복합 AI란?

복합 AI를 훌륭한 스포츠팀으로 생각해 보세요. 훌륭한 스포츠팀은 모든 플레이어가 저마다 독특한 강점을 지니고 있으며 함께할 때 진정한 힘을 발휘합니다. 마찬가지로 AI 모델도 전문가입니다. 언어를 이해하는 전문가도, 패턴을 찾는 데 뛰어난 전문가도, 논리를 적용하는 데 탁월한 전문가도 있습니다. 이렇듯 다양한 모델이 협업하면 개별 플레이어보다 훨씬 더 강력한 솔루션을 얻을 수 있습니다. 복합 AI를 특별하게 만드는 요소를 자세히 살펴보겠습니다.

복합 AI란?

복합 AI는 머신러닝, 자연어 처리(NLP), 지식 그래프, 규칙 기반 추론과 같은 여러 인공 지능 기술을 결합하여 까다로운 실제 비즈니스 문제를 해결하는 방법론입니다. 통계적, 상징적, 지식 기반과 같은 기술의 강점이 단일 솔루션으로 결합되어 기업은 단 하나의 AI 모델만으로는 관리하기에 너무 복잡하거나 미묘한 과제를 처리할 수 있습니다.

핵심 요점

• 복합 AI는 머신러닝, NLP, 지식 그래프, 규칙 기반 추론 등 다양한 AI 기술을 단일 시스템으로 결합하여 구체적인 결과를 달성합니다.
• 복합 AI 솔루션의 목표는 간단합니다. 미묘한 뉘앙스까지 파악하고, 신뢰할 수 있고, 설명하기 쉬운 결과를 제공하는 것입니다.
• 복합 AI 솔루션을 구축하려면 다양한 유형의 AI 모델을 지원하고 데이터 통합을 돕는 플랫폼이 필요합니다.

복합 AI 알아보기

대부분의 AI 시스템은 하나의 주요 기술을 고수하며 강점과 약점을 모두 갖추고 있습니다. 예를 들어, 머신러닝 모델은 이미지의 패턴을 인식하는 데 유용할 수 있어도 항상 투명하지는 않습니다. 규칙 기반 시스템은 명확하고 감사하기 쉽지만, 상황이 변경되면 유연하지 않습니다. 복합 AI는 각 기술이 가장 잘하는 일을 수행하도록 하여 이러한 격차를 해소합니다. 한 가지 예를 들자면, 규제 준수에는 규칙을, 적응성에는 머신러닝을, 컨텍스트 이해에는 지식 그래프를 결합합니다. 이렇게 하면 강력하고 신뢰할 수 있는 솔루션이 탄생합니다.

서비스 데스크에서 사용자를 돕는 대화형 AI 에이전트를 떠올려 보세요. 신경 언어 모델을 사용하여 사람들이 원하는 것을 이해하고, 규칙을 바탕으로 작업을 자동화하고, 회사 정보를 사용하여 검색 가능한 지식 기반을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 AI 어시스턴트는 사용자가 의미하는 바를 '파악'할 뿐만 아니라 배우고 추론하여 실제 회사 리소스를 기반으로 양질의 답변을 찾을 수 있습니다.

이러한 접근 방식은 서비스 데스크에만 국한되지 않으며 사기 감지, 규제 준수 자동화 및 예측 유지 관리에 유용합니다.

복합 AI가 비즈니스에 중요한 이유

단 하나의 AI 모델과 제한된 기술 목록만 사용하는 기업은 한계를 마주하고 있습니다. 복합 AI는 팀의 지평을 넓혀 의사결정을 더 빠르게 내리고, 리소스를 더 잘 사용하며, 유연성을 유지할 수 있도록 지원합니다. 데이터가 변경되거나 새로운 요구 사항이 발생하는 경우 처음부터 시작하기보다는 구성 요소를 추가하거나 조정하는 것이 더 쉽습니다.

복합 AI는 내장된 방어성을 제공할 수 있기 때문에 신뢰할 수 있고 설명 가능한 자동화를 요구하는 기업에 특히 중요합니다. 규제 대상 기업의 경우 복합 AI는 정확하고 신뢰할 수 있으며 감사 가능한 결과에 대한 요구에 부응합니다. 단순히 성과를 높이는 것만이 아니라, 업무 과정을 보여줄 수 있어야 합니다. 복합 AI는 자동화, 에이전트 기술 등을 위한 가능성을 열어줍니다.

복합 AI의 작동 방식

복합 AI가 작동하는 원동력은 무엇일까요? 그 핵심은 다양한 AI 기술들을 함께 조합하는 데 있습니다. 여기에는 머신러닝, 상징적 추론, 지식 표현 등이 포함될 수 있습니다. 복합 AI 아키텍처는 이러한 다양한 기술을 계층화하여 각 기술이 강점을 발휘할 수 있도록 합니다. 이러한 협업은 사려 깊은 시스템 설계를 통해 이루어집니다. 데이터는 여러 구성 요소를 거치며, 각 구성 요소는 특정 작업을 수행합니다. 자연어 처리 모듈은 비정형 텍스트에서 의미를 추출하고, 지식 그래프는 풍부한 맥락적 연결을 제공하며, 추론 엔진은 비즈니스 논리나 규제 규칙을 적용합니다.

복합 AI는 요소를 조정하여 개별 AI 기술만으로 달성할 수 있는 것보다 더 나은 결과를 도출합니다. 또한, 복합 시스템은 단일 AI 모델보다 더 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

복합 AI의 8가지 주요 구성 요소

복합 AI 시스템은 적응형 및 모듈식입니다. 이를 통해 조직은 전체 애플리케이션을 재설계하지 않고도 최신 생성형 AI 모델을 비롯한 새로운 데이터 소스를 통합하거나 구성 요소를 업데이트할 수 있습니다. 복합 AI 시스템의 일부인 구성 요소는 다음과 같습니다.

1. 머신러닝: 복합 AI 시스템은 머신러닝을 통해 과거 데이터에서 학습하고, 숨겨진 패턴을 발견하고, 예측 또는 권장 사항을 생성할 수 있습니다. 또한, 컴퓨팅 시스템은 새로운 정보에 지속적으로 적응할 수 있습니다.

2. 자연어 처리: NLP는 AI가 사람의 언어를 이해하고, 해석하고, 생성할 수 있게 해주는 기술입니다. 이는 대화형 어시스턴트 및 에이전트, 문서 분석, 정형 및 비정형 텍스트 모두에서의 의미 추출에 필수적입니다.

3. 지식 그래프: 지식 그래프는 데이터를 상호 연결된 엔티티 및 관계로 구성하여 컨텍스트 및 지원 추론을 제공합니다. 이들은 복합 AI 시스템이 개념을 매핑하고, 연결 고리를 인식하고, 정보에 기반한 의사결정을 도울 수 있도록 지원합니다.

4. 규칙 기반 시스템: 규칙 기반 시스템은 사전 정의된 투명한 논리를 적용하여 규제 준수를 유지하거나, 예외를 처리하거나, 조직 정책을 적용할 수 있습니다. 감사 기능과 명확성을 제공하며, 이는 규제 또는 구조화된 환경에서 특히 중요합니다.

5. 최적화 알고리즘: 가능한 목록에서 최상의 솔루션을 식별해야 하는 경우 최적화 알고리즘은 제약 조건과 목표의 균형을 맞춰 도움을 줍니다. 이는 리소스 할당, 일정 계획 및 프로세스 개선에 도움이 됩니다.

6. 상징적 AI: 상징적 AI는 논리, 기호 및 관계를 처리하여 추론과 문제 해결을 시뮬레이션합니다. 사람이 정의한 명시적인 규칙 및 기호 세트를 사용하여 문제를 추론하고 규칙, 온톨로지 및 전문 지식을 통합하는 방법을 제공합니다.

7. 컴퓨터 비전/객체 감지: 컴퓨터 비전은 AI가 사진, 비디오 또는 스캔된 문서와 같은 이미지 기반 콘텐츠를 해석하고 분석할 수 있도록 지원합니다. 이 기능은 자동 객체 감지, 결함 감지 및 시각적 검색을 지원합니다.

8. 로봇 프로세스 자동화(RPA): RPA는 AI는 아니지만, 비즈니스 워크플로에서 반복적인 규칙 기반 작업을 자동화합니다. RPA는 AI 구성 요소와 통합하여 효율성을 높이고 인적 오류를 줄이는 데 도움을 줍니다.

복합 AI의 주요 측면

복합 AI 시스템의 각 구성 요소는 보다 유연하게 상황을 인식하는 지능형 AI를 생성하여 더욱 광범위한 비즈니스 요구 사항에 대응할 수 있도록 지원합니다. 다음은 이러한 측면 중 일부입니다.

• 상황 인식: 지식 그래프 및 전문가 규칙을 통해 수집되는 경우가 많은 도메인별 지식을 바탕으로 복합 AI 시스템은 보다 관련성이 높고 정보에 입각한 의사결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 유연성 및 확장성: 복합 AI의 모듈식 설계는 요구 사항이 진화하는 상황에서도 손쉽게 적응할 수 있으며, 확장 가능한 아키텍처는 늘어나는 데이터 볼륨 및 분석 복잡성을 모두 관리할 수 있습니다.
• 사람과 AI의 협업: 복합 AI는 결론에 이른 과정을 설명함으로써 사람들이 결과를 신뢰하고 더 세분화할 수 있도록 지원합니다.
• 정확성 및 효율성 향상: 함께 작동하는 여러 AI 기술의 다양한 강점으로 인해 오류 발생률이 줄어들고 문제 해결 속도가 빨라집니다.
• 통합: 단일 시스템에서 상징적, 통계적, 머신러닝 메소드를 혼합함으로써 복합 AI는 다양한 도전 과제들을 해결할 수 있습니다.

복합 AI의 산업 사용 사례

정부: 지방 자치 단체는 복합 AI를 사용하여 설명 가능한 모델, NLP 및 AI 기반 의사결정 프레임워크를 통해 시민 서비스를 개선하고, 사기를 방지하고, 프로그램을 관리할 수 있습니다.

의료: 복합 AI는 이미지 분석을 위한 머신러닝, 의료 기록 요약을 위한 NLP, 치료 프로토콜 제안을 위한 지식 기반 추론 등을 통합하여 진단 및 환자 치료를 지원할 수 있습니다.

재무: 재무 분야에서 복합 AI는 통계 모델, 사기 감지 논리, 규제 준수 규칙을 결합하여 위험 평가를 강화하고 보고서를 자동화합니다.

제조: 제조 팀은 센서, 이미지 인식 및 전문가 규칙을 통해 예측 유지 관리, 품질 점검 및 프로세스 최적화에 복합 AI를 사용하여 생산 라인을 보다 빠르고 효율적으로 개선합니다.

리테일: 복합 AI는 예측 분석, 개인화 및 인벤토리 최적화를 결합하여 Targeted Marketing 및 재고 관리를 개선합니다.

운송 및 물류: 복합 AI는 실시간 데이터, 최적화 알고리즘 및 규칙 기반 시스템을 통해 경로 계획, 공급망 관리 및 예측 유지 관리를 개선할 수 있습니다.

대규모 AI 에이전트 구축, 배포, 관리

복합 AI 솔루션 또는 AI 에이전트가 영향을 미치려면 워크플로와 쉽게 연결하고 비즈니스와 함께 성장해야 합니다. Oracle Cloud Infrastructure AI Agent Platform은 사용자가 선택한 머신러닝 및 언어 모델을 사용하여 고급 AI 에이전트를 구축, 배포 및 관리할 수 있는 도구를 제공합니다. 엔터프라이즈 규모로 개인화된 상황 인식 서비스와 매력적인 고객 경험을 제공하는 가상 에이전트를 만드는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.

복합 AI는 신뢰할 수 있는 자동화와 보다 현명한 의사결정을 추구하는 기업이 나아가야 할 다음 단계입니다. 이러한 시스템을 통해 조직의 도메인별 지식 정보와 긴밀한 통합을 구현하고 고유한 모듈성 및 유연성을 사용하여 고가용성, 정확성 및 설명 가능한 출력을 제공할 수 있습니다.

복합 AI FAQ

AI의 주요 유형은 무엇인가요?

AI는 여러 가지 방식으로 그룹화할 수 있지만, 복합 AI 시스템에서 자주 사용되는 모델에 대해 이야기하자면 머신러닝 모델, 자연어 처리, 지식 그래프, 규칙 기반 추론 모델을 포함하는 경우가 많습니다.

복합 AI란 무엇이며 기존 AI 접근 방식과 어떻게 다른가요?

복합 AI는 머신러닝, 자연어 처리 및 지식 그래프와 같은 여러 인공 지능 기술을 결합하여 단일 AI 메소드만 사용할 때보다 복잡한 비즈니스 문제를 더 효과적으로 해결합니다. 한편, 전통적인 AI는 단일 기술이나 모델에 의존하는 경우가 많습니다. 이러한 유연성을 통해 복합 AI는 복잡한 문제를 해결하는 데 적합합니다.

복합 AI를 사용하면 어떠한 이점이 있나요?

복합 AI를 통해 조직은 다양한 AI 접근 방식을 혼합 및 일치시키고 기존 단일 메소드 솔루션에 비해 정확성, 적응성, 해석성을 개선하여 광범위한 사용 사례를 처리할 수 있습니다. 복합 AI 시스템의 머신러닝과 상징적 추론을 결합하면 투명성과 설명가능성을 강화할 수 있으므로, AI가 내린 결정을 보다 쉽게 이해하고 검증할 수 있습니다.