추론
추론(推論, inference)은 주어진 데이터나 정보에 기반하여 결론을 도출하거나 새로운 정보를 생성하는 과정을 의미한다. 이는 AI 시스템이 학습한 모델을 사용하여 입력된 데이터를 분석하고, 그에 따라 예측, 분류, 결정 등을 수행하는 것을 포함한다. 추론은 단순히 학습된 지식을 저장하고 복사하는 단계를 넘어, 학습되지 않은 상황에서도 의미 있는 결과를 도출할 수 있게 한다. 이는 AI 모델의 유연성과 지능을 평가하는 주요 지표 중 하나이며, AI 시스템의 설계와 활용에서 매우 중요한 역할을 한다.
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목차
[숨기기]발전[편집]
추론 영역은 오랫동안 인간만의 고유 영역으로 여겨져 왔으며, 기계적으로 구현하기 매우 어려운 분야였다. 기존의 인공지능은 방대한 정보를 조합해 검색이나 추천 기능을 구현하는 것은 가능했지만, 주어진 정보에서 새로운 명제를 도출하는 과정인 추론을 기계적으로 구현하는 데에는 한계가 있었다. 이는 텍스트나 이미지와 같은 정보를 단순히 인식하는 것을 넘어, 정보의 문맥적 의미를 이해하고 상황에 따라 변화하는 문맥적 관계를 스스로 파악하는 능력이 요구되었기 때문이다. 그러나 딥러닝 기술과 학습 알고리즘의 발전으로 인해 추론을 수행하는 인공지능의 연구와 개발이 빠르게 이루어지고 있다. 예를 들어, 메타마인드(MetaMind)는 텍스트를 기반으로 추론 질문에 답변할 수 있는 인공지능을 발표한 바 있다. 이 AI는 주어진 정보에서 명시적으로 제공되지 않은 내용을 유추하여 답을 도출하는데, 이는 기존 시스템이 해결하기 어려운 작업이었다.
기존 추론 시스템, 예를 들어 구글의 지식그래프(Knowledge Graph), 애플 시리(Siri)의 기반인 울프럼 알파(Wolfram Alpha), IBM의 Deep Q&A는 방대한 데이터를 활용하여 인간의 질문에 대한 답을 제공했다. 하지만 이러한 시스템들은 구조화된 데이터를 필요로 하고, 데이터 간 관계를 전문가가 사전에 정의해야 하므로 복잡하거나 새로운 문제를 다루는 데 한계가 있었다. 최근 딥러닝 기반의 추론은 이러한 한계를 극복하고 있다. 특히 단어 임베딩(word embedding) 기술인 워드투벡터(Word2Vec), 글로브(GloVe), 패스트텍스트(FastText) 등을 통해 구문 단위의 함축적 의미를 분석하고, Attention과 장단기 메모리(LSTM) 같은 알고리즘으로 긴 텍스트에서 중요한 정보를 선별하여 추론 과정을 수행한다. 또한, 말우바(Maluuba), 스탠퍼드대학교, 페이스북 등의 연구기관은 추론 학습에 필요한 데이터를 공개해 관련 연구를 촉진하고 있다.
딥마인드(DeepMind)는 관계 네트워크(Relational Network)를 발표하며 관계형 추론이 가능한 인공지능 구현에 한 걸음 더 나아갔다. 이는 단순히 정보를 인식하는 것을 넘어, 정보들 간의 상대적 관계를 파악하여 논리적 결론에 도달하는 기술이다. 이 기술은 CLEVR 데이터 세트와 같은 복잡한 관계형 문제에서 인간의 성능을 초월하는 결과를 보여주었다. 또한, 딥마인드는 사물의 움직임 패턴을 학습하여 미래의 움직임을 예측하는 기술도 선보였다. 이와 같은 발전은 지능형 자율주행 차량, 제조 공정, 금융, 보안 등 다양한 산업에 적용 가능성을 열어주고 있다. 관계형 지능은 차량의 움직임을 예측해 위험을 회피하거나, 금융 시장에서 데이터 간의 복잡한 관계를 분석해 투자 결정을 지원하는 등 다방면에서 활용될 전망이다. 이는 인공지능이 단순히 데이터를 처리하는 수준을 넘어, 인간과 유사한 사고 방식을 구현해 나아가는 중요한 이정표라고 할 수 있다.[1]
종류[편집]
연역적 추론[편집]
연역적 추론(Deductive Reasoning)은 일반적인 원칙이나 규칙에서 특정한 결론을 도출하는 방식이다. 논리적이고 체계적인 과정이며, 결론은 전제가 참일 경우 반드시 참이다. 예를 들어, "모든 인간은 죽는다"라는 전제가 있다면 "소크라테스는 인간이다"라는 조건으로 "소크라테스는 죽는다"라는 결론에 도달할 수 있다. 수학이나 과학의 공리 체계에서 자주 사용된다. 연역적 추론은 결론의 정확성이 보장되지만, 전제가 잘못되거나 불완전하면 결과도 잘못될 수 있다. 또한 현실 세계의 불확실성을 다루는 데 한계가 있다. 연역적 추론은 전문가 시스템에서 규칙 기반의 의사결정을 구현하는 데 사용된다.
귀납적 추론[편집]
귀납적 추론(Inductive Reasoning)은 구체적인 사례에서 일반적인 결론을 도출하는 방식이다. 예를 들어, "이 사과는 빨갛다"라는 사례가 반복되면 "모든 사과는 빨갛다"라는 일반화를 할 수 있다. 또, "매일 아침 태양이 떠오른다."는 관찰을 통해 "태양은 매일 아침 떠오른다."는 결론을 내릴 수 있다. 이렇게 관찰된 사실로부터 일반적 법칙이나 패턴을 도출한다. 현실 세계의 복잡성을 이해하는 데 유용하며, 과학적 발견 과정에서 중요한 역할을 한다. 결론은 확률적으로 참일 가능성이 높지만 반드시 참은 아니다. 결론이 불확실성을 내포하므로 검증이 필요하다. 귀납적 추론은 데이터 마이닝과 머신러닝에서 패턴을 학습하는 데 필수적이다.
유비적 추론[편집]
유비적 추론(Analogical Reasoning)은 서로 다른 두 개의 사례 간 유사성을 바탕으로 결론을 도출한다. 예를 들어, "새가 하늘을 날기 위해 날개를 사용한다면, 비행기도 날개를 사용하여 날 수 있다"라는 방식이다. 기존의 알려진 사실을 새로운 상황에 적용하고, 문제 해결과 창의적 사고 과정에서 자주 활용된다. 유사성 기반으로 창의적 추론이 가능하다. 예를 들어, "지구는 대기와 물을 가진 행성이다."와 "화성에도 대기와 물의 흔적이 있다."를 통해 "따라서 화성에도 생명체가 존재할 가능성이 있다."는 추론을 할 수 있다. 유비적 추론은 새로운 개념을 이해하거나 가설을 제시하는 데 유용하다. 그러나 유사성이 불충분하거나 부적절하면 오류가 발생할 수 있다. 유비적 추론은 창의적 문제 해결이나 추천 시스템에서 활용된다.
귀추적 추론[편집]
귀추적 추론(Abductive Reasoning)은 관찰된 현상을 가장 잘 설명할 수 있는 가설을 도출하는 방식이다. 추론의 과정이 가설 설정에 초점이 맞춰져 있다. 과학적 연구와 탐구, 특히 초기 가설 설정 단계에서 많이 사용된다. 예를 들어, "방에서 물웅덩이가 발견되었다."를 통해 "누군가 컵을 엎질렀을 가능성이 있다."는 가설을 내릴 수 있다. 귀추적 추론은 제한된 정보로 가장 가능성 높은 설명을 제시하지만, 반드시 참은 아니다. 추가적인 검증 과정이 필요하다. 귀추적 추론은 의료 진단이나 결론을 추정해야 하는 상황에서 효과적이다.
유형[편집]
동적 추론[편집]
동적 추론은 온라인 추론이라고도 하며, 가장 빠른 유형의 AI 추론이다. 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT와 같은 가장 널리 사용되는 LLM AI 애플리케이션에서 사용된다. 동적 추론은 요청되는 즉시 아웃풋과 예측을 수행하며, 그 후에는 작동하기 위해 짧은 지연 시간과 데이터에 대한 빠른 액세스가 필요하다. 또 다른 특징은 아웃풋이 너무 빨라서 최종 사용자에게 도달하기 전에 이를 검토할 시간이 없다는 것이다. 이로 인해 일부 기업에서는 품질 관리를 위해 아웃풋과 최종 사용자 사이에 모니터링 계층을 추가하기도 한다.[2]
일괄 추론[편집]
일괄 추론은 대량의 데이터를 사용하여 오프라인에서 AI 예측을 생성한다. 일괄 추론 접근 방식을 사용하면 이전에 수집된 데이터가 머신러닝 알고리즘에 적용된다. 몇 초 이내에 아웃풋이 필요한 상황에는 적합하지 않지만, 일괄 추론은 영업 또는 마케팅 대시보드나 위험 평가처럼 하루 종일 또는 일주일에 걸쳐 정기적으로 업데이트되는 AI 예측에 적합할 수 있다.[2]
스트리밍 추론[편집]
스트리밍 추론은 센서의 정기적인 측정을 통해 공급되는 데이터 파이프라인을 사용하여 데이터를 사용하여 지속적으로 계산과 예측을 수행하는 알고리즘에 이를 공급한다. 인터넷에 연결된 센서를 통해 발전소나 도시의 교통 상황을 모니터링하는 데 사용되는 AI와 같은 IoT 애플리케이션은 스트리밍 추론에 의존하여 의사 결정을 내린다.[2]
구성 요소[편집]
AI 추론은 데이터를 학습시켜 적절한 응답을 도출하는 복잡한 과정이다. 이를 가능하게 하기 위해서는 다음과 같은 특수 하드웨어가 필요하다.
- 중앙 처리 장치(CPU): 컴퓨터의 핵심 구성 요소로, AI 학습과 추론에서 운영 체제를 실행하고 주요 연산 리소스를 관리하는 역할을 한다.
- 그래픽 처리 장치(GPU): 병렬 처리가 가능하여 AI 모델 학습에 점점 더 많이 활용되고 있다. 다수의 GPU를 연결하면 높은 처리 능력을 제공하여 대규모 AI 모델 훈련에 적합하다.
- 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA): 특정 목적에 맞게 재프로그래밍이 가능한 AI 가속기로, 실시간 데이터 처리와 같은 작업에 유리하다. 사용자 정의가 가능해 AI 추론의 다양한 요구를 충족할 수 있다.
- 애플리케이션별 집적 회로(ASIC): 특정 용도에 최적화된 AI 가속기로, 높은 성능과 효율성을 제공한다. Google의 TPU(Tensor Processing Unit)는 신경망 머신러닝에 특화된 대표적인 ASIC이다.[2]
추론과 머신러닝[편집]
추론과 머신러닝은 상호보완적 관계를 이루며, 추론은 학습된 데이터를 활용해 새로운 데이터를 생성하는 과정에서 중요한 역할을 한다.
- 지도학습과 추론
지도학습은 레이블이 포함된 데이터를 통해 모델을 학습시키며, 모델은 학습된 데이터에서 규칙을 추론하여 새로운 입력에 대한 결과를 예측한다. (예: 이메일 스팸 필터링, 이미지 분류 등)
- 비지도학습과 추론
비지도학습은 레이블이 없는 데이터를 분석하여 패턴이나 구조를 발견한다. 이 과정에서 추론은 데이터를 그룹화하거나 이상값을 탐지하는 데 활용된다. (예: 클러스터링 알고리즘, 추천 시스템 등)
- 강화학습과 추론
강화학습에서 추론은 환경에서 얻은 보상 정보를 바탕으로 최적의 행동을 결정하는 데 활용된다. 이는 정책 학습과 최적화의 핵심이다. (예: 자율주행 차량의 경로 계획, 게임 AI)
장점[편집]
AI 모델이 적합한 데이터셋를 기반으로 학습하지 않으면 그 효과는 미미하다. 기술의 민감성과 언론의 면밀한 조사가 이루어지고 있는 상황에서, 기업은 이를 신중하게 다룰 필요가 있다. 그러나 디지털 혁신과 확장 가능한 애플리케이션 사용을 통해 다양한 산업에서 다음과 같은 이점을 얻을 수 있다.
- 정밀하고 정확한 결과: AI 모델은 기술 발전에 따라 정밀성과 정확성이 점차 향상되고 있다. 최신 LLM의 경우, 특정 작성자의 어조를 모방해 단어, 문장, 문법을 선택할 수 있다. 예술 및 비디오 영역에서도 AI는 색상과 스타일을 선택해 특정 분위기나 예술적 스타일을 구현할 수 있다.
- 품질 관리 개선: AI는 시스템 모니터링 및 검사와 같은 새로운 분야에서 주목받고 있다. 예를 들어, 다양한 데이터 세트로 훈련된 AI 모델은 산업 현장에서 장비 상태를 모니터링하거나 수질과 기상 패턴을 분석하는 데 활용된다.
- 로봇 학습: AI 추론이 탑재된 로봇은 다양한 업무에 도입되어 비즈니스 가치를 높이고 있다. 특히 자율주행 자동차는 대표적인 응용 사례로, 테슬라, 와이모, 크루즈 등의 회사는 AI를 활용해 신경망이 교통 규칙을 인식하고 준수하도록 하고 있다.
- 방향성 없는 학습: AI는 명시적으로 프로그래밍되지 않고 데이터를 학습하여 실행에 필요한 인간의 개입과 리소스를 줄일 수 있다. 예를 들어, 농업 환경 이미지로 학습된 AI 모델은 잡초와 건강하지 않은 작물을 식별하고 제거하도록 농부를 도울 수 있다.
- 정보 기반의 안내 및 의사 결정: AI 추론은 학습된 데이터를 바탕으로 조언을 제공하며 뉘앙스와 복잡성을 이해할 수 있다. 예를 들어, 재무 데이터로 학습된 AI는 건전한 투자 조언을 제공하거나 사기 행위를 탐지할 수 있다. 또한, 질병 진단과 항공기 조종 같은 위험한 절차에서 인적 오류를 줄이는 데 기여할 수 있다.
- 엣지컴퓨팅 기능: AI 추론과 엣지컴퓨팅은 데이터를 데이터 센터로 이동하지 않고도 실시간 처리를 가능하게 한다. 이는 창고의 재고 관리부터 자율주행 차량의 밀리초 단위 반응까지 다양한 활용 가능성을 제공한다.[2]
활용[편집]
- 대화형 AI: 자연어 처리 모델을 사용해 질문에 답하거나 문제를 해결한다.
- 추천 시스템: 사용자의 취향에 따라 영화, 음악, 상품을 추천한다.
- 이미지 및 영상 분석: 의료 영상에서 질병 진단, 얼굴 인식 및 보안 시스템에 활용된다.
- 자율주행: 차량이 센서를 통해 환경 데이터를 실시간으로 처리하고 운전 결정을 내린다.
- 금융: 사기 탐지, 위험 평가, 맞춤형 금융 상품 추천 등에서 활용된다.
- 스마트 홈: 음성 명령을 인식해 스마트 가전이나 조명을 제어한다.
훈련과 비교[편집]
AI에서 훈련과 추론은 서로 다른 목적과 과정에서 이루어지는 핵심 단계이다. 이 둘은 인공지능 시스템을 구축하고 활용하는 데 필수적인 역할을 한다.
먼저, 훈련은 AI 모델이 데이터를 기반으로 학습하는 단계이다. 이 과정에서 모델은 주어진 데이터셋으로부터 패턴과 규칙을 학습하며, 이를 통해 새로운 데이터를 처리할 수 있는 능력을 키운다. 훈련에는 보통 레이블이 포함된 대규모 데이터셋이 사용되며, 모델은 이러한 데이터를 통해 가중치와 파라미터를 최적화한다. 이 과정은 복잡한 계산을 필요로 하며, GPU나 TPU 같은 고성능 하드웨어가 필수적이다. 훈련이 완료되면, 모델은 입력 데이터에 대한 일반화된 이해를 가지게 된다. 이 단계는 시간이 오래 걸리며, 데이터와 모델 복잡성에 따라 몇 시간에서 몇 주까지 소요될 수 있다.
반면, 추론은 학습된 모델을 사용하여 새로운 데이터를 처리하는 단계이다. 훈련이 끝난 모델은 추론 단계에서 실제 응용 프로그램에 사용된다. 예를 들어, 사용자가 질문을 입력하면, 모델은 훈련된 지식을 바탕으로 질문에 답하거나 예측을 제공한다. 추론은 일반적으로 실시간으로 이루어지며, 훈련에 비해 적은 자원이 필요하다. 고성능 하드웨어 없이도 경량화된 모델을 사용하면 CPU 환경에서도 동작 가능하다. 추론의 결과는 새로운 입력 데이터에 대한 예측값이나 응답이다.[3]
고려 사항[편집]
AI 추론은 기업에 다양한 이점을 제공하지만, 기술이 발전함에 따라 해결해야 할 과제들도 존재한다. AI에 투자하려는 기업이 고려해야 할 주요 문제는 다음과 같다.
- 규정 준수: AI와 관련된 규제는 지속적으로 변화하고 복잡하다. 특히 데이터 주권과 관련된 문제가 대표적이다. 데이터 주권은 데이터가 생성된 국가의 법률을 따라야 한다는 개념으로, 글로벌 기업은 다양한 지역의 법규를 준수하면서 혁신을 지속해야 하는 과제를 안고 있다.
- 데이터 품질: AI 모델의 성능은 학습 데이터의 품질에 달려 있다. 부정확하거나 관련성이 낮은 데이터는 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 따라서 데이터는 명확하게 라벨링되고, 학습 목표에 적합해야 한다. 이를 통해 AI 추론의 정확도를 높일 수 있다.
- 데이터 복잡성: 데이터가 복잡할수록 AI 학습의 난이도도 높아진다. 간단한 고객 서비스 챗봇과 같은 애플리케이션은 비교적 적은 복잡성을 가지지만, 의료 영상 분석이나 금융 예측과 같은 고난이도의 작업을 위한 AI 모델은 더욱 정교한 학습이 요구된다.
- 전문 인력 부족: AI 기술은 급속히 발전하고 있지만, 관련 전문 인력은 제한적이다. AI 애플리케이션을 개발하고 정확한 추론을 구현하기 위해서는 고급 기술과 충분한 리소스가 필요하며, 이에 따른 인건비 부담이 높아질 수 있다.
- 대만 반도체 의존도: 전 세계 AI 가속기와 같은 첨단 칩의 약 90%가 대만에서 제조되고 있다. 이는 자연재해나 지정학적 리스크에 따라 AI 추론과 관련된 칩 생산이 위협받을 가능성을 내포하고 있다.[2]
해결 과제[편집]
추론 기술은 앞으로도 지속적으로 발전할 것이며, 특히 인간과 유사한 추론 능력을 갖춘 범용 인공지능(AGI) 개발의 핵심 요소가 될 것이다. 그러나 여러 과제도 존재한다. AI가 잘못된 추론을 할 경우, 사회적 혼란이나 편향을 초래할 윤리적 문제가 있다. 또한 고도화된 추론 모델은 막대한 계산 자원을 필요로 하는 계산 비용의 문제다. 복잡한 모델은 결과의 해석 가능성을 저하시킬 수 있는 투명성 부족의 한계도 존재한다. 결론적으로, AI 추론은 데이터의 가치를 극대화하고 인간 지능의 한계를 넘어서는 도구로 자리 잡고 있다. 추론 기술의 발전은 다양한 산업과 일상에서 혁신을 이끌 것으로 기대되며, 이를 통해 더 효율적이고 창의적인 문제 해결이 가능해질 것이다.[4]
각주[편집]
- 이동 ↑ 이승훈 책임연구원, 〈LG CNS 기술블로그 DX Lounge에서 최신 IT 소식을 만나보세요!〉, 《LG CNS》, 2018-02-09
- ↑ 이동: 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 〈AI 추론이란 무엇인가요?〉, 《IBM》
- 이동 ↑ 〈AI 추론과 훈련의 비교: AI 추론이란 무엇인가요?〉, 《클라우드플레어》
- 이동 ↑ 〈머신러닝에서 AI 추론이란?〉, 《퓨어스토리지》
참고자료[편집]
- 〈AI 추론이란 무엇인가요?〉, 《IBM》
- 〈AI 추론과 훈련의 비교: AI 추론이란 무엇인가요?〉, 《클라우드플레어》
- 〈머신러닝에서 AI 추론이란?〉, 《퓨어스토리지》
- 이승훈 책임연구원, 〈LG CNS 기술블로그 DX Lounge에서 최신 IT 소식을 만나보세요!〉, 《LG CNS》, 2018-02-09
같이 보기[편집]