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  • 작성자 사진MAILab2021

메일랩 Newsletter: 코딩 없는 인공지능 개발 (2024.1.2)

유튜브 동영상으로 보세요: https://youtu.be/q-L9f2iz6sg




코딩 없는 인공지능이 현재 완벽한 것은 결코 아닙니다. 노우-코딩을 본격적으로 실현한 AI기업인 딥마인드 (DeepMind)가 개발한 ‘알파코드 (AlphaCode) AI’ 엔진도 아직 ‘절반의 성공’ 정도로 평가되기 때문입니다. 그러나 ‘코딩 없는 AI’의 미래에 대해 낙관적입니다. 예를 들어, 앞에서 언급한 딥마인드의 ‘알파코드 AI’ 노우-코드 모델은 ‘깃허브 라이브러리’ 와 코딩의 문제점과 그 해결책을 모은 컬렉션을 사용하여 개발하였던 것입니다.

 

‘노우-코드AI’는 인공지능의 대중화, 즉 인공지능의 “넓이”에 도움되겠지만, 인공지능의 “깊이”에도 공헌할 것입니다. 전문가들은 코딩을 쓰기 위한 시간을 절약하여 문제에 대한 분석과 해결에 대한 방향에 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다. 딥마인드의 ‘알파코드AI’는 ‘노우-코드AI’의 방향성을 제시합니다. 보통사람의 언어로 ‘문제’(problem)을 입력하면 코딩의 결과물인 ‘해결’(solution)이 자동으로 나옵니다.

 

영상 중 그림의 왼쪽 문제는 인풋(input)이며 오른 쪽의 해결은 아웃풋 (output)입니다. 그런데 자신이 해결하고 싶은 문제를 인풋하였다고 코딩은 되지 않습니다. 물론 컴퓨터 언어로 표현된 코딩이 이뤄지겠지만, 컴퓨터를 작동하기 위하여 필요한 솔루션을 창출할 수는 없습니다. 그냥 컴퓨터 언어 그러니까 코딩된 문서만 아웃풋으로 생성될 뿐입니다. 따라서 ‘문제’에는 문제에 대한 설명 외에도 해결을 위한 문제해석이 필요하며 문제해결의 지침을 제시하여야 비로소 문제해결을 위한 코딩이 완성됩니다.

 

당연히 지금까지 익숙하지 못한 개념과 로직이 등장하면, 그 결과물인 코딩은 대단히 엉성하게 짜여 질 수밖에 없습니다. 이렇듯 ‘코딩 없는 AI’는 일반 사람들에게 쉬운 것 같으면서도 활용하기에는 그다지 쉽지 않습니다. 무엇보다도 스템교육이 필요하고, 도메인 지식이 풍부해야 합니다.

 

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지은이 양필승: 1957년생. 미국 UCLA 중국현대사 박사. 전 건국대학교 교수와 현 한국뉴욕주립대 석좌교수, 현 중국 칭화대학 겸임교수, 현 중국 지린 메트로폴리탄 기술교육대학 총장, 1999년 CKT그룹 설립, 2018년 매경 세계지식포럼 AI부문 좌장, 2019년 MAILab 메일랩 설립 CEO.

 

MAILab (메일랩) www.mailab.co.kr: 자체 엔진인 i2Brain 및 자체의 AI 슈퍼컴퓨터와 Vision AI Framework, MEGA Image AI Platform 및 MEGA Industrial AI Platform에 터잡아 QSS 통합 솔루션으로 방역, 보안 및 안전에 대한 인공지능 솔루션을 상품화하고, 미국, 캐나다, 중국, 인도에 엔지니어링과 마케팅 조직을 통해 QSS Integrated Solution 등 Industrial AI, 선천성 심장병 알고리즘 등 Medical AI, Robotic AI Fulfilment Service 등 Logistic AI, 스킨케어와 메이크업 제품의 판매 및 생산을 위한 Beauty AI 등을 개발하고 있습니다.

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