인간사고와 AI사고 비교 in AI사고 철학

 

(AI의 데이터 저장 및 처리 방식)

 

인간의 기억 체계와 흡사한 구조를 따릅니다.

 

AI 시스템은 입력 - 처리 - 출력의 세 단계로 구성됩니다.

 

입력은 인간의 감각 기관과 유사하게 데이터를 수집하는 단계

 

입력 단계에서 AI는 감각 정보를 '읽고' 처리할 준비를 합니다.

 

입력된 데이터는 AI의 작업 메모리에 해당하는 처리 단계로 넘어갑니다. 

 

처리 단계에서는 수학적 연산이나 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 패턴을 인식합니다.

인간의 단기 기억처럼, 이 단계에서 AI는 한정된 범위 내의 데이터만을 처리하며, 즉각적인 계산이나 예측을 수행합니다.

 

AI의 장기 기억은 데이터베이스나 클라우드 저장소에 해당합니다. 

이곳에 저장된 데이터는 학습된 모델이나 가중치 형태로 보존되며, 미래의 예측이나 작업에 사용됩니다.

 

데이터가 AI의 장기 기억에 저장되기 전에는 훈련(training)과 교정(tuning)과정이 필요합니다.

이 과정은 인간의 부호화 과정과 유사하며, AI가 입력 데이터를 학습 가능한 형태로 변환하는 단계입니다.

 

머신러닝 모델은 데이터에서 패턴을 인식하고 이를 바탕으로 예측을 생성하는 규칙을 학습합니다. 

이 과정은 반복과 검증을 통해 모델의 정확도를 점차 향상시킵니다. 

 

AI의 데이터 저장 및 처리 과정은 인간의 정보 처리와 달리 감정이나 맥락적 요소에 의존하지 않는다는 점에서 차이가 있습니다.

인간은 기억을 재구성할 때 과거 경험이나 감정을 영향을 받지만, AI는 순전히 수치와 패턴에 기반하여 데이터를 처리합니다. 

이는 AI가 강력한 계산 능력을 제공하지만, 인간의 고유한 직관과 공감을 모방하는 데 한계가 있음을 의미합니다.

 

항목	인간 기억 체계	AI 데이터 처리
입력 단계	감각 기억: 시각, 청각 등 외부 자극 입력	데이터 입력: 텍스트, 이미지, 음성 데이터 수집
처리 단계	단기 기억(작업 기억): 제한된 용량, 즉각적 문제 해결	작업 메모리: 수학적 연산, 패턴 인식, 즉각적 예측저
저장 단계	장기 기억: 일화 기억, 의미 기억, 절차 기억 포함	데이터베이스/클라우드: 학습된 모델과 가중치 저장
학습 및 변환 과정	부호화: 의미 있는 방식으로 정보를 저장	훈련 및 튜닝: 데이터를 학습 가능한 형태로 변환
출력 단계	재구성: 경험과 감정을 바탕으로 정보를 재해석하거나 표현	예측/결과: 순수데이터 기반의 계산된 결과 출력
맥락적 요소	감정과 경험에 따라 정보의 의미가 변함	맥락 요소 없음: 수치와 패턴에 기반한 처리