BigValue Insight <2>💡
2025년 4월 17일
[BigValue Insight] 는 다양한 산업 분야에 대한 깊은 이해를 바탕으로 업계 전문가로 성장할 수 있도록,
트렌드·실무 인사이트·산업 지식·그리고 성장에 필요한 모든 이야기들을 공유하기 위해 운영되고 있습니다.
두 번째 세션은 <1부_인공지능이란 무엇인가?>를 주제로, 구름 대표님께서 연사로 나서 인공지능에 대한 본질적인 이야기에 대해 다루어 보았습니다.
핵심만 살펴보는 오늘 아티클, 함께 살펴보실까요?
BigValue Insight - 1. 인공지능은 평균에서 시작되었다.
💬 아파트 분양가는 어떻게 정할까요?
구름 대표님은 "데이터의 대표값을 구하는 평균"이라는 개념이 인공지능의 출발점임을 설명했습니다.
- 가우스의 최소제곱법: 관측값과 오차를 제곱하여 합이 최소인 지점 산출
- 골턴의 평균 회귀: 부모의 키에서 자녀의 키를 예측하는 통계적 모델
- 피어슨의 상관계수/회귀분석: 변수 간 관계를 수학적으로 수치화
👉 "데이터를 수집하고, 의미를 찾고, 미래를 예측한다."
그 자체가 이미 인공지능의 가장 원초적인 형태였던 것이죠.
BigValue Insight - 2. 복잡한 현실 앞에서...
그러나 안타깝게도, 현실은 선형적으로 설명되지 않습니다.
아파트 가격에 영향을 주는 변수만 해도, 세대수·용적률·건축 연한·주변 학군·역세권 여부·개발 계획 등 수십 가지에 달합니다.
피셔의 다중 회귀분석은 이러한 변수들을 동시에 고려하기 위한 시도였고, 통계 모델은 점점 더 복잡해졌습니다.
그러나 문제는 여기서 발생했습니다.
"아무리 수많은 변수를 넣어도, '현실의 변칙성'을 완벽히 설명하진 못한다.
실제 세계에서는 조건이 바뀌고, 예외가 발생하고, 패턴이 깨지는 일투성이입니다.
우리는 더이상 정답을 설명하는 모델이 아닌, 학습을 통해 스스로 적응하는 모델을 원하게 되었습니다.
이제 계산의 시대를 마무리하고, 기계가 스스로 배우는 시대로 바통을 넘기게 됩니다.
BigValue Insight - 3. 기계는 어떻게 학습하게 되었을까?
인공지능은 과연 인간처럼 생각할 수 있는가?
이 철학적인 질문에 답하고자 등장한 사람이 앨런 튜링입니다.
그가 제시한 튜링 테스트(기계와 대화해도 사람인지 구분하지 못하면, 그것은 인공지능이다)는 오늘날에도 여전히 인공지능의 기준으로 활용되고 있죠.
그로부터 약 10년 후, 프랑크 로젠블렛은 퍼셉트론(Perceptron)이라는 알고리즘을 개발합니다.
이는 뇌의 뉴런 구조를 본뜬 최초의 인공신경망 모델로, 기계가 데이터를 기반으로 스스로 '가중치'를 조정하며 학습하는 개념이었습니다.
하지만 문제는 곧 찾아왔습니다.
퍼셉트론은 단순한 문제는 해결했지만, XOR(배타적 논리합)과 같은 문제는 해결하지 못했습니다.
그렇게 인공지능은 기나긴 겨울을 맞이하게 됩니다.
그로부터 수십 년이 지난 2012년,
AI는 알렉스넷(AlexNet)이라는 모델로 다시 부활합니다.
대량의 이미지 데이터를 분류하는 딥러닝 모델,
수많은 층을 가진 신경망,
그리고 이를 가능하게 한 GPU 병렬 연산 기술
이후 인공지능은 다시 열기를 얻습니다.
딥러닝, 자연어 처리, 자율주행, 챗봇, 생성형 AI...
모두 이 역사 위에서 진화해온 결과입니다.
BigValue Insight - 4. 지금, 이걸 왜 알아야 할까?
데이터를 이해한다는 건, 결국 세상을 해석하는 방식입니다.
우리는 데이터를 통해 예측하고,
AI를 통해 더 나은 결정을 내리며,
고민하고 학습하는 조직이 되기 위해 노력합니다.
지능은 갑자기 생기는 것이 아닙니다.
수많은 질문의 반복,
수많은 시도와 실패,
그리고 '이건 왜 이렇게 되는 걸까?'라는 끈질긴 호기심이 모여 비로소 지능을 얻게 됩니다.
빅밸류 인사이트는, 바로 그 호기심으로부터 출발합니다.
BigValue Insight - 🗨️후기 Talk
💡전통 통계학의 한계를 넘는 위한 인공지능의 등장 배경을 들으며, 기술이 아니라 문제를 보는 '사고의 틀'이 중요하다는 걸 이해할 수 있었습니다.
💡왜 데이터를 분석해야 하는지, 그리고 그 데이터가 어떻게 더 나은 의사결정으로 이어지는지를 구체적으로 이해할 수 있었습니다.
💡퍼셉트론, 알렉스넷, 딥러닝까지의 흐름을 듣고 나니,
인공지능이 단순히 기술이 아니라, '배움의 과정'이라는 것을 이해할 수 있었습니다.
💡복잡한 현실을 설명하기 위한 수학적 시도들이 어떻게 AI로 연결되었는지를 들으며,
우리가 기술을 어떻게 바라보아야 하는지를 다시 한 번 생각해볼 수 있었습니다.
빅밸류는 데이터로 세상을 풍요롭게 만들기 위해, 동료의 무한한 성장을 지원합니다 🚀