의미하는지를 이해할 필요가 있다. 많은 AI 강사가 언급하는 비유를 들자면 과학이라는 분야에 물리, 화학, 생물, 지구과학이라는 4개의 카테고리가 있고, 해당 각각의 카테고리에는 여러 개의 세부 과목이 담겨 있다.
즉, AI는 과학과 같은 커다란 분야(범주)를 지칭하므로 한 번에 과학을 배울 수 없듯이 AI 역시 그 안에 담겨 있는 세부 분류 중에서 선택적으로 학습할 수 있다. 실제로 일반인들에게 익숙한 용어인 기계학습(머신러닝), 딥러닝 등은 AI 범주 내에 담긴 세부 카테고리로, 여기에서 주목하는 생성형 AI는 딥러닝 분야에 속한 하위 항목이다.
상기 이미지에서 보듯이 오늘날 일반인들에게 익숙한 챗지피티, 스테이블 디퓨전 등 AI라고 불리는 게 바로 생성형 AI 항목에 해당한다. 즉, AI 기술의 하나인 생성형 AI는 다양한 유형의 콘텐츠, 예를 들어 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등을 생성할 수 있는 알고리즘이다. 조금 부연하자면 과거 데이터를 입력해서 학습시키는 머신러닝(기계학습) 방법 중에 인간 두뇌의 연결 방식과 유사한 뉴런 및 시냅스 개념을 적용한 딥러닝 기술 중 하나가 바로 생성형 AI이다. 다시 한번 언급하자면 현재 일반인들에게 AI라고 불리는 프로그램 또는 알고리즘 등이 전부 또는 대부분 생성형 AI로 만들어진 산물이므로, AI를 배운다는 의미는 곧 생성형 AI를 배운다는 것과 일맥상통한다고 보면 된다.
생성형 AI 배우기
앞에서 언급했듯이 오늘날 챗지피티, 스테이블 디퓨전을 비롯하여 이와 유사한 기능을 하고 있는 대부분의 AI 프로그램은 AI 분야 중에서 생성형 AI라는 항목에 속한다.
Google Cloud Skills Boost
Qwiklabs에서는 개발자와 IT 전문가가 클라우드 플랫폼 및 Firebase, Kubernetes와 같은 소프트웨어를 학습하는 데 도움이 되는 실제 Google Cloud 환경을 제공합니다.
www.cloudskillsboost.google
상기에 추가한 구글에서 제공하는 AI를 무료로 학습할 수 있는 사이트에 접속하면 생성형 AI가 무엇이고 어떻게 학습할 수 있는지 친절한 설명을 들을 수 있다. 해당 구글 클라우 스킬 부스트라는 명칭으로 제공하는 강의는 AI를 비롯하여 다양한 현대 기술을 제공하는데, 특히 AI와 관련한 다양한 강의를 무료로 들을 수 있어 유용하다.
위와 같은 화면이 나오면 제대로 접속한 상태인데, 다른 내용이 나온다면 Generative AI로 검색해서 접근하면 된다. 더불어 상단 우측에 지구본을 눌러서 한국어를 선택하면 바로 한국어로 보이므로 학습에 더욱 용이하다.
단, 해당 강의를 들으려면 가입을 해야 하는데 기존 구글 계정으로 연동하면 간편하게 가입 절차를 완료하고, 해당 강의를 무료로 들을 수 있다.
해당 강의는 생성형 AI를 중심으로 한 개론적 내용이므로 일반인들이 어디서부터 AI 학습을 시작해야 할지 막막한 상황을 돌파할 수 있는 기준점으로 유용하다. 즉, 여기에서 모든 AI 기술을 배우는 게 아니라 AI를 배우는데 필요한 영역과 학습 방법을 파악할 수 있다.
참고로, 구글에서 제공하는 강의이다 보니 구글에서 제공하는 AI 제품들을 다수 소개하는데, 중요한 건 생성형 AI 알고리즘이 만들어진 과정과 활용되는 분야로, 구글에서 제공하는 AI 제품과 유사한 기능을 하는 AI 제품은 다수 존재하므로 굳이 구글 AI 제품 위주로 향후 AI 공부 및 활용을 해야 할 강제성은 없다.
흥미로운 AI 탄생의 비밀
오늘날 AI는 사실 오래전에 AI를 연구했던 방식 그대로 구현되어 있는데, 과거에도 동일한 방법으로 AI를 개발했지만 실패만 거듭했을 뿐이다. 그래서 한때 AI를 개발하던 방식이 변경되어 다양한 방법론이 등장했고, 실제로 그러한 방법론으로 AI 개발을 했다. 물론, 그러한 모든 방법은 실패했고 최초의 AI 개발 방식인 데이터를 컴퓨터에 학습시키는 오늘날 기계학습(머신러닝)이라는 불리는 기술로 AI가 탄생했다.
널리 알려졌듯이 컴퓨터에 데이터를 입력하는 방식으로 컴퓨터가 의사 또는 간호사처럼 특정 역할을 맡아 사람의 질문에 답변하는 방식으로 AI 개발이 진행됐다. 하지만 이때 컴퓨터는 결국 데이터로 저장한 내용만 답할 뿐, 한계가 존재한다는 결과로 귀결되며 새로운 AI 개발 방법론 등이 생겨났다.
이러한 시행착오 끝에 다시 최초의 방법 즉, 데이터를 저장하는 기계학습(러닝머신)을 동일하게 적용했는데 전혀 뜻밖의 결과 즉, 오늘날 챗지피티라고 불리는 AI가 탄생했다.
여기에는 최신 컴퓨터 기술이 결정적인 역할을 했는데, 데이터를 처리하는 속도와 데이터를 담는 용량이 초기 AI 개발 시에는 상상할 수 없을 만큼 진일보했기에 가능했다. 즉, 초기 AI 개발 시에 데이터를 입력하는 기계학습은 올바른 AI 개발 방법이었지만, 이를 실현할 만큼 당시 컴퓨터 기술이 뒷받침이 되지 않았을 뿐이다.
더불어 오늘날 AI 탄생의 흥미로운 부분은 데이터를 어느 정도 입력하니 즉, 생성형 AI라고 불리는 결과물이 창출했는데 어떤 로직으로 만들어졌는지 알 수 없다는 것이다. 더구나 데이터를 입력하지 않은 내용까지 대답하는 명칭 그대로 생성형 AI가 내놓는 대답(결과물) 역시 정확한 로직을 알 수 없다는 것이다. 바로 그러한 점이 AI에 경외감이 들게 하는 요소이지만, 다른 한편으로는 두려움을 불러오게 하는 요소이기도 하다.
AI 사용법 익히기
앞에서 현재 일반인들이 AI라고 부르는 대부분의 프로그램은 생성형 AI 알고리즘의 산물이라고 언급한 바 있다. 그렇다고 생성형 AI 알고리즘을 배워야만 AI를 사용할 수 있는 것 아니다.
과거 컴퓨터가 등장했을 때 DOS, 베이직 등을 배우는 게 컴퓨터를 배우는 것이라고 인식됐을 때가 있었지만, 현재 일부 개발자들은 코딩용 언어를 배우기는 하지만 대부분의 일반인들은 액셀, 포토샵 등 특정 프로그램 사용법을 익히는 게 컴퓨터를 배우는 의미로 통용되고 있다.
즉, AI도 오늘날 기계학습, 딥러닝 또는 언어모델 등을 배우는 게 AI를 제대로 배운다는 인식이 있는데 향후 AI 프로그램을 개발하려는 사람에게는 의미 있는 배움 활동이지만, 일반인들에게는 과거 도스, 베이직 등을 배우던 컴퓨터 초기 시절처럼 별로 중요하지 않은 배움 활동일 수 있다. 결국 일반인들은 AI 개발자들이 만들어 놓은 챗지피티, 스테이블 디퓨전과 같은 AI 프로그램을 사용하는 방법만 익히면 그만일 뿐이다.
