사례연구: 스마트 스피커
“제가 학습하고 있는 강의를 정리하여, 부족하지만 공유합니다. 함께 발전하길 바랄 뿐입니다.”
주제
스마트 스피커와 같은 복잡한 AI 제품을 만드는 과정에 대한 것입니다. 스마트 스피커는 사용자의 음성 명령을 이해하고 실행하는 여러 단계를 거칩니다. 첫 번째 단계는 "헤이 디바이스"와 같은 트리거 단어를 감지하는 것이고, 두 번째 단계는 사용자의 음성을 텍스트로 변환하는 음성 인식입니다. 세 번째 단계는 사용자가 원하는 행동을 파악하는 의도 인식이며, 마지막 단계는 그 명령을 실행하는 것입니다.
예를 들어, "헤이 디바이스, 농담 하나 해줘"라고 말하면, 스마트 스피커는 먼저 트리거 단어를 감지하고, 그 다음에 사용자의 말을 텍스트로 변환한 후, "농담 하나 해줘"라는 요청을 이해하고, 마지막으로 적절한 농담을 찾아서 재생합니다. 이러한 과정은 여러 팀이 협력하여 이루어지며, 복잡한 AI 제품을 만드는 데 필요한 다양한 기술이 결합되어 있습니다.
요약
스마트 스피커와 같은 복잡한 AI 제품을 만드는 과정은 다음과 같은 네 가지 주요 단계로 구성됩니다.
트리거 단어 감지
- 사용자가 "헤이 디바이스"와 같은 트리거 단어를 말하면, AI는 이를 감지합니다.
- 이 단계에서는 머신러닝 알고리즘이 오디오 입력을 분석하여 트리거 단어를 인식합니다.
음성 인식
- 트리거 단어가 감지되면, AI는 사용자의 음성을 텍스트로 변환합니다.
- 예를 들어, "농담 하나 해줘"라는 요청을 텍스트로 변환합니다.
의도 인식
- 변환된 텍스트를 바탕으로 사용자가 원하는 행동을 파악합니다.
- AI는 사용자의 요청이 농담을 듣고 싶다는 의도를 이해합니다.
명령 실행
- AI는 사용자의 요청에 따라 적절한 농담을 선택하고 재생합니다.
- 이 단계에서는 소프트웨어가 명령을 실행하는 역할을 합니다.
이러한 단계들은 AI 파이프라인으로 불리며, 복잡한 AI 제품을 개발하는 데 필요한 다양한 기술과 팀의 협력이 필요합니다.
※본 요약은 ‘공정 이용(fair use)’사용 목적으로, Stanford University의 Coursera강의 ‘모두를 위한 AI’를 수강하며 작성한 요약이며, 직접적인 강의 내용 복사, 슬라이드 캡처등은 저작권에 의하여 엄격히 보호됩니다. - 앤드류 응(Andrew Ng)의 강의 by Coursera Plus - "Learning Notes and Summaries by digitalian”
※참고
세계적으로 빅테크 기업들의 AI 집중이 이젠 초기시장에서 생산성 도출을 위한 B2B성격의 개발로 확대가 되어 가는 것 같습니다. 구글, 오픈AI연구원, 이젠 '메타'에 스카웃된 한국인 정형원 박사의 영상입니다. 저는 핵심 5가지중, 4번과 5번이 가장 중요하다고 생각합니다. 여러분 생각은 어떠세요?
<영상요약>
1. 보상 중심 학습 철학
→ "가르치지 말고 인센티브를 줘라" → AI는 보상을 통해 스스로 학습해야 한다.
2. 모델 크기가 곧 성능
→ 작은 모델을 튜닝하는 것보다 큰 모델을 만드는 것이 더 효과적이다.
3. 에이전트형 AI는 스케일로 해결
→ 복잡한 기능도 모델이 충분히 크면 자연스럽게 구현된다.
4. AI에게 생명과 죽음의 개념을 줄 수 있을까?
→ 보상뿐 아니라 처벌 개념도 고려해야 한다는 철학적 질문 제기.
5. 기술을 넘어선 통찰 강조
→ 단순한 엔지니어링이 아닌, AI 개발의 철학과 방향성에 대한 깊은 고민이 담겨 있음.
https://www.youtube.com/watch?v=lsjzWQ_Rq0Y