챗GPT는 사람 수준의 글쓰기를 할 수 있는 인공지능으로 급부상했습니다. 아무도 예상하지 못했고 심지어 이를 만든 사람도 깜짝 놀랄 만큼 빠른 속도였습니다. 챗GPT는 실제로 어떻게 작동하는 걸까요? 인공지능 안에서는 어떤 일이 일어나고 있을까요? 저명한 과학자이자 계산 분야의 선구자인 스티븐 울프럼이 과학과 기술의 최전선에서 수십 년 동안 쌓아온 독특한 경험을 바탕으로 챗GPT의 작동 원리를 쉽고 매력적으로 설명합니다. 2천여 년 전 아리스토텔레스가 제기한 언어와 인간의 사고에 대한 근본적인 질문과 최신 신경망 기술을 챗GPT가 어떻게 성공적으로 결합했는지 알아보세요. 그리고 챗GPT에 울프럼 알파 플러그인을 적용해 초능력을 보여주는 향상된 챗GPT를 만나보길 바랍니다.
저자소개
저자
스티븐 울프럼
저명한 과학자이자 베스트셀러 작가이며 매스매티카, 울프럼 알파, 울프럼 언어 등 세계에서 가장 인정받는 소프트웨어 시스템을 만들었습니다. 35년 이상 글로벌 기술 회사 울프럼 리서치(Wolfram Research)의 CEO로 재직하면서 울프럼 물리 프로젝트(Wolfram Physics Project) 등 기초 과학 분야의 혁신을 이끌고 있습니다.
역자
박해선
기계공학을 전공했으나 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 지금은 Microsoft AI MVP와 Google AIGED로 활동하고 있고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다. <혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬>(한빛미디어, 2023), <챗GPT로 대화하는 기술>(한빛미디어, 2023)을 집필했고, <핸즈온 머신러닝(3판)>(한빛미디어, 2023), <머신 러닝 교과서: 파이토치 편>(길벗, 2023)을 포함한 다수의 머신러닝 책을 우리말로 옮겼다.
챗GPT 안에서는 도대체 어떤 일이 일어나고 있는 걸까요? 컴퓨터 과학이나 어려운 수학 지식을 모르더라도 괜찮습니다. 신경망이 학습하는 방법부터 차근차근 살펴보며 대규모 언어 모델을 사용하는 챗GPT의 내부를 들여다봅니다. 그리고 챗GPT의 강점과 약점, 치명적인 결함도 소개합니다.
챗GPT는 수학 계산에 매우 취약합니다. 이 책에서는 그 해결 방법으로 울프럼 언어, 즉 ‘계산 언어’를 활용해 계산 작업의 한계를 극복하는 방법을 소개합니다. 울프럼 알파 플러그인을 챗GPT에 적용하기 전과 후 결과를 비교하며 도구 활용의 잠재적이고 폭발적인 가능성을 확인해보세요. 앞으로의 챗GPT의 활용 방식이 매우 달라지게 될 겁니다.
* 장별 내용
●1장: 언어를 생성하는 매우 지능적인 챗GPT 능력과 작동 원리
●2장: 챗GPT가 울프럼 알파의 계산 지식 초능력을 활용해 인간이 할 수 있는 일을 뛰어넘는 방법
●부록: 울프럼 알파를 챗GPT 플러그인으로 활용하는 방법
* 대상 독자
●챗GPT의 작동 원리를 이해하고 싶은 IT 관련 종사자
●챗GPT를 사용하면서 계산 정확성에 아쉬움이 있던 분
그 어떤 책보다도 챗GPT가 무엇을 하는지 가장 잘 설명한 책입니다.
샘 올트먼, 챗GPT를 만든 오픈AI의 CEO
누구나 이해하기 쉬운 챗GPT 분석 책입니다. 챗GPT가 울프럼 알파를 활용하면 부정확한 답변을 개선하고 수정할 수 있다는 점에서 울프럼 계산 언어는 매우 타당합니다. 인간-컴퓨터 상호 작용과 AI에 관심이 있다면 이 책을 펼쳐보세요. 계산 언어가 얼마나 흥미로운지 발견할 수 있을 겁니다.
앨런 윌커슨, 비즈니스 빌더
명확하고 간결한 스티븐 울프럼의 설명이 돋보이는 책으로 챗GPT와 신경망을 배울 수 있는 훌륭한 입문서입니다.
알렉산드로 피오바카리, Apicio Enterprises CEO/CTO
스티븐 울프럼은 챗GPT의 경이로움을 멋지게 안내합니다. 핵심 기술인 신경망의 짧은 코드와 다양한 그림, 예시를 소개합니다. 그것만으로도 읽을 가치가 있는 책입니다.
이 책은 40년 이상 신경망을 지켜보며, 연구한 스티븐 스프럼 박사의 챗GPT에 관한 블로그를 책으로 엮은 챗GPT 안내서이다. 신경망의 하나 인 챗GPT를 인공지능 역사와 함께 차근차근 알기쉽게 그림과 함께 설명한다.
그 동안 코드 위주의 책으로 생성형AI(트랜스포머) 모델을 학습했거나, 인공지능으로 자연어를 처리하는데 관심이 있으신 분에게 추천드린다.
챗GPT를 설명하면서 자연스럽게 인공지능으로 문제를 처리하는 방식과 신경망 모델, 생성형 AI 작동 원리를 연결하여 설명하므로 지루하지 않고, 여태까지 의문으로 남았던 몇몇 개념들이 이 책을 통해 내 뉴런의 파라미터가 역전파되어 가중치가 모두 업데이트되는 느낌이다.(<- 이 문장 모르면 꼭 이 책을 읽어보시길 ㅎㅎ)
가중치와 말뭉치, 온톨로지, 소프트맥스, 손실 함수, 활성화함수, 신경망, 합성곱 신경망, 어텐션, 어텐션헤드, 에폭, 역전파, 외삽, 임베딩, 정규화, 전이학습, 트랜드포머, LLM, 프롬프트, 할루시네이션, 온도, 퍼셉트론, 하이퍼파라미터와 같은 개념이 책에서 모두 소개되며, 텍스트와 그림으로 반복하여 알기 쉽게 이해시켜 준다.
좌측에서 우측으로 개념이 모인다랄까? ㅎㅎ
책의 구성은 전체 2개의 장으로 구성되어 있다. 저자가 쓴 2개의 블로그 글이다.
1장 챗GPT가 하는 일은 무엇일까요? 그리고 어떻게 가능한 걸까요?에서는 챗GPT의 작동 원리를 인공지능 모델과 신경망의 개념으로 그림과 함께 단계별로 설명한다. 그리고 생성AI(트랜스포머) 모델과 신경망 모델의 차이를 알기 쉽게 알려 주며, 인공지능에서 자연어를 처리하는 방식을 의미 공간과 의미론적 운동 법칙으로 설명한다. 마지막에는 챗GPT의 단점(할루시네이션, 계산 능력)이 발생할 수 밖에 없는 이유와 대안을 제시한다.
2장의 챗GPT에 계산 지식의 초능력을 제공하는 울프럼 알파는 1장 말미에 얘기한 챗GPT의 단점을 해결할 수 있는 방안으로 저자가 개발한 울프럼 알파와 울프럼 언어에 관해 설명하며, 예시를 통해 가능성을 살펴보고, 앞으로 남은 숙제로 마무리한다.
마지막 부록에서는 챗GPT에서 울프럼 플러그인을 설치한 후, 챗GPT와 울프럼 알파, 울프럼 언어에서 가능한 실제 사례를 보여 주며, 앞으로의 전망으로 마무리한다.
저자가 개발한 울프럼 알파가 시리의 핵심 부분을 담당하고 있음에도, 장점과 단점을 솔직하게 얘기하고, 챗GPT와의
통합을 통해 챗GPT를 한단계 성장시키고자 한다. 샘 올트먼이 인정하고 함께할 지는 모르겠지만^^
하지만, 지금 진행하고 있으며, 샘 올트먼도 현 단계에서는 인정하지 않을까?
또한, 저자는 챗GPT가 최신 기술이며, 엔지니어링 측면에서 상당히 강력한 것을 인정하면서도, 이것도 또한 인간의 언어와 그 이면에 있는 사고 과정의 성격과 원리를 발견했다는 관점이 인상적이다.
앞으로 또 어떤 발견으로 세상이 바뀌게 될까?
챗GPT와 울프럼 알파, 울프럼 언어와의 통합에도 관심이 가지만, 그 아이디어(프롬프트)는 챗GPT와 다른 제품과도 충분히 도움이 될 것이다.
무려 OpenAI의 샘 올트먼(5일천하의 주인공)이 추천했고, "그 어떤 책보다도 챗 GPT가 무엇을 하는지 가장 잘 설명한 책"이라고 소개되어 있습니다.사실 200쪽의 얇아보이는 책이기도 했고, 수식이 거의 없는 챗 GPT 책이라 가벼운(?)마음으로 읽기 시작했는데.. 생각보다 여러 생각의 고리들이 이어져서 꽤 오랫동안 읽었습니다.
책 저자인 스티븐 울프럼은 매스메티카를 개발한 물리학자,수학자,컴퓨터과학자입니다. 넘사벽 천재입니다. 그가 만든 울프럼알파를 잘 알지 못했던 저로서는 처음 1장과 2장을 훑어읽었을 때그렇게 와닿지 않았습니다. 다행히 역자이신 박해선님이 책 내용에 관한블로그글을 부록으로 추가해 두었습니다. 저는 부록A->1장->2장 순서로 읽었는데, 울프럼알파를 이해하고 1장을 다시 보니 훨씬 이해가 잘 되었습니다.
책을 읽다보면 현재 AI의 폭발적 성장을 바라보며저자가 느낀 감동과 환희를 함께 할 수 있었습니다.
"챗 GPT가 사용하는 통계적 접근법과 울프럼알파의 출발점이 된 기호적 접근법 둘로AI에 대한 생각이 이분화되어 있었다. 이제 챗 GPT의 성공과 울프럼 알파의 자연어 이해 능력 덕분에 이 두가지를 결합할 수 있게 되었다."(p.111)
기호적 접근법을 대표하는 울프럼의 목표는 "계산적으로 표현할 수 있는 모든 것에 대해 동일한 작업을 수행할 수 있는 계산언어를 만드는 것"(p.172)이라고 하는데, 마치 최근 읽고 있는 책의 라이프니츠 이야기 같았습니다. "특별한 문자 기호들이 가능케하는 새로운 언어체계....각각의 문자 기호가 분명히 존재하는 개념을 자연스럽게 나타낸다. ..이러한 범용 체계는 실제로 존재하고 모든 인간의 생각을 다 표현할 수 있다는 믿음이었다." <오늘날 우리는 컴퓨터라 부른다. p.18>
이 책을 다시 읽게 된다면 위에서 말한 통계적 접근법과 기호적 접근법의 관점에서 읽어보는 것이 훨씬 더 재미있게 읽을 수 있는 방법이라 생각되네요.
1부는 수식없이 그림과 개념으로 ChatGPT를 설명하고 있습니다. 2부에서는 울프럼 알파의 개념과 ChatGPT의 상호관계를 설명합니다. 이 둘을 배타적인 것이 아니라 상호보완적으로 보는 시선을 많이 느꼈습니다.
"챗GPT와 같은 생성언어기반 AI시스템은 구조적인 계산이 필요한 상황에선 적합하지 않습니다. (p.121)"
"챗GPT가 이해하는 인간세상과 울프람언어의 정밀한 계산세상의 장점을 모두 얻을 수 있는 방법(p.130)
AI는 앞으로 어떻게 발전할 것인가에 대해서도 울프럼의 생각을 엿볼 수 있었습니다.
제마음에 와닿았던 표현은 다음 문구입니다.
"95%는 잘 작동하지만 아무리 노력해도 나머지 5%는 여전히 성공하기 어렵다. 어떤 면에서 실패로 간주할 수 있겠지만, 중요한 점은 95%만으로도 충분히 중요한 사용사례가 있다는 것..... 불가능하기때문에 막히지 않고, 가능한 것을 활용하여 성공시킬 것"(p.128..p.129)
챗GPT의 동작원리를 이해하기 위해 처음 읽는 책으로는 좀 어렵게 느껴집니다. 다만 그 개념을 익히는데는 도움이 되는 책입니다.(하지만 입문서라고 하기엔 진입장벽이....) AI의 개발 방향과 현재, 그리고 미래를 볼 수 있는 인사이트를 담고 있는 좋은 책이라 느껴집니다.
'스티븐 울프럼의 챗GPT 강의-세상을 바꾼 챗GPT의 작동 원리부터 울프럼 알파 활용법까지’.이 책은 챗GPT의 작동 원리와 성공의 이유, 그리고 울프럼 알파의 계산 지식의 초능력을 활용하는 방법에 대해 설명하는 책입니다.챗GPT는 사람 수준의 글쓰기를 할 수 있는 인공지능으로 급부상했고, 울프럼 알파는 세계에서 가장 강력한 계산 엔진으로 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. 이 두 가지 기술을 결합하면 어떤 혁신적인 결과가 나올지 궁금하시다면 이 책을 읽어보세요.
1. 책의 구성과 특징
2. 챗GPT란 무엇이고 왜 중요한가?
3. 챗GPT는 어떻게 작동하고 학습하는가?
4. 챗GPT에 울프럼 알파의 계산 지식을 추가하면 어떻게 될까?
5. 챗GPT+울프럼 알파의 혁신적인 예시들
6. 책의 장단점과 개인적인 후기
[책의 구성과 특징]
▷ 이 책은 챗GPT와 울프럼 알파라는 두 가지 인공지능 기술에 대해 다루고 있습니다.
✔ 챗GPT는 사람처럼 자연어를 생성하고 이해할 수 있는 인공지능으로, 인터넷에 있는 거의 모든 텍스트를 학습하여 다양한 주제와 스타일로 글을 쓸 수 있습니다.
✔ 울프럼 알파는 세계에서 가장 강력한 계산 엔진으로, 수학, 과학, 역사, 지리, 음악 등 수많은 분야의 지식과 데이터를 가지고 있으며, 자연어로 된 질문에 대해 정확하고 유용한 답변을 제공할 수 있습니다.
▷ 이 책은 다음과 같은 구성과 특징을 가지고 있습니다.
✔ 첫 번째 장에서는 챗GPT가 어떻게 작동하는지, 신경망이 어떻게 학습하는지, 의미론적 문법과 계산 언어의 힘에 대해 설명합니다.
✔ 두 번째 장에서는 챗GPT에 울프럼 알파 플러그인을 적용하여 챗GPT의 한계를 극복하고, 더욱 다양하고 창의적인 작업을 수행할 수 있게 하는 방법을 소개합니다.
✔ 부록에서는 챗GPT와 울프럼 알파의 결합을 통해 가능한 작업들을 보여주고, 사람과 AI의 협업을 위한 울프럼 언어에 대해 설명합니다.
✔ 이 책은 챗GPT와 울프럼 알파의 창시자인 샘 올트먼의 추천사를 받았으며, 책의 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 다양한 예시와 그림, 표, 코드 등을 제공합니다.
[챗GPT란 무엇이고 왜 중요한가?]
▷ 챗GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로, 인공지능이 사람처럼 자연어를 생성하고 이해할 수 있게 하는 기술입니다.
✔ 챗GPT는 인터넷에 있는 수억 개의 문장을 학습하여, 주어진 문맥에 맞는 새로운 문장을 생성할 수 있습니다.
✔ 챗GPT는 챗봇, 번역, 요약, 작문, 시나리오 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
✔ 챗GPT는 인공지능의 역사에서 가장 큰 돌파구 중 하나로, 사람의 언어 능력을 모방하고 넘어서려는 시도입니다.
[챗GPT는 어떻게 작동하고 학습하는가?]
▷ 챗GPT는 신경망이라는 인공지능 모델을 사용합니다.
✔ 신경망은 인간의 뇌에 있는 뉴런을 모방한 것으로, 입력과 출력 사이에 복잡한 연산을 수행할 수 있습니다.
✔ 챗GPT는 신경망을 훈련시키기 위해 인터넷에 있는 수억 개의 문장을 입력으로 받고, 다음에 올 단어의 확률을 출력으로 내놓습니다.
✔ 이렇게 하면 챗GPT는 언어의 패턴과 규칙을 학습할 수 있습니다.
✔ 챗GPT는 훈련된 신경망을 사용하여, 주어진 문맥에 맞는 새로운 문장을 생성할 수 있습니다.
✔ 챗GPT는 문장을 생성할 때, 단어의 의미, 문법, 문체, 논리 등을 고려하여, 사람이 쓴 것 같은 자연스러운 문장을 만들 수 있습니다.
[챗GPT에 울프럼 알파의 계산 지식을 추가하면 어떻게 될까?]
▷ 챗GPT는 인상적인 언어 생성 능력을 가지고 있지만, 계산 지식이 부족합니다.
✔ 챗GPT는 수학, 과학, 역사, 지리 등의 분야에서 정확한 답을 내놓을 수 없습니다.
✔ 이러한 문제를 해결하기 위해, 울프럼 알파라는 기술을 챗GPT에 결합할 수 있습니다.
✔ 울프럼 알파는 세계에서 가장 강력한 계산 엔진으로, 다양한 분야의 지식과 데이터를 가지고 있습니다.
✔ 울프럼 알파는 자연어로 된 질문을 받아서, 적절한 계산을 수행하고, 그 결과를 시각화하고, 설명해 줄 수 있습니다.
✔ 챗GPT에 울프럼 알파를 추가하면, 챗GPT는 울프럼 알파의 계산 지식을 활용하여, 더 정확하고 유익한 답변을 생성할 수 있습니다.
[챗GPT+울프럼 알파의 혁신적인 예시들]
▷ 챗GPT와 울프럼 알파의 결합은 인공지능의 가능성을 크게 확장합니다. 챗GPT+울프럼 알파는 다음과 같은 혁신적인 예시들을 보여줍니다.
✔ 챗GPT+울프럼 알파는 챗봇을 더 똑똑하고 유용하게 만들 수 있습니다. 챗GPT+울프럼 알파는 사용자의 질문에 대해 적절한 대화를 생성하고, 필요한 계산을 수행하고, 그 결과를 보여줄 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 "내일 서울의 날씨는 어떨까?"라고 물으면, 챗GPT+울프럼 알파는 "내일 서울의 날씨는 흐리고 비가 올 것으로 예상됩니다. 최고 기온은 18도, 최저 기온은 12도입니다. 강수 확률은 80%입니다."라고 답할 수 있습니다.
✔ 챗GPT+울프럼 알파는 번역을 더 정확하고 자연스럽게 할 수 있습니다. 챗GPT+울프럼 알파는 원래 언어의 문맥과 의미를 파악하고, 목표 언어의 문법과 어휘를 적절하게 적용하여, 번역을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 "E=mc^2"라는 문장을 영어에서 한국어로 번역하면, 챗GPT+울프럼 알파는 "E=mc^2"라는 공식의 의미와 역사를 이해하고, "에너지는 질량과 빛의 속도의 제곱의 곱과 같다"라고 번역할 수 있습니다.
✔ 챗GPT+울프럼 알파는 요약을 더 간결하고 핵심적으로 할 수 있습니다. 챗GPT+울프럼 알파는 긴 문장이나 문단을 받아서, 그 내용의 핵심을 파악하고, 간단하고 명확하게 요약할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 "코로나19는 2019년 12월 중국 우한에서 처음 발생한 새로운 유형의 바이러스로 인한 호호흡기 감염 질환입니다. 코로나19는 사람에서 사람으로 전파되며, 고열, 기침, 호흡 곤란 등의 증상을 유발합니다. 코로나19는 전 세계적으로 대유행을 일으켜, 수백만 명의 사망자와 수십억 달러의 경제적 손실을 초래했습니다. 코로나19에 대한 백신과 치료제는 아직 개발 중이며, 방역 수칙과 사회적 거리두기를 준수하는 것이 중요합니다."라는 문장을 요약하면, 챗GPT+울프럼 알파는 "코로나19는 중국에서 시작된 새로운 바이러스 감염으로, 전 세계에 확산되어 많은 피해를 주고 있습니다. 백신과 치료제는 없으므로, 방역과 거리두기가 필요합니다."라고 요약할 수 있습니다.
✔ 챗GPT+울프럼 알파는 작문을 더 창의적이고 흥미로운 방식으로 할 수 있습니다. 챗GPT+울프럼 알파는 주어진 주제나 장르에 맞는 글을 생성할 수 있습니다. 챗GPT+울프럼 알파는 울프럼 알파의 계산 지식을 활용하여, 글에 실제적이고 정확한 정보를 추가할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 "우주를 배경으로 한 SF 소설을 써줘"라고 요청하면, 챗GPT+울프럼 알파는 "우주선 안에서 잠들어 있던 탐사대원들은, 갑자기 비상 경보음에 깨어났다. 우주선의 컴퓨터는, 탐사대원들에게 이상한 신호를 감지했다고 말했다. 신호는 우주선에서 10광년 떨어진 곳에서 발생했으며, 인공적인 것으로 추정되었다. 탐사대원들은 신호의 근원지로 우주선을 조종하기 시작했다. 그러나, 그들은 곧 무시무시한 사실을 알게 되었다. 신호는 바로 우리 은하계의 중심부에 있는 초거대 블랙홀에서 나온 것이었다. 그리고, 그 블랙홀은 우주선을 향해 빠르게 끌어당기고 있었다."라는 소설을 쓸 수 있습니다.
[저자 소개][스티븐 울프럼]
> 저명한 과학자이자 베스트셀러 작가이며 메스메티카 4.0 (The Mathematica Book, 4th Edition ) > (Stephen Wolfram)
저명한 과학자이자 베스트셀러 작가이며 매스매티카, 울프럼 알파, 울프럼 언어 등 세계에서 가장 인정받는 소프트웨어 시스템을 만들었습니다. 35년 이상 글로벌 기술 회사 울프럼 리서치(Wolfram Research)의 CEO로 재직하면서 울프럼 물리 프로젝트(Wolfram Physics Project) 등 기초 과학 분야의 혁신을 이끌고 있습니다.
스티븐 울프럼의 챗GPT 강의 - 세상을 바꾼 챗GPT의 작동 원리부터 울프럼 알파 활용법까지
> 원제 : What Is ChatGPT Doing ... and Why Does It Work?
> 오픈AI CEO 샘 올트먼 추천 도서
> 세상을 바꾼 챗GPT의 작동 원리부터 울프럼 알파 활용법까지
[책의 장단점과 개인적인 후기]
▷ 이 책은 챗GPT와 울프럼 알파의 작동 원리와 활용법을 알려주는 책으로, 인공지능에 관심이 있는 사람들에게 유익하고 흥미로운 책입니다.
▷ 이 책의 장점은 다음과 같습니다.
✔ 책의 저자는 스티븐 울프럼 박사로, 세계적인 수학자이자 물리학자이며, 울프럼 알파의 창시자입니다. 그는 챗GPT와 울프럼 알파의 내부 구조와 작동 원리에 대해 깊은 이해와 통찰력을 가지고 있습니다. 그는 책에서 자신의 독특한 경험과 지식을 공유하며, 책의 내용을 쉽고 매력적으로 설명합니다.
✔ 책은 챗GPT와 울프럼 알파의 혁신적인 예시들을 보여줍니다. 책에서는 챗GPT와 울프럼 알파가 어떻게 결합되어, 인공지능의 가능성을 크게 확장하는지를 보여줍니다. 책에서는 챗봇, 번역, 요약, 작문, 시나리오 등 다양한 분야에서 챗GPT+울프럼 알파의 놀라운 성능을 보여줍니다.
✔ 책은 챗GPT에 울프럼 알파 플러그인을 적용하는 방법과 예시도 제공합니다. 책에서는 챗GPT와 울프럼 알파를 연결하는 방법과 코드를 설명하고, 실제로 챗GPT+울프럼 알파를 사용해 보는 예시를 보여줍니다. 책을 읽고 나면, 챗GPT와 울프럼 알파를 자신의 목적에 맞게 활용할 수 있습니다.
▷ 단점
✔ 책은 챗GPT와 울프럼 알파의 작동 원리를 설명하기 위해, 신경망, 확률, 임베딩, 의미론적 문법 등의 개념을 사용합니다. 이러한 개념은 인공지능에 대한 기본적인 지식이 없는 사람들에게는 어려울 수 있습니다. 책은 이러한 개념을 쉽게 설명하려고 노력하지만, 완전히 이해하기 위해서는 추가적인 공부가 필요할 수 있습니다.
✔ 책은 챗GPT와 울프럼 알파의 장점과 가능성을 강조하지만, 그들의 한계와 위험에 대해서는 충분히 언급하지 않습니다. 챗GPT와 울프럼 알파는 인공지능의 발전에 크게 기여했지만, 그들은 완벽하지 않습니다. 챗GPT와 울프럼 알파는 오류나 편향을 가질 수 있으며, 부적절하게 사용되면 사회적이나 윤리적인 문제를 야기할 수 있습니다. 책은 이러한 문제에 대해 더 깊이 있게 다루어야 했습니다.
이 책을 읽고 난 후, 저는 챗GPT와 울프럼 알파에 대해 더 많이 알게 되었습니다. 저는 챗GPT와 울프럼 알파의 작동 원리와 성공의 이유에 대해 깊이있게 이해할 수 있었고, 챗GPT와 울프럼 알파의 혁신적인 예시들에 감탄하고 흥미를 느꼈습니다. 저는 또한 챗GPT와 울프럼 알파를 자신의 목적에 맞게 활용하는 방법과 예시도 배울 수 있었습니다. 이 책은 인공지능의 최전선에서 활동하는 스티븐 울프럼 박사의 독특한 경험과 지식을 공유하는 책으로, 인공지능에 관심이 있는 사람들에게 꼭 추천하고 싶은 책입니다.
챗GPT의 원리와 그 기반 과학인 '신경망(Neural Network)', '머신러닝(Machine Learning)'에 대해 다루는 책이 발간되었다. 책 표지에는 챗 GPT로 세상을 변화시킨 OpenAI의 수장 '샘 올트먼(Sam Altman)'의 추천도서라는 마크가 적혀있다.
챗GPT는 정말 세계를 크게 변화시켰다. 그 크기는 천문학적인 경제적 가치와 수십억 사람들의 삶을 완전히 바꿔놓은 '아이폰(iPhone)'과 비견할 만하다. 정말 그렇다. 그 이전에도 인공지능 이야기는 있었고 <바이센테니얼 맨(Bicentennial Man)>, <Her> 등 영화화 되기도 했다. 가능성으로만 남았던 인공지능이 이제 실현 가능한 과학이 되어 우리 삶 깊숙히 침투하게 된 것이다. 이 책은 바로 그 챗GPT와 인공지능을 다룬 책이다.
책의 두께는 두껍지 않고 전체적으로 술술 읽힐 만큼 어려운 이론을 배우는 책은 아니다. 수식이 등장하는 것도 아니고 이 책의 저자인 '스티븐 울프럼(Stephen Wolfram)'이 개발한 '울프럼 언어(Wolfram Language)'가 설명을 위해 예시로 나오기는 하지만 복잡한 코드가 등장하는 것도 아니다. 시각화를 위해 벡터 이미지와 몇몇 그래프가 등장하기는 하지만 이 역시 직관적으로 이해할 만하다. 다만 전문 용어가 조금 나오기 때문에 몇몇 부분은 어렵게 느껴질 수도 있겠다.
그렇지만 챗GPT가 어떤 원리로 인간이 입력한 내용을 바탕으로 대답을 생성해내는지 그 기반에 깔린 기술은 이해할 수 있었다. 그리고 자주 틀리기도 하고 엉뚱한 대답을 하기도 하는 이유도 확실히 알 수 있었다.
회사에서 책을 읽었는데 앞 부분에 굉장히 재미있었던 내용이 있어서 옆 자리 동료에게 책 내용을 공유해주었다. 그 내용은 영단어 중 Q 다음에 나오는 문자는 인위적으로 만들어진 'QWERTY'에 따라오는 'W'를 빼고는 거의 반드시 'U'가 등장한다는 것이었다. Queen, Quick, Question, Q... 등등 금방 그것이 사실이라는 걸 알고 있었다. 그래서 그 동료가 말하길 미국인들도 그걸 알고 있을까라고 나에게 질문을 했다. 아마 알고 있지 않을까라고 답하니 그 예외를 찾았다. 중국의 도시인 **칭다오(Qingdao)**를 그 친구가 찾아냈다. 하지만 해외의 단어를 표시하기 위한 '이름' 같은 고유명사이니 예외라고 볼 수는 없을 것 같았다. 어쨌든 이 책의 내용을 주제로 재미있는 대화를 나누었던 기억이 난다.
이렇듯 챗GPT가 문장을 어떻게 생성해내는지 아주 간단한 이야기로 풀어냈다. 실제 기술은 훨씬 복잡하겠지만 코퍼스라고 불리는 말뭉치와 웹, 문서 등 굉장한 빅데이터로 확률과 통계를 통해 마치 인간이 대답하는 것처럼 문장을 생성한다는 것을 알았다. 그리고 그렇게 하기 위해서 인간의 뇌를 흉내내기 위한 '신경망'이라는 것을 이용한다는 것과 다수의 층을 통해 입력을 처리하는 과정도 알게 되었다. 그걸 이해하고 나니 왜 챗GPT가 오답과 엉뚱한 말을 해대는지도 자연스럽게 이해가 된 것이다.
이 책을 통해 느낀 점은 인간이 만들었지만 아직 인간이 알아내거나 이해하지 못하는 현상과 내용이 많다는 것이다. 책 전반적으로 이 기술은 혁명적이고 대단히 성공적이며 아직 알아내지 못한 것과 미비한 부분은 앞으로 풀어나가면 정말 다양하고 무궁무진하게 사용될 수 있는, 오히려 희망적인 것이라는 메세지를 읽을 수 있었다.
또 하나의 인상적인 부분은 저자가 만든 '울프럼 알파(Wolfram Alpha)'라는 시스템과 '울프럼 언어(Wolfram Language)'라는 것의 내용이었다. 챗GPT는 텍스트를 학습하고 처리해 그럴듯한 문장을 만들어내는 반면, 울프럼 알파는 자연어로부터 계산 가능하도록 추출하여 이미 만들어진 함수와 모델, 알고리즘을 이용하는 시스템이다. 이로부터 울프럼 알파와 챗GPT의 극명한 차이점을 보여주고 지금까지는 이 두 가지 방식이 개별적으로 발전해왔지만 이 둘을 함께 이용할 수 있다면 챗GPT의 단점을 보완하여 보다 강력한 AI를 만들어낼 수 있다는 것을 보여주었다. 실제로 챗GPT가 실수하거나 잘못 답변하는 사례들을 보여주고 유료로 사용해야 하는 챗GPT 플러스에서 울프럼 알파 플러그인을 설치하여 챗GPT의 보조 도구로 울프럼 알파를 사용하는 과정과 결과를 보여주었다. 부록에서 이 내용을 담고 있는데 지금이 시작이라는 것을 감안하면 챗GPT가 무섭도록 발전하겠구나 라는 생각이 들었다.
회사에서 30~40페이지 정도 읽다가 나머지는 하루 만에 금방 책 끝까지 완독해버렸다. 챗GPT와 인공지능을 가볍게 배워보고 싶거나, 전문적으로 사용하기 위해 가벼운 입문서를 찾는다면 이 책이 분명 좋은 자료가 될 것이다.
챗GPT가 요새 너무너무 핫하다. 그러면서 "프롬프팅"이라는 새로운 기술이 생겼다. 챗 GPT와 같은 대단한 인공지능 모델들은 매우 똑똑하고 잠재력이 충분하지만, 어떤 입력이 들어오느냐에 따라 출력이 매우 달라지기 때문에 AI를 적절하게 제어하는 것 자체도 능력이라는 것이다. 나도 최근에 써본 경험으로 좋은 입력을 주는 것도 중요하지만, 대화를 하듯이 응답을 수정하고 내가 필요로 하는 것을 요구하는 것이 특히 중요한 것 같다. 단 한 번의 질문으로 내가 원하는 형태로 대답을 듣기는 거의 어려운 것 같다.
그 와중 이 책을 받게 되었는데, 저자가 스티븐 울프럼이다. 첨에는 누군지 몰랐는데, 울프럼알파의 그 울프럼이다 ㄷㄷ... 울프럼알파를 수식 가지고 그래프 그리는 것이나, 대학교 과제 풀어달라고 할 때 많이 사용했는데 그걸 만든 사람이었다.
사실 책은 그리 두껍지 않고, 목차도 간단하다.
챗GPT에 대한 간략하면서 요점을 모두 다루는 설명과, 울프럼 알파의 기술을 함께 사용하는 법을 보여준다.
사실 챗GPT는 엄청난 대화형 인공지능 모델이지만, Hallucination이라고 거짓 정보를 그럴듯하게 자꾸 말해준다. 반면 울프럼 알파는 좀 더 사용자가 디테일하게 입력을 넣어줘야하지만, 거짓말을 하지 않는다는 차이가 있다. 이를 활용해 울프럼 알파의 API를 활용해 챗GPT에게 질문하면 울프럼 알파의 지식을 활용하여 답변하는 것을 보여준다. 그리고, 이는 챗GPT API에 공식으로 추가가 되었다.
이 책에서도 글을 쓰던 중 공식으로 추가가 되었다는 것을 소개한다 ㅋㅋ.
이렇게 보면 울프럼 알파 API를 쓰면 매우 정확한 정보를 얻을 수 있는 것을 볼 수 있다.
울프럼 알파의 얘기가 절반을 차지하는 책이긴 하지만 (울프럼 알파 만드신 분이 쓰신거니까) 기본적으로 챗GPT가 어떻게 작동하고 어떻게 써야하는지 감을 잡는데에 충분한 것 같다. 책이 두껍지도 않으니, 챗GPT를 잘 활용하고 싶은데 감을 잡고 싶다면 재밌게 읽어볼 만 한 것 같다.
챗GPT가 세상에 나왔을 때 많은 사람들이 놀라워하고 많이 사용했지만 사실 별 관심이 없었다. 왜냐하면 사용하는 법을 잘 몰랐기 때문이다. 계속해서 문제를 해결하기 위해서 google 검색엔진에다가 물어보고 있었다. 그러던 도중에 누군가에게 챗GPT를 브라우저에서 쉽게 플러그인으로 사용하는 법을 배우고, 문서 작성하는 데 많은 도움이 되고 있다. 개념은 알고 있지만 정확하게 표현하기 힘든 단어들을 정의하거나, 표현하는 데 많이 사용하고 있다.
그런 챗GPT가 사실 어떻게 동작하는 지에 대한 생각은 많이 해 보지는 않았다. 그냥 AI이라고 하니까 머 알아서 알고리듬을 이용해서 잘 돌아가겠지 하는 단순한 생각만 히고 있었다. 이 책을 통해서 1장에 챗GPT가 어떻게 동작하는 지에 대해서 상세하게 설명해주고 있다. 전공 서적같은 복잡한 전문지식이 있어서 이해하기는 어려웠지만 AI에 관심이 있는 사람이라면 많은 도움이 될 뜻 하다.
2장에서는 저자인 스티븐 울프럼이 울르럼 알파라는 AI 검색엔진에 대해서 설명하고 있다. 2009년에 만들었다고 했으니 챗GPT보다 휠신 오래 전부터 있었는 데 전혀 모르고 있었다. 부록을 보면서 챗GPT와 울르럼 알파를 접목해서 또 다른 결과물을 만들어 나아갈 수 있을 뜻 하다. 쳇GPT와 울르험 알파의 장단점을 잘 활용하면 조금 더 정확한 결과물을 도출해 나아갈 수 있을 뜻 하다.
챗GPT에 관심이 있는 분들, 울프럼 알파와 함께 챗GPT를 사용하고 싶은 분들에게는 강력하게 추천하는 바이다.
챗GPT의 등장으로 인공지능과 관련된 관심이 높아졌다는 사실은 누구도 부인할 수 없을 것이다. 이 책은 작년즈음에 나와서 '인공지능'의 활용성을 피부로 느끼게한 챗 GPT의 원리에 대해서 설명해준다. 이 책에서 가장 인상깊은 점은 챗GPT에 적용된 머신러닝의 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 설명하여 어떤 원리로 GPT가 동작하는 지를 알고 싶었던 독자에게 유용할 것이다. 뿐만아니라, 부록으로 '울프럼 알파'라는 플러그인에 대한 소개와 이를 활용하는 방법을 통해 챗GPT의 사용성을 높이는 방법도 알려준다. 챗GPT의 원리와 활용이라는 두마리 토끼를 잡고싶은 독자에게 추천한다.
스티븐 울프럼은 매스매티카, 울프럼 알파, 울프럼 언어 등 세계적으로 인정받는 소프트웨어 시스템을 개발한 인물입니다. 어렸을때 매스매티카라는 프로그램을 이용했었는데, 한동안 잊고 지내다가 이 책을 보면서 옛 추억에 빠져 봅니다.
이 책은 크게 두부분으로 되어 있습니다.
첫 번째 부분에서는 챗GPT의 작동 원리를 설명합니다. 챗GPT는 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 합니다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여, 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있습니다. 챗GPT의 동작 원리를 설명학 이 앞서 GPT-2를 사용하여 생성형 언어모델의 동작원리를 먼저 설명합니다. 그리고 인공지능의 모델, 학습 및 임베딩 개념에 대해 설명을 합니다. 그리고나서 챗GPT의 내부의 트랜스포머 및 셀프 어텐션 개념을 설명하고 있습니다. 어텐션 가중치를 시각화한 부분은 상당히 인상적이었습니다. 그리고나서 작동원리를 설명합니다.
두 번째 부분에서는 울프럼 알파와의 연계 활용법을 설명합니다. 울프럼 알파는 울프럼이 개발한 온라인 계산 엔진입니다. 챗GPT는 울프럼 알파의 정보를 활용하여 보다 창의적이고 유익한 텍스트를 생성할 수 있습니다. 울프럼은 울프럼 알파와 챗GPT를 활용하여 다양한 응용 프로그램을 개발하는 방법을 소개합니다.
이 책은 챗GPT에 대한 기초 지식이 없는 독자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명이 잘 되어 있습니다. 지나치게 이론에 치중하지 않았고 또 지나치게 활용에 치우치지 않아서 가볍게 읽을 수 있지만챗GPT의 동작원리를 이해할 수 있습니다.
한가지 아쉬운 점은 이 책이 출간된 후에 GPT-4 turbo 가 발표되었고 멀티모달을 입출력으로 처리할 수 있으며 정확도가 향상되었고 대화를 기억할 수 있는 양도 늘었습니다. 이 GPT-4 turbo 기반에서 울프럼 알파가 어떻게 활용될지 기대됩니다.
챗GPT 가 요즘 핫하다는것은 많은 사람들이 알고 있다. 하지만 챗GPT가 어떻게 동작하고 있는지 알고 있는 사람은 많지 않다. 내용을 알기에는 알아야 하는 것들이 많다. 그리고 수학, 통계, 프로그래밍, 전문 용어들을 이해하는 단계가 필요해서 그저 사용성에만 관심을 기울이게 된다. 하지만 이 책을 읽고나면 챗GPT 의 동작을 이해하는데 좀더 수월해 질 수 있다.
이 책은 총 200 페이지 정도 되지만 부록을 제외하면 130 페이지정도 된다. 두껍지 않기 때문에 출퇴근 시간을 이용해서 충분히 읽을수 있을 정도이다. 그리고 우선 수식이 많지 않아서 소설책 읽듯이 쭉 읽어내려가면된다. 특히 1장은 GPT 에 대한 이론적인 내용들을 자세히 담고 있다. 신경망과 임베딩, 트레이닝등 빠지면 안되는 내용들이 다 담겨있다. 그렇기 때문에 1장은 꼭 빠짐없이 읽기를 추천한다.
2장과 부록을 통해서는 실습을 해볼 수있다. 물론 GPT 플러스를 사용해서 플러그인을 사용할 수 있어서 제약이 있긴 하지만 유료사용자가 아니라면 한번 참고 삼아 읽어보는것도 나쁘진 않을것 같다.
스티븐울프럼의 챗GPT 강의 이 책은 뭐하는 책일까? 제목에서 알 수 있는 것은 챗GPT 강의 그리고 스티븐 울프럼이라는 이름이다. 챗GPT는 알겠고 스티븐 울프럼은 누구지?
1. 천재적 재능: 16세에 물리학 논문 발표, 21세에 교수 임용.
2. 소프트웨어 개발: 매스매티카, 울프럼 알파 개발, 울프럼 언어 창시.
3. 과학적 연구: 복잡계 연구와 셀룰러 오토마타에 대한 40년간의 연구로 새로운 과학 패러다임 제시.
4. 혁신적 프로젝트: 울프럼 물리 프로젝트를 통한 물리 법칙의 새로운 이해.
5. 지속적 기여: 현재도 울프럼 리서치의 CEO로서 과학과 기술 발전 주도.
출처: Bing과의 대화, 2023. 11. 25. 를 뤼튼으로 요약한 내용
그리고 책 표지에 이런게 있다.
어? 요번에 오픈AI에서 해고 하니 복직하니 한창 이슈인 샘 올트먼이 추천했다고?
여기까지 내용으로도 나의 호기심을 불러 일으킨다. 일단 궁금하다 책 내용을 보도록 하자
기술 내용인데 소설처럼 재미있다.
말 그대로 챗GPT 원리에 대한 내용이다. 그런데 그동안의 흔히 보았던 딱딱한 형식의 책은 아니다.
뭔가 되게 재미있게 읽힌다. 번역서임에도 불구하고(유명하신 박해선 작가님 번역임) 잘 읽힌다. 아래 내용은 책의 초반부 챗GPT가 하는일에 대해 설명하는 부분이다.
1. 챗GPT는 한번에 한 단어씩 추가한다.
2. 텍스트를 합리적(의미상 일치하는 것)으로 이어쓴다.
2-1. 한 개의 단어가 아니라 다음 단어가 될 후보와 확률 목록을 생성한다.
3.여기에 낮은 순위의 단어가 얼마나 자주 사용되는지 결정하는 온도변수를 설정해서 임의로 다른 단어가 나오도록 해서 문장을 만들어 보면 다음과 같이 나온다.
3-1. 확률이기 때문에 다시 실행하면 매번 다른 문장이 나온다.
앞 부분만 짤막하게 인용해서 가져왔다. 위의 내용을 보면 문장을 만드는 과정을 한 단계 한 단계 자연스럽게 생각의 흐름으로 따라갈 수 있도록 내용이 구성되어 있다. 이후의 내용도 이와 같이 단계별로 이어나간다. 챗GPT의 기법의 흐름을 소설처럼 읽어 나갈 수 있다.
마치 재미있는 과학 다큐를 보는 듯 하다.
모델이란 어떤 데이터나 현상을 계산적으로 설명하거나 예측하는 방법이다. 모델은 주어진 데이터에 잘 맞는 매개변수를 찾아서 만들 수 있다.
보통의 책이라면 위와 같이 딱딱한 내용으로 설명하고 만다. 하지만 이 책에서는 다음과 같은 내용으로 설명을 시작한다.
이 책에서는 16세기 이야기지만 우리가 이해하기 쉽게 모델이라는 개념을 어떻게 도입하게 되었고 그것을 어떻게 활용하는지 단계별로 설명을 해 나간다.
이후 신경망이나 임베딩개념등 AI에 포함되는 많은 기술이나 개념들에 대해 다양한 이미지와 그것을 돕는 흥미롭고 재미있는 이야기들로 설명을 돕고 있다.
손 글씨 숫자의 임베딩 공간을 3D공간에 투영시킨 이미지
이 책 2장은 울프럼 알파에 대한 내용이다. 이 책을 통해 처음 알게 되었다. 챗GPT가 그럴듯한 글을 작성한다고 한다면 울프럼 언어는 정확한 답변을 주는 계산 언어이다. 수치적으로 정확한 답을 얻을 수 있다던데 공대 학생들이 많이 쓰는 듯 하다.
위의 그림은 챗GPT의 그럴듯한 답변이다 챗GPT는 틀린 말을 그럴듯하게 잘 생성해주는데 전문용어로 할루시네이션이라고 한다. 그에 반에 울프럼 언어는 계산을 통한 정확한 답변을 얻을 수 있다고 한다.
위의 그림 중 왼쪽은 챗GPT내용이고 오른쪽 그림은 울프럼 언어의 내용이다. 둘다 3의 73제곱에 대해 질문을 했고 오른쪽 울프럼 언어를 통해 정확한 답변을 확인할 수 있다. 2장은 울프럼 언어에 대한 내용 그리고 챗GPT4에 플러그인으로 사용할 수 있는 부분에 대해 설명하고 있다.
다음 사례를 보는데 좀 신박하다. 우선 비행기를 타고 중앙아메리카의 수도를 최단 거리로 이동하는 순서를 계산해준다.
거기에다가 지도에 경로를 그려준다 오...... 이밖에 다양한 예들이 있는데 꽤 쓸만하다.
수치적으로 정확한 답변을 요구하는 작업이라면 필수로 사용해야 하겠다.
DNA 서열에 대한 답변도 챗GPT와 울프럼 플로그인과 매우 다른 내용의 답변이 나온다.
위의 내용은 챗GPT의 답변과 울프럼 알파의 LLM용 API를 호출해서 나온 결과이다.
울프럼 알파 플러그인은 결과가 나오기까지 실제 수행한 작업까지 보여준다.
이 책에서는 그 밖에 신박한 내용에 대해서 소개한다. (결과가 매우 흥미롭다)
이 책의 주요 내용
1장 내용
단어 예측
텍스트 데이터에서 확률적으로 다음 단어를 예측하는 방법
모델 이해
어떤 모델을 선택하고, 왜 그 모델이 적합한지 설명
신경망 기계학습
신경망이라는 기계학습 기법을 사용하여 모델을 학습하는 방법
신경망의 크기와 성능의 관계, 신경망의 한계와 가능성
임베딩
임베딩 활용 텍스트를 수치화 하는 방법, 임베딩 공간에서의 텍스트 특성과 변화에 대한 설명
챗GPT 구조와 작동원리
토큰, 트랜스포머, 어텐션등의 요소를 사용하여 텍스트 처리하고 생성하는 방법 설명
1장을 요약 하자면 챗GPT가 어떻게 텍스트를 생성하고, 왜 그것이 의미있는 텍스트로 인식되는지에 대한 전반적인 그림 제시해 준다.
2장 내용
책의 저자인 울프럼이 개발한 계산에 특화된 언어에 대해 설명한다. 주로 챗GPT로 질문을 하고 잘못된 답변이 나오면 울프럼 언어를 통해 정확한 답변을 받는 모습들과 이 울프럼 언어를 챗GPT와 연동을 통해 더 정확하고 신박한 답변을 받는 과정들에 대한 내용을 다루고 있다.
끝내며
이 책을 보기 전에는 챗GPT키워드 들어간 책이면 좋은 질문 만들기 활용법 이런 내용이 있겠지 싶었지만 전체적으로 훑어보니 진짜 챗GPT에 대한 원리와 울프럼 언어라는 신박한 기술에 대해 알게 되어서 얻은게 많은 거 같아 기분이 매우 좋다 ㅎㅎ 지금 리뷰 마감 기간이 있어서 정독은 하지 못했는데 이거 다시 찬찬히 읽어보고 싶다. 특히 울프럼 알파 <- 이거 그냥 자기 기술 자랑할려고 한 줄 알았는데 전혀 아닌 것 같다. 이 책을 챗GPT와 울프럼알파(수학 문제를 컴퓨터로 풀고 싶은 공대생 같은 분)에 대해 관심 있는 분에게 추천한다.
• What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work? (wolfr.am/SW-ChatGPT)
- 실행 가능한 코드가 있는 이 책의 온라인 버전
• Machine Learning for Middle Schoolers(wolfr.am/ML-for-middle-schoolers)
- 머신러닝 기본 개념 소개
• nntroduction tO Machine Learnino(WoIfram Media, lnc., 2021 )
- 최신 머신러닝 2삐드북(실행 가능한 코드 포함)
- 종이책: wolfr.am/IML-book, 온라인: wolfr.am/IML
• Wolfram Machine Learning (wolfr.am/core-ML)
- 울프럼 언어의 머신러닝 기능
• Wolfram U의 머신러닝 강의(wolfr.am/ML-courses)
- 수준별로 제공하는 대화형 머신러닝 수업
• How Should We Talk to AIs? (wolfr.am/talk-AI)
- 자연어와 계산 언어로 시와 소통하는 방법에 대한 글(2015년 작성)
• 울프럼 언어(wolfram.com/language)
• 울프럼 알파(wolframalpha.com/)
시작하며
스티븐울프럼의 챗GPT 강의 이 책은 뭐하는 책일까? 제목에서 알 수 있는 것은 챗GPT 강의 그리고 스티븐 울프럼이라는 이름이다. 챗GPT는 알겠고 스티븐 울프럼은 누구지?
1. 천재적 재능: 16세에 물리학 논문 발표, 21세에 교수 임용.
2. 소프트웨어 개발: 매스매티카, 울프럼 알파 개발, 울프럼 언어 창시.
3. 과학적 연구: 복잡계 연구와 셀룰러 오토마타에 대한 40년간의 연구로 새로운 과학 패러다임 제시.
4. 혁신적 프로젝트: 울프럼 물리 프로젝트를 통한 물리 법칙의 새로운 이해.
5. 지속적 기여: 현재도 울프럼 리서치의 CEO로서 과학과 기술 발전 주도.
출처: Bing과의 대화, 2023. 11. 25. 를 뤼튼으로 요약한 내용
그리고 책 표지에 이런게 있다.
어? 요번에 오픈AI에서 해고 하니 복직하니 한창 이슈인 샘 올트먼이 추천했다고?
여기까지 내용으로도 나의 호기심을 불러 일으킨다. 일단 궁금하다 책 내용을 보도록 하자
기술 내용인데 소설처럼 재미있다.
말 그대로 챗GPT 원리에 대한 내용이다. 그런데 그동안의 흔히 보았던 딱딱한 형식의 책은 아니다.
뭔가 되게 재미있게 읽힌다. 번역서임에도 불구하고(유명하신 박해선 작가님 번역임) 잘 읽힌다. 아래 내용은 책의 초반부 챗GPT가 하는일에 대해 설명하는 부분이다.
1. 챗GPT는 한번에 한 단어씩 추가한다.
2. 텍스트를 합리적(의미상 일치하는 것)으로 이어쓴다.
2-1. 한 개의 단어가 아니라 다음 단어가 될 후보와 확률 목록을 생성한다.
3.여기에 낮은 순위의 단어가 얼마나 자주 사용되는지 결정하는 온도변수를 설정해서 임의로 다른 단어가 나오도록 해서 문장을 만들어 보면 다음과 같이 나온다.
3-1. 확률이기 때문에 다시 실행하면 매번 다른 문장이 나온다.
앞 부분만 짤막하게 인용해서 가져왔다. 위의 내용을 보면 문장을 만드는 과정을 한 단계 한 단계 자연스럽게 생각의 흐름으로 따라갈 수 있도록 내용이 구성되어 있다. 이후의 내용도 이와 같이 단계별로 이어나간다. 챗GPT의 기법의 흐름을 소설처럼 읽어 나갈 수 있다.
마치 재미있는 과학 다큐를 보는 듯 하다.
모델이란 어떤 데이터나 현상을 계산적으로 설명하거나 예측하는 방법이다. 모델은 주어진 데이터에 잘 맞는 매개변수를 찾아서 만들 수 있다.
보통의 책이라면 위와 같이 딱딱한 내용으로 설명하고 만다. 하지만 이 책에서는 다음과 같은 내용으로 설명을 시작한다.
이 책에서는 16세기 이야기지만 우리가 이해하기 쉽게 모델이라는 개념을 어떻게 도입하게 되었고 그것을 어떻게 활용하는지 단계별로 설명을 해 나간다.
이후 신경망이나 임베딩개념등 AI에 포함되는 많은 기술이나 개념들에 대해 다양한 이미지와 그것을 돕는 흥미롭고 재미있는 이야기들로 설명을 돕고 있다.
손 글씨 숫자의 임베딩 공간을 3D공간에 투영시킨 이미지
이 책 2장은 울프럼 알파에 대한 내용이다. 이 책을 통해 처음 알게 되었다. 챗GPT가 그럴듯한 글을 작성한다고 한다면 울프럼 언어는 정확한 답변을 주는 계산 언어이다. 수치적으로 정확한 답을 얻을 수 있다던데 공대 학생들이 많이 쓰는 듯 하다.
위의 그림은 챗GPT의 그럴듯한 답변이다 챗GPT는 틀린 말을 그럴듯하게 잘 생성해주는데 전문용어로 할루시네이션이라고 한다. 그에 반에 울프럼 언어는 계산을 통한 정확한 답변을 얻을 수 있다고 한다.
위의 그림 중 왼쪽은 챗GPT내용이고 오른쪽 그림은 울프럼 언어의 내용이다. 둘다 3의 73제곱에 대해 질문을 했고 오른쪽 울프럼 언어를 통해 정확한 답변을 확인할 수 있다. 2장은 울프럼 언어에 대한 내용 그리고 챗GPT4에 플러그인으로 사용할 수 있는 부분에 대해 설명하고 있다.
다음 사례를 보는데 좀 신박하다. 우선 비행기를 타고 중앙아메리카의 수도를 최단 거리로 이동하는 순서를 계산해준다.
거기에다가 지도에 경로를 그려준다 오...... 이밖에 다양한 예들이 있는데 꽤 쓸만하다.
수치적으로 정확한 답변을 요구하는 작업이라면 필수로 사용해야 하겠다.
DNA 서열에 대한 답변도 챗GPT와 울프럼 플로그인과 매우 다른 내용의 답변이 나온다.
위의 내용은 챗GPT의 답변과 울프럼 알파의 LLM용 API를 호출해서 나온 결과이다.
울프럼 알파 플러그인은 결과가 나오기까지 실제 수행한 작업까지 보여준다.
이 책에서는 그 밖에 신박한 내용에 대해서 소개한다. (결과가 매우 흥미롭다)
이 책의 주요 내용
1장 내용
단어 예측
텍스트 데이터에서 확률적으로 다음 단어를 예측하는 방법
모델 이해
어떤 모델을 선택하고, 왜 그 모델이 적합한지 설명
신경망 기계학습
신경망이라는 기계학습 기법을 사용하여 모델을 학습하는 방법
신경망의 크기와 성능의 관계, 신경망의 한계와 가능성
임베딩
임베딩 활용 텍스트를 수치화 하는 방법, 임베딩 공간에서의 텍스트 특성과 변화에 대한 설명
챗GPT 구조와 작동원리
토큰, 트랜스포머, 어텐션등의 요소를 사용하여 텍스트 처리하고 생성하는 방법 설명
1장을 요약 하자면 챗GPT가 어떻게 텍스트를 생성하고, 왜 그것이 의미있는 텍스트로 인식되는지에 대한 전반적인 그림 제시해 준다.
2장 내용
책의 저자인 울프럼이 개발한 계산에 특화된 언어에 대해 설명한다. 주로 챗GPT로 질문을 하고 잘못된 답변이 나오면 울프럼 언어를 통해 정확한 답변을 받는 모습들과 이 울프럼 언어를 챗GPT와 연동을 통해 더 정확하고 신박한 답변을 받는 과정들에 대한 내용을 다루고 있다.
끝내며
이 책을 보기 전에는 챗GPT키워드 들어간 책이면 좋은 질문 만들기 활용법 이런 내용이 있겠지 싶었지만 전체적으로 훑어보니 진짜 챗GPT에 대한 원리와 울프럼 언어라는 신박한 기술에 대해 알게 되어서 얻은게 많은 거 같아 기분이 매우 좋다 ㅎㅎ 지금 리뷰 마감 기간이 있어서 정독은 하지 못했는데 이거 다시 찬찬히 읽어보고 싶다. 특히 울프럼 알파 <- 이거 그냥 자기 기술 자랑할려고 한 줄 알았는데 전혀 아닌 것 같다. 이 책을 챗GPT와 울프럼알파(수학 문제를 컴퓨터로 풀고 싶은 공대생 같은 분)에 대해 관심 있는 분에게 추천한다.
요즘 핫하기도 하고 (이건 언론사... 역할이 큼), 논문 쓰다가 챗GPT 써보고 단순 번역부터 누군가가 부동산을 이걸 가지고 계산해보는 걸보고, 이걸.. 잘 사용하면 웬만큼의 효용을 가져 올 수 있겠다는 생각이 들어서 이 책을 읽게 되었다.
요즘 챗GPT 수준은 매우 만족을 떠나서, 오싹할 정도이다. 딥러닝이던? 뭘 어떻게 챗GPT가 돌아가는게 궁금하면 이 책 앞장에서 잘 다뤄주고 있다. 일단 책이 되게 이쁘다. 대학 교재도 이런 느낌으로 책 만들면, 일단 소장용으로 좋은거 같다.
줄 긋기 민망하게 책이 코팅이 되어 있다.
책 중간중간에 어느정도의 수학적인 지식(?)이 아예 필요 없진 않고, 알고 있으면 도움이 많이 된다. 예를 들어 멱함수(?)라는 걸 들어서 수학의 정석에서 그걸 공부해볼 열정이면 이 책은 쉽다고도 말할 수 있다.
일단 영어 기준으로 텍스트를 합리화 시키는 걸 학습하기 위하여 책에 단어 4만여개를 조합을 확률로 넣었다면, 꽤 조리있게 말 할 것 같다는 생각이 들었다. p24
이걸 계산하게 하는 건 과학이고 어떤 프로그램이지만, 환원불가능이라는 약간의 철학적인 문제라고 이야길 할때, 많은 엔지니어와 저가 이해가 잘 안되는 일인거 같은데, 이건 꼭 이 책에만 국한하지 말고, 쉬운 신경망 책 같은것이나 인문학도도 이해하는 시리즈가 있으면 같이 읽어보면 좋을꺼 같다. 최근 딥러닝 강의를 들었는데, 복잡한 시스템을 엮으면 결과 값을 가지고 역으로 초기값을 가는게 불가능해진다는 걸... 미묘하게 느꼈기 때문에, 좀 받아들이자라고 생각한다.
--> 사실 이런건 과학교육이나 교과서에는 이런 개념이 설명이 없다.
최근이야 양자역학이 많이 쓰여서 이해하기 좋은데, 내 때만 해도 뉴턴이 만들어놓은 결정론과 세상의 모든 운동을 예측할 수 있다는 그런 자만이.... 자연을 이해하는데 매우 안 좋은 편견이 된다고 봅니다. (신이 주사위 놀이 하는게 아니라 그져 자연이 통계적으로 놀이를 함 ;;;;)
더불어 신경망이 사람의 인지를 기반으로 만들긴 했지만, 사람 자체가 아니듯, 사람의 생각과 유사한 알고리즘을 갖고 있는거라고만 보면 좋을꺼 같다. (너무 나가면 터미네이터 같은 그런 이야기랑 엮여서 이상해질 수도 있음)
신경망이 엣세이를 성공적으로 작성할 수 있는 이유는 에세이작성이 우리가 생각했던 것보다 계산적으로 얕은 문제라는 것입니다. (그렇다 바둑도 그런 것이 되어 버렸다) p63
이미지의 유사성을 임베딩이라는 개념으로 가깝다는걸 배치하는 작업이 있다고 함
즉 유사하다고 판단되는 단어끼리의 조합을 말하고, 인지한다고 보면 됨 p68
훈련방법이.. 실제로 엔지니어링 적으로 어떻게 한다고는 나와있진 않음. (그걸 알려면 이해할게 많아서 그런거 같음) 대신 신경망이 어떤 스타일로 훈련 하는지는 설명되어 있었다 p88
그리고 훈련된 챗GPT가 다차원에서 어떤 단어들을 조합하는지 설명이 나와있었다. 이해를 한다기 보다는 챗GPT가 이런 방식으로 단어를 내는 구나라고 생각하는게 맞는거 같다 p100
전체 책이 200페이지가량이라는 점도 매우 좋은 거 같았다. 이런 시리즈라면 차근차근 몇 개 더 읽어볼 수도 있겠다는 생각이 들었다. 총 다 읽는데 8시간 가량 걸린거 같다. (대충 훑는건 안 하니...)
챗GPT를 사용할때, 주의할 점을 알려주는데, 이 친구는 경험적인 알고리즘으로 답에 유사한 걸 알려주는 타입이지, 계산이 정확한 타입은 아니라고 인지해야 한다. p118 근처에서 비교적 간단한 계산은 정확할지라도 큰 계산은 다 틀리는 결과를 알려주기도 한다. (이걸 보정하기 위하여 CAE와 AI를 같이 계산하는 과제도 있다)
마지막으론 이책의 가장 핵심적인 표현인듯 하여 남긴다.
'요점은 챗GPT와 가은 생성 언어 기반 AI 시스템은 구조적인 계산이 피룡한 상황에는 적합하지 않다는 점이다.'
이번에 소개할 도서는 챗GPT와 관련된 주제에 대한 강의 형식의책입니다. 이 책은 다른 자료와 차별화되어 챗GPT를 활용하는방법에 대한 일반적인 내용이 아닌, GPT의 작동 원리에 중점을 둔 내용을 다루고 있습니다. 물론, 이런 주제에 익숙하지 않은 독자들은 몇몇 부분에서 이해하기어려울 수 있습니다. 하지만 전체적인 흐름을 따라가면서 읽으면, 수포자들도흥미롭게 즐길 수 있는 책이었습니다.이 책은 챗GPT의 활용보다는 GPT의 작동 원리에 초점을 맞추어 설명하고 있어, 저 개인적으로는이 책을 통해 GPT의 핵심 원리를 깊게 이해할 수 있었고, 그것이더 나은 활용을 위한 기반이 되었다고 생각합니다.챗GPT와관련된 주제에 흥미가 있는 독자라면, 이 책은 단순한 사용법 이상으로 그 기술의 핵심에 대한 이해를돕는 데 유용할 것입니다. GPT를 통해서 자료를 찾거나 문의를 하였을 경우 어떠한 경의수에 의해서결과를 도출하고, GPT의 현재의 한계가 무엇인지까지 설명해주고 있습니다. 이책은 일반적인 챗GPT를 활용하는 방법이 아닌 저자인 울프럼이개발한 울프럼 알파를 GPT를 통해서 활용하는 방법에 대해서도 설명을 하고 있습니다.개인적으로 챗GPT에는 일반적으로 업무적인 내용이나 궁금한 사항을물어보려고는 했지만 이런 GPT를 활용해서 수학쪽으로 활용해 볼생각은 해보지 못했는데 이번 책을 읽으면서겸험을 해보니 신선한 접근이었습니다. 내용을 읽어보면 어떻게 AI에서이미지, 용어, 단어, 수학적인계산이 이루어지는지에 대해서 자세히 설명을 해주는데 이부분에 대해서는 전문적인 지식이 없는 분이라면 이해하기가 조금 어려울 수 있으나 이해가 되지않는 부분을 2~3번 다시 읽어보면 어느정도 이해가 될수 있는 정도의 수준의 책입니다. 책의 분량도 많지 않기 때문에 출퇴근 시간에 가볍에 읽기에도 괜찮다는 생각이 들었습니다.
스티븐 울프럼의 "스티븐 울프럼의 챗GPT 강의"는 챗GPT와 울프럼 알파의 결합에 대해서 흥미롭게 탐구합니다. 책을 읽으며, 울프럼 알파의 역할이 무척 인상적으로 다가왔습니다. 울프럼 알파는 단순한 계산 도구가 아니며, 이 시스템은 복잡한 수학 문제는 물론이고, 광범위한 데이터 분석과 심도 깊은 지식을 제공하는 초능력을 가지고 있습니다.
울프럼이 이 책에서 보여주는 것은 챗GPT의 언어 능력과 울프럼 알파의 계산 능력을 어떻게 조화롭게 결합시켜 챗GPT를 한 단계 더 발전시킬 수 있는지에 대한 이야기입니다. 이러한 결합은 챗GPT가 수학적 질문에 대해서도 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하도록 만들었습니다. 챗GPT가 자연어 처리에서 이미 뛰어난 능력을 보이고 있지만, 울프럼 알파의 계산 능력을 더해 복잡한 수학 문제나 데이터 분석 질문에도 응답할 수 있게 되어 서로에 대한 상호보완적인 역할을 합니다.
책의 마지막 부분에 있는 부록은 이 둘의 관계를 잘 확인할 수 있는 파트입니다. 그리고 직접 울프럼 알파 플러그인은 사용해보면서 챗GPT의 한계를 뛰어넘는 모습을 실제로 볼 수 있었습니다. 하여튼, 부록에서 울프럼 알파를 챗GPT와 어떻게 통합하는지, 그리고 이로 인해 어떤 성능 향상이 이루어지는지에 대한 구체적인 예시를 제공하고 있습니다. 또한, 이 부분을 읽으면서, 우리는 챗GPT와 울프럼 알파가 어떻게 함께 작동하여 인공지능의 가능성을 넓히는지에 대해 더 깊이 이해할 수 있었어요. 이 책은 단순한 기술 서적을 넘어서, 챗GPT의 또 하나의 활용 방법을 알려주는 좋은 책이 였습니다.
이 책, "스티븐 울프럼의 챗GPT 강의"는 인공지능에 관심 있는 이들에게 필독서가 될 만하다. 스티븐 울프럼, 물리학, 컴퓨터 과학, 수학 분야의 천재이자 Mathematica의 창시자가 저자로서, 그의 명성만큼이나 책의 내용도 심도 깊고 신뢰할 만하다. 이 책은 ChatGPT의 작동 원리를 알기 쉽게 풀어주며, ChatGPT가 가지는 한계, 즉 환각 문제를 울프럼 알파를 통해 어떻게 보완할 수 있는지를 설명한다.
책은 ChatGPT의 기본적인 학습 및 생성 원리를 명쾌하게 설명하고 있다. Temperature 하이퍼파라미터와 같은 기술적 요소들이 어떻게 ChatGPT의 다양한 응답을 가능하게 하는지, 그리고 대규모 신경망이 어떻게 많은 데이터를 학습하여 다양한 문제를 해결하는지에 대한 통찰을 제공한다. 또한, 울프럼 알파의 역할에 대해서도 설명하고 있는데, 이는 기존의 언어 모델과 달리 프롬프트 엔지니어링 없이도 일관된 정확한 답변을 제공하는 방식으로, ChatGPT의 한계를 보완한다.
이 책은 단순한 기술 설명서가 아니라, ChatGPT와 울프럼 알파를 어떻게 협력시켜 활용할 수 있는지에 대한 구체적인 예시와 설명을 제공한다. ChatGPT의 '문과'적 접근과 울프럼 알파의 '이과'적 접근을 대비시키며, 두 기술의 결합이 어떻게 효과적인 결과를 낳을 수 있는지를 보여준다. 또한, 복잡한 이론이나 수학적 공식에 의존하지 않고 기본적인 개념에서부터 차근차근 설명함으로써 인공지능 초보자들에게도 이해하기 쉬운 내용을 제공한다.
총평하자면, 이 책은 ChatGPT와 울프럼 알파의 원리를 깊이 있고 명확하게 설명함으로써, 인공지능 기술에 대한 이해를 넓히는 데 큰 도움이 될 것이다. 인공지능 분야에 관심이 있는 독자라면, 이 책을 통해 새로운 지식과 통찰을 얻을 수 있을 것이다.
- ChatGPT 관련 프롬프트 엔지니어링 관련 서적들은 많이 나오는데, ChatGPT 원리를 설명하고 저자의 이름을 걸고 설명하고 있어서 신뢰가 가는 책이다.
[책 추천 이유]
- 현재까지 가장 성공한 생성형 AI 서비스인 "ChatGPT"의 원리를 알아보고, "ChatGPT"의 할루시네이션(환각)을 보완하기 위해서 저자가 제안하는 "울프럼 알파" 을 추가적으로 알수 있었다. 보통 저자의 이름을 걸고 나오는 책들을 신뢰하는 편이다. 그 만큼의 책의 퀄리티를 보장한다는 뜻이기도 하고, 그 만의 노하우를 간접적으로 습득할 수 있기 때문이다. 이 책 역시 그 부분들이 잘 녹여 있으며, "ChatGPT" 한테 질의를 했을때 그 이후 과정이 머리속에서 그림이 그려지게 된다.
[내가 찾고자 했던 질문들]
1.스티브 울프럼 (Stephen Wolfram) 누구인가?
- 이론 물리학자이면서, 교수이자, 울프럼 리서치의 CEO 이다. 전형적인 천재이며, 40년간 수학, 물리학, 컴퓨터공학에 기여하였다.
2.ChatGPT 학습 & 생성 원리는?
- 단어와 다음 단어에 나오는 확률에 의해서 생성되는 ChatGPT 문장 생성 원리는 대부분 알 것이다. 확률이라고 한다면 대부분이 똑같은 답변을 해야 하는데 왜 매번 다른 답변을하는가? 그 부분은 Temperature 하이퍼파라미터로 조정이 가능하다. 0~1 로 조정할 수 있는데, Temperature 가 높을 수록 더 다양한 창의적인 답변을 얻을 수 있는데, 프롬프트 엔지니어링을 통해서 이 값을 자연어로 조정할 수 있다. 그리고 ChatGPT 는 1,750 억개의 파라미터를 가지고 있는데, 이런한 많은 큰 파라미터를 가지기 위해서는 "큰 신경망"이 필요하며, 큰 신경망의 뉴런들이 fully connect 하게 연결되고, 딥하게 연결되어야 한다. 이 파라미터는 weight 이기 때문에 weight 에 따른 variation 높고, 다양한 문제를 풀 수 있게 되는 것이다. 그리고 문제를 풀 수 있는 데이터를 많이 학습시키면 weight 에 적용된 "임베딩 공간"의 벡터화 시켜서 가지고 있게 된다.
3.울프럼 알파는 ChatGPT 할루시네이션을 어떻게 보완하는가?
- 울프럼 알파는 울프럼 Language 를 통해서 만들어졌으며. 프롬프트 엔지니어링이 필요 없다고 한다. 프롬프트 엔지니어링을 통해서 효과적인 답변을 끌어낼 필요 없이 비슷한 질문 (도쿄와 시카고 거리는 얼마야?, 도쿄와 시카고 거리는 얼마일까요? 제발 답변해주세요) 하더라도 같은 대답을 내놓는다. 이것은 기존 LLM 방식의 생성형 AI 형태가 아닌 각각의 질의 최적화된 알고리즘을 통해서 답변이 나오기 때문에 가능한 것이다.
이 책은 OpenAI의 CEO인 샘 올트먼의 추천 도서 입니다. 그리고 이 글을 쓰는 시점에서 최근 며칠 동안 OpenAI CEO에 관하여, 짧은 시간에 압축적으로 많은 일들이 일어났습니다. 현재도 진행형 인 것 같고, 추후 완결 후에도 속편이 나올 것 같은 상황입니다.
책 이야기를 시작해보자면, 이번에 읽은 책은 "스티븐 울프럼의 챗GPT 강의" 입니다. 저자인 스티븐 울프럼은 공학도라면 열번은 써보거나, 한번쯤은 들어본 Mathematica 프로그램의 창시자입니다. 단순히 숫자를 계산하는 계산기가 아니라, 기호적인 수학계산도 가능합니다. 그래서 처음 들은 의문은 아니 왜 수학계산에서 인공지능이 필요한거지? 얼마나 활용할 수 있을까? 였습니다.책을 다 읽고 나서 딱 3줄이면 이 책을 잘 설명할 수 있을 거라는 생각이 들었습니다.-. chatGPT는 어떤 말에도 대답을 해주지만 가끔씩 틀리게 말해주는 '문과'다 -. WolframAlpha 는 정확한 대답을 해주지만, 입력을 이해 못하면 답을 안해주는 '이과'다.-. 그러니까 chatGPT에 WolframAlpha 플러그인을 적용하면 환상적으로 활용이 가능하다.책의 첫 장은 복잡한 수식을 거의 제외하고 어떻게 chatGPT가 가능한지에 대하여 설명해 줍니다. 보통 다른 책은 아래 사진에서 보통 위의 다이어그램만 설명하는 경우가 있는데, 역시 저자의 경력 답게, 2차원 그리고 3차원으로 깊이 있게 표현을 해줘서, 그렇게 어려운 인공지능을 조금이나마 이해할 수 있게 도와줍니다. 인공지능 이라는 것이 무서운 이유는 아무도 명확하게 왜 이런 결론이 나왔는지 증명 할 수 없기 때문일겁니다. 다만 토큰을 이용한 언어학습은 의외로 인공지능에게는 그다지 어렵지 않은 일이라는 것이라는 것을 설명해줍니다. 하지만 chatGPT가 못하는 일은 의외로 많은데 특히 과학계산 같은 것 들을 잘 하지 못합니다. 아래는 책에 나온 chatGPT와 Mathematica 의 계산 방식입니다.윈도우 기본 계산기에서는 6.75e+34로 나오는데 모르면 모른다고 하면 될 것을 chatGPT는 진짜인 마냥 값을 내보냅니다. 이러한 할루시네이션(Hallucination)이 상당히 문제가 되기 때문에, 일부 중요한 업무에서는 이러한 인공지능을 업무 보조도구로 활용하는 것을 엄격히 금하기도 합니다.
책의 제목은 chatGPT 강의이지만 실상 2장 내용은 Wolfram 인공지능인 WolframAlpha 는 이것도 할 수 있고, 저것도 할 수 있다! 라는 내용이 많습니다. (사실 저라도 책의 제목에 Mathematica라고 하면 선뜻 집었을 것 같지는 않습니다.)하지만 울프럼알파는 강력합니다. chatGPT유료를 사용했던 저에게도 아쉬웠던 기능을 충족시켜주고 있습니다.아래 예시도 책에 나온대로 Mathematica에서 실행하면 아래처럼 결과가 나옵니다. (그 동안 업데이트가 되었는지 책의 결과보다 더 상세하게 나옵니다.)
훌륭한 점은 텍스트만 나오는 것이 아니라, 예쁜 도식도 함께 나온다는 점입니다. 그래서 이 책의 부록에서는 좀 더 다양한 WolframAlpha의 활용 방법을 안내해줍니다.책의 내용은 초보자에게도 전반적으로 이해하기 쉽습니다. 아주 어려운 수식으로 설명을 대체하지 않고, 아주 기본적인 개념에서 부터 차근차근 설명해줍니다. 인공지능 책이 범람하는 요즘, 한번 쯤 읽어보면 이해하는데 도움이 될 것 같습니다. #한빛미디어 #chatGPT #WolframAlpha #Mathematica #인공지능"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
챗GPT도 한 번에 한 단어씩 이어갈 뿐
최근 알게된 게임이 있다.
꼬맨틀이라는 게임으로 데이터를 시각화하는 한 회사에서 아마 외국에서 하던 것을 한국어로 가능하도록 변형한 것 같다.
꼬맨틀 사이트에 들어가서 설명을 읽어보면,
"사전 훈련된 FastText를 사용하였습니다. 훈련된 데이터에 따라 편향이 있을 수 있습니다."
라고 나온다.
훈련시킨 단어들이 하루에 한 단어씩 나오고, 이를 유추해 가는 게임인데
단어의 쓰임과 비슷한 정도를 유사도라는 개념의 %로 알려준다.
정답과 상위 순위에 있는 단어가 비슷해 보이지 않아서 의아해 했던 적이 많이 있었다.
이 책을 읽으면서 어느 정도 궁금증을 해결할 수 있었다.
한 번에 한 단어씩 추가하는 것뿐입니다.
책의 첫 장을 열어주는 문구이다.
한 번에 한 단어씩
텍스트를 합리적으로 이어 쓰는 것이 챗GPT가 하는 일이다.
그렇기 때문에 한 단어 뒤에 이어지는 말이 비슷하면 혹은 같이 사용할 수 있는 말이면 유사도가 높아진다.
그렇게 이어가다보면 마치
사람이 작성한 수십억 개의 웹페이지를 읽은 누군가가 쓴 글처럼 보이는 것 을 의미한다고 저자인 울프럼은 말하고 있다.
앞의 텍스트가 등장하는 모든 경우를 찾아서 다음에 어떤 단어가 나올지 순식간에 알아내는 일을 하고 있다고 한다.
이 책은 초반부는 이렇게 챗GPT가 효과적으로, 또 매우 놀랍게 일을 하는 과정에 대해 설명하고 있다.
그 과정 중에 확률, 러닝, 신경망과 같은 AI와 관련되어 많이 들어본 단어들을 가지고 설명하고 있다.
천천히 그리고 자세하게 설명을 하고 있기에 AI, 챗GPT에 대해 처음부터 알아갈 수 있는 기회를 제공하고 있다.
챗GPT를 강력하게 사용하는 법 with 울프럼 알파
책의 후반부에는 챗GPT와 울프럼 알파를 비교하면서 설명한다.
가장 큰 차이는 정확한 데이터를 갖고 있지 못한 경우가 챗GPT에서 발생한다.
수학을 잘 모르는 사람이 저지르는 실수와 비슷한 실수를 저지른다고 한다.
많이 알려저 있다시피
챗GPT는 정확한 정답이 없는 지능적인 작업에서는 매우 훌륭하게 작동하지만,
정확한 답을 찾아야 하는 상황에서는 종종 실패를 한다.
시카고에서 서울까지 거리는 얼마인지?
코사인함수의 부정적부늘 계산하라든지
타원의 둘레를 구해달라는 요구를 하면
아주 그럴싸한 합리적인 말을 늘어놓으면 계산 과정을 설명하지만
결과적으로 틀린 답을 내놓는 모습을 보여주고 있다.
이런 문제를 해결하기 위한 방법으로 챗GPT에 울프럼알파를 플러그인해서 사용하는 방법을 알려주고 있다.
결과는 매우 매끄럽고 정확하게 답변을 해주는 챗GPT로 변신한다.
다만,
울프럼알파를 플러그인해서 사용하려면 챗GPT 플러스에 가입이 되어 있어야 한다고 한다.
그래프, 계산, 적분 등을 정확하게 해결하는 챗GPT의 모습을 볼 수 있다.
챗GPT의 원리를 확실하고 쉽게 이해할 수 있게 도와주고
챗GPT를 보다 정확하게 사용할 수 있는 방법을 안내해주고 있다.
한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서
책을 제공받아 작성된 서평입니다.
시대가 변함에 따라 기술은 언제나 인류의 삶을 변화시켜왔다. 특히 인공지능의 진화는 지금까지 인류가 경험한 기술적 발전과는 다른 차원의 진보라고 할 수 있다. <스티븐 울프럼의 챗GPT강의>는 이러한 인공지능의 발전에 초점을 맞추고, 그 중에서도 챗GPT의 놀라운 기술력과 발전 가능성을 탐구한다.
챗GPT, 어떻게 사람의 글쓰기를 모방할 수 있을까?
이 책에서는 챗GPT가 하는 기본적인 일이 지금까지의 텍스트를 합리적으로 이어 쓰는 것이라고 설명한다. 즉, 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 문맥 이해, 문장 구성 그리고 다양한 스타일과 주제에 대한 지식을 습득한 뒤 다음 단어가 될 후보와 확률 목록을 바탕으로 최종 결과로 보여준다. 이 과정에서 인공지능은 주어진 텍스트에 대한 연관성, 문법, 그리고 의미론적 정확성을 고려하여 사람이 쓴 것처럼 보이는 글을 생성하게 되는 것이다.
저자의 설명은 복잡한 기술적 내용을 쉽게 전달한다. 챗GPT가 어떻게 작동하는지 그리고 울프럼 알파가 어떻게 이 시스템을 강화하는지에 대한 해설은 독자들이 인공지능의 깊이를 이해하는 데 도움을 준다. 이 책은 단순히 기술적인 설명에 그치지 않고, 챗GPT가 우리의 미래에 어떤 영향을 미칠지에 대한 흥미로운 통찰도 제공한다.
이 책은 특히 인공지능 기술의 실제적인 적용 사례와 그것을 활용할 수 있는 구체적인 방법들을 제시한다. 예를 들어, 복잡한 데이터 분석에서부터 일상적인 문제 해결에 이르기까지 챗GPT를 활용하는 방법을 다양하게 소개한다. 이러한 실제적인 정보는 프로그래머, 연구자, 일반 독자 모두에게 유용한 지식을 제공한다.
챗GPT는 단순한 기계적인 대답을 넘어, 인간의 사고와 감정을 모방하는 데까지 이르렀다. 울프럼은 이런 변화가 인공지능과 인간의 상호작용 방식을 어떻게 변화시킬지에 대해 깊이 있게 탐구한다. 이 책은 인공지능이 인간의 삶에 미치는 영향에 대해 깊이 생각하게 만든다.
이 책을 다음과 같은 분들께 추천하고 싶다.
- 인공지능의 혁신적인 발전에 관심 있는 분들
- 챗GPT와 같은 최신 기술의 작동 원리에 대해 궁금한 이들
- AI 기술을 활용하여 창의적인 아이디어를 모색하는 분들
- 기술과 인문학의 교차점에서 새로운 통찰을 얻고 싶은 모든 이들
<스티븐 울프럼의 챗GPT강의>를 읽으면서 AI 기술의 본질과 그 가능성을 새롭게 바라볼 수 있었다. 이 책은 단순한 기술적 설명을 넘어서 인간과 기술이 어떻게 상호작용하는지에 대한 통찰을 제공한다.
<스티븐 울프럼의 챗GPT강의>는 인공지능의 복잡한 이론을 쉽고 명확하게 설명해주는 책이다. 저자는 AI 기술의 진보가 인류에게 어떤 긍정적인 영향을 미칠 수 있는지, 그리고 그것이 우리의 삶을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 탐색한다. 이 책을 통해 기술과 인간의 미래에 대해 더 넓은 시야를 갖고 우리가 어떤 역할을 할 수 있는지에 대한 통찰을 얻길 바란다.
저자
역자
