AI 처리 과정은 전장(battlefield)에 나가기 위한 훈련과 같습니다. 단순히 스킬 버튼만 누르는 게 아니라, 이 게임의 룰(도메인 지식)을 정확히 이해하고 내 캐릭터(AI 모델)가 어떤 스킬은 쓸 수 없고 어떤 상황에 약한지(AI의 한계)를 알아야 승리할 수 있죠. 이게 가장 중요해요. 이제 훈련 단계를 하나씩 짚어보죠.
1단계: 퀘스트 목표 설정 (문제 정의 및 기획)
가장 먼저 우리가 뭘 깨야 하는지(문제 정의), 어떤 보상을 원하는지(목표)를 정합니다. 이 단계가 제대로 안 되면 아무리 노력해도 엉뚱한 곳으로 가게 돼요. 핵심 목표를 명확히 하는 게 시작입니다.
2단계: 아이템 파밍 및 정비 (데이터 수집 및 전처리)
전장에서 쓸 아이템(데이터)을 모으는 단계입니다. 양도 중요하지만, 얼마나 쓸만한 아이템인지(데이터 품질)가 더 중요해요. 잡템(노이즈/오류 데이터)이 많으면 인벤토리만 차지하고 전투에 방해가 됩니다. 깨끗하게 정비(전처리)하는 과정이 엄청나게 중요하고 시간도 많이 걸립니다. 여기서 망하면 뒤는 볼 것도 없어요.
4단계: 스킬 훈련 및 빌드 최적화 (학습 및 최적화)
모은 아이템과 경험치로 캐릭터의 스킬을 배우고 레벨을 올리는 단계입니다. 어떤 스킬 조합(모델 구조)이 이 퀘스트에 맞는지, 어떻게 스킬을 연마해야 가장 강력한 대미지(성능)가 나오는지 수없이 반복하고 조정합니다. 이게 바로 ‘노가다’이자 ‘연구’의 시간이죠. 최적의 ‘빌드’를 찾아내는 게 핵심입니다.
5단계: 모의 전투 및 실력 검증 (평가 및 검증)
만들어 놓은 빌드(모델)가 실제로 보스전이나 PvP에서 얼마나 잘 싸우는지 시험해 보는 단계입니다. 기대한 만큼의 성능이 나오는지, 예상치 못한 버그(오류)는 없는지 철저히 확인합니다. 이 과정을 대충 하면 실전에서 처참하게 깨지게 됩니다. 냉정하게 약점을 파악해야 해요.
6단계: 실제 전장 투입 및 상황 주시 (배포 및 모니터링)
이제 캐릭터를 실제 게임 서버(운영 환경)에 투입합니다. 하지만 여기서 끝이 아니에요. 실시간으로 캐릭터의 움직임(성능)을 지켜보면서, 혹시 이상 징후(오류나 성능 저하)는 없는지, 적들(환경 변화)은 어떻게 반응하는지 계속 주시해야 합니다. 필요하다면 즉시 패치(업데이트)하거나 전략을 수정(재학습/조정)해야 하죠. 전장은 계속 변하니까요.
인공지능 기술은 어떻게 분류되나요?
인공지능(AI)을 분류하는 방식은 여러 가지인데, 일반적으로 지능의 ‘수준’에 따라 나누는 것과 AI를 ‘구현하는 기술’로 나누는 걸 구분해야 혼동이 없습니다.
‘지능 수준 및 능력 범위’ 기준으로 볼 때, 우리가 지금 주로 접하는 AI는 ‘좁은 인공지능(ANI, Artificial Narrow Intelligence)’입니다. 이건 특정 작업 하나만 아주 잘하도록 설계되고 훈련된 AI를 말해요. 예를 들어 바둑 두기, 이미지 인식, 음성 비서, 추천 시스템 같은 거죠. 해당 분야에서는 인간을 능가하기도 하지만, 그 범위를 벗어나면 아무것도 못 합니다.
다음 단계로 흔히 이야기되는 것이 ‘일반 인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)’입니다. 이건 인간이 할 수 있는 다양한 지적 작업을 폭넓게 수행할 수 있는 가상의 AI예요. 학습, 추론, 문제 해결, 언어 이해 등 여러 분야에 걸쳐 인간과 동등하거나 그 이상의 능력을 발휘하는 거죠. 이건 현재 연구 목표이지, 아직 실현 단계는 아닙니다.
마지막으로 ‘초인공지능(ASI, Artificial Super Intelligence)’이라는 개념이 있습니다. 이건 AGI를 넘어 인간의 지능과 능력을 거의 모든 면에서 훨씬 뛰어넘는 존재를 상정하는 거예요. 과학적 발견, 예술 창작, 사회적 상호작용 등 인간의 지적 능력을 아득히 초월하는 거죠. 이건 현재로선 공상과학에 가까운, 매우 미래의 가능성으로 여겨집니다.
자, 그럼 ‘머신러닝(ML)’이나 ‘딥러닝(DL)’은 뭐냐? 이건 저 ANI 같은 AI를 ‘만드는 기술 방법론’이라고 이해하는 게 정확합니다. 머신러닝은 데이터를 학습해서 패턴을 파악하고 예측이나 결정을 내리는 알고리즘과 모델을 개발하는 포괄적인 분야예요. 규칙을 일일이 정해주는 대신, 데이터 속에서 스스로 배우게 하는 접근 방식이죠.
그리고 딥러닝은 이 머신러닝 기법 중에서도 ‘인공 신경망’이라는 구조를 여러 층 깊게 쌓아 올려 사용하는 특정 기술 집합입니다. 특히 이미지, 음성, 자연어처럼 복잡하고 비정형적인 데이터에서 매우 정교한 특징을 추출하고 패턴을 학습하는 데 강력한 성능을 보여주면서, 최근 ANI 기술 발전을 폭발적으로 이끈 핵심 동력이 되었죠. 그러니까 ML과 DL은 ANI를 구현하는 데 주로 사용되는 아주 효과적인 ‘도구’인 셈입니다.
알고리즘을 어떻게 이해해야 하나요?
알고리즘? 음, 복잡하게 생각할 거 없어. 쉽게 말해, 어떤 목표(예: 상대방 뚝배기 깨기, 던전 보스 잡기)를 달성하기 위해 컴퓨터나 아군(특히 버스 태워야 하는 애들)이 정확히 따라 할 수 있도록 만든 행동 지침서 같은 거야.
원래는 ‘주어진 문제를 해결하기 위한 절차나 방법’을 컴퓨터가 이해하도록 순서대로, 아주 상세하게 풀어서 설명해 놓은 거지.
우리 PvP 판으로 치환하면 이게 곧 승리 공식이자 필승 전략인 셈이야. 어떤 상황에서 어떤 스킬을 어떤 순서로 써야 하고, 상대방의 움직임에 어떻게 반응해야 할지 딱 정해 놓은 최적의 플레이 가이드라고 보면 돼.
왜 이게 중요하냐면:
- 효율성: 가장 빠르고 확실하게 목표(승리)를 달성하는 방법을 제시해. 비효율적인 움직임을 줄이고 딜/생존/컨트롤 효율을 극한으로 끌어올리지.
- 재현성: 한 번 성공한 전략(알고리즘)은 그대로 따라 하면 비슷한 상황에서 또 이길 수 있게 만들어줘. 안정적인 승률의 기본이지.
- 상대 분석: 상대방이 어떤 알고리즘(정해진 패턴, 습관적인 플레이)으로 움직이는지 파악하면 그걸 역이용하거나 카운터 치기 쉬워져. 이게 바로 ‘상대방을 읽는다’는 거야.
결론적으로, 알고리즘은 네가 게임을 이해하고 승리하기 위한 설계도라고 생각해. 이걸 얼마나 잘 짜고, 상대방의 설계를 얼마나 잘 파악하느냐가 진정한 실력이야.
키값이란 무엇인가요?
게임 개발이나 운영을 하다 보면 플레이어 데이터, 아이템 목록, 퀘스트 진행 상황 등 엄청난 양의 정보를 다루게 되죠.
마치 수많은 플레이어 중에 ‘내’ 캐릭터를 찾거나, 인벤토리 가득한 아이템 중에서 ‘+5 강화된 전설의 검’을 딱 집어내려면, 각각의 정보를 명확하게 구분할 수 있는 식별자가 필요합니다.
데이터베이스에서 이 식별자 역할을 하는 중요한 요소가 바로 키값(Key Value)입니다.
키값은 데이터베이스에 저장된 수많은 데이터 레코드(정보 묶음)들 중에서 특정 레코드를 고유하게 식별하고 찾아내기 위한 ‘열쇠’ 또는 ‘주소’ 역할을 합니다. 이 키값이 있어야 게임 시스템이 원하는 정보를 빠르게 찾고, 데이터들이 섞이거나 꼬이는 불상사를 막을 수 있습니다.
가장 대표적인 키는 기본 키(Primary Key)인데, 이건 한 테이블(정보 묶음) 내에서 각 행(하나의 정보 묶음)을 절대적으로 구분하는 고유한 값입니다. 마치 플레이어 고유 ID처럼요. 절대 중복될 수 없죠.
그리고 외래 키(Foreign Key)도 있어요. 이건 다른 테이블의 기본 키를 참조해서 테이블들을 연결해주는 역할을 합니다. 예를 들어, 플레이어 인벤토리 테이블에 ‘어떤 플레이어의 아이템인가?’를 나타내기 위해 플레이어 테이블의 기본 키(플레이어 ID)를 외래 키로 사용하는 식이죠. 이걸로 ‘이 아이템은 이 플레이어 거다!’라고 연결할 수 있습니다.
결론적으로, 키값은 게임 데이터를 체계적으로 관리하고, 빠르고 정확하게 필요한 정보를 찾아내며, 데이터의 일관성을 유지하는 데 핵심적인 역할을 하는 ‘데이터의 신분증’ 같은 것입니다.
알고리즘 뜻 이 뭐야?
알고리즘이란 쉽게 말해, 컴퓨터가 어떤 작업을 수행하거나 문제를 해결하기 위한 명확하고 순서화된 절차나 규칙들의 집합입니다. 마치 요리 레시피처럼, 특정 목표를 달성하기 위해 따라야 할 단계들을 자세히 나열해 놓은 것이죠.
이스포츠 분석가 입장에서 보면, 알고리즘은 게임의 근간이자 분석의 핵심 도구입니다.
게임 자체가 수많은 알고리즘으로 이루어져 있습니다. 캐릭터의 움직임 계산, 공격 판정, 스킬 효과 적용, 심지어 적 AI의 행동 패턴이나 맵 상에서 길을 찾는 방식(길찾기 알고리즘)까지 모두 복잡한 알고리즘에 따라 작동합니다.
또한, 우리가 선수나 팀의 성과를 분석하고 경기 결과를 예측하는 데에도 알고리즘이 필수적입니다. 예를 들어, 플레이어의 실력을 평가하는 매치메이킹 시스템(MMR)은 알고리즘으로 계산되고, 방대한 경기 데이터를 분석하여 어떤 전략이 승률이 높은지, 특정 상황에서 어떤 플레이를 해야 최적인지를 찾아내는 과정 역시 데이터 분석 알고리즘을 활용하는 것입니다.
결론적으로, 알고리즘은 게임이 ‘어떻게 돌아가는가’를 결정하는 설계도이자, 우리가 ‘어떻게 하면 게임을 더 잘하고 이길 수 있을까’를 분석하는 데 사용하는 정교한 계산법이라고 할 수 있습니다. 게임 내 알고리즘을 깊이 이해하는 것과 분석 알고리즘을 잘 활용하는 것이 이스포츠에서는 곧 경쟁력이 됩니다.
어텐션 메커니즘이란 무엇인가요?
어텐션 메커니즘, 이거 게임으로 치면 진짜 핵심 공략법 같은 건데, 입력 문장 전체를 그냥 무지성으로 다 보는 게 아니라, 마치 게임판에 있는 모든 몬스터를 다 똑같이 대하는 게 아니라,
지금 내 캐릭터가 ‘어떤 행동(출력 문장의 특정 위치)’을 해야 할 때, 그 행동에 가장 중요한 입력 단어들(게임판의 특정 오브젝트나 적)에만 집중하는 기술이야. 진짜 필요한 정보에만 가중치를 확 실어주는 거지. 이거 완전 스마트 타겟팅이야.
덕분에 모델이 어떤 상황에서도:
- 입력 문장이랑 출력 문장 길이가 완전 달라도 문제없어.
- 진짜 중요한 정보만 쏙쏙 골라내니까 훨씬 정확해져.
- 복잡한 상황에서도 유연하게 대처하는 능력이 확 올라가지. 마치 프로 게이머의 판단력처럼 말이야.
인공지능을 개발해야 하는 이유는 무엇인가요?
인공지능(AI)을 개발해야 하는 주된 이유는 두 가지 측면에서 설명할 수 있습니다. 첫째는 바로 효율성과 생산성의 비약적인 향상입니다. AI는 반복적이거나 계산 집약적인 작업을 사람보다 훨씬 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다. 방대한 데이터를 분석하거나, 복잡한 패턴을 인식하거나, 단순하고 지루한 작업을 자동화함으로써 인간의 소중한 시간과 노력을 절약해주죠. 이렇게 확보된 자원을 인간은 창의적 사고, 전략 기획, 복잡한 문제 해결, 인간적인 소통과 같이 AI가 대체하기 어려운 고차원적이고 가치 있는 일에 집중하는 데 활용할 수 있어 전반적인 생산성을 극대화합니다.
둘째로, AI는 우리 삶의 질과 편의성을 혁신적으로 개선할 수 있습니다. 이미 AI는 우리 일상 곳곳에 스며들어 있습니다. 스마트폰의 음성 인식 비서, 실시간 언어 번역 기능, 개인에게 맞는 콘텐츠나 상품을 추천해주는 맞춤형 추천 시스템, 더욱 안전하고 효율적인 자율 주행 기술 등이 대표적인 예시입니다. 나아가 AI는 의료 진단의 정확도를 높이거나 신약 개발 시간을 단축하고, 교육 분야에서 개인 맞춤형 학습 경로를 제시하며, 환경 문제 해결을 위한 데이터 분석에도 활용되는 등 사회 다양한 분야에서 긍정적인 변화와 편리함을 제공하고 있습니다.
알고리즘 기술에는 어떤 것들이 있나요?
알고리즘 기술, 킹갓 제너럴 핵심 정리!
알고리즘은 문제를 컴퓨터가 이해하도록 풀어내는 설계도와 같음. 문제 해결을 위한 단계별 명령어 집합이라고 보면 됨. 이걸 표현하는 방법은 여러 가지가 있는데, 프로게이머처럼 상황에 맞게 골라 쓰면 됨!
알고리즘 기술의 주요 내용:
- 문제 정의: 어떤 챔피언을 고를지, 어떤 전략을 쓸지 명확하게!
- 모델링: 게임판을 머릿속에 그려보는 거지. 맵, 챔피언, 아이템 등!
- 알고리즘 설계: 한타 때 어떻게 움직일지, 갱킹은 언제 갈지 전략을 짜는 것!
- 구현: 실제 게임에서 컨트롤러로 실행!
- 테스트 및 분석: 리플레이를 보면서 피드백, 개선점을 찾는 과정!
- 문서화: 승리 플랜, 전략, 챔피언 픽 등을 기록하는 것!
알고리즘 기술 방법:
- 자연어: “미드 갱을 가자!”, “궁극기를 아껴두자!” 이런 식으로 생각하는 거지.
- 순서도: 마치 게임 공략집처럼 흐름을 그림으로 표현!
- 의사 코드: 프로그래밍 언어 흉내내면서 전략을 구조화하는 것!
- 프로그래밍 언어: 실제 게임 AI나 툴을 만들 때 사용!
알고리즘의 중요성:
알고리즘은 뇌지컬 훈련의 핵심! 게임, 프로그래밍, 데이터 분석 등 모든 분야에서 핵심적인 역할을 함. 효율적인 알고리즘 설계는 승리를 위한 지름길!
알고리즘 관련 기술:
- 분할 정복: 한타를 작은 교전으로 나누어 해결하는 것처럼, 문제를 쪼개서 해결!
- 동적 계획법: 이전에 했던 플레이를 기억하고, 더 나은 선택을 하는 것! (예: 킬을 먹고 돈을 효율적으로 사용하는 것)
- 탐욕 알고리즘: 지금 당장 최고의 선택을 하는 것 (예: 정글 몹을 최대한 빨리 먹고 갱을 가는 것)
- 그래프 알고리즘: 맵을 그래프로 생각하고, 이동 경로를 최적화!
알고리즘의 조건:
- 명확성: 각 명령어는 분명해야 함! (예: “정확하게 W 스킬을 사용해!”)
- 유한성: 반드시 끝이 있어야 함! (예: 게임 종료!)
- 유효성: 실행 가능해야 함! (예: 챔피언 스킬 쿨타임 확인!)
- 효율성: 렉 없이 빠르게! (예: 핑 관리!)
생성형 AI는 어떻게 작동하나요?
생성형 AI는, 마치 숙련된 코치처럼, 명시적인 프로그래밍 없이 작동합니다. 핵심은 바로 머신 러닝, 특히 딥 러닝 아키텍처를 활용한다는 점입니다. 즉, 복잡한 코드를 일일이 작성하는 대신, 엄청난 양의 데이터를 ‘훈련’ 자료로 활용합니다. 이 데이터는 게임 리플레이, 선수 통계, 전략 문서 등 다양한 형태로 존재할 수 있습니다.
이러한 훈련 과정은 생성형 AI의 유연성을 결정짓는 가장 중요한 요소입니다. AI는 주어진 데이터에서 패턴을 파악하고, 이를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하거나, 예측을 수행합니다. 예를 들어, 챔피언 선택, 맵 분석, 밴픽 전략 등 게임 내 여러 측면에서 AI의 활용 가능성이 무궁무진합니다.
AI가 학습하는 방식은 다음과 같습니다:
- 데이터 수집: 훈련에 필요한 데이터를 모읍니다.
- 전처리: 데이터를 AI가 이해할 수 있는 형식으로 변환합니다. (예: 텍스트를 숫자 데이터로)
- 모델 선택: 적합한 딥 러닝 모델을 선택합니다. (예: 자연어 처리를 위한 트랜스포머)
- 훈련: 데이터를 모델에 입력하여 학습시킵니다.
- 평가 및 조정: 학습된 모델의 성능을 평가하고, 필요에 따라 모델을 개선합니다.
결론적으로, 생성형 AI는 방대한 데이터를 기반으로 스스로 학습하며, 게임의 전략, 분석, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 잠재력을 지니고 있습니다. 특히, 데이터의 질과 양이 AI의 성능을 결정하는 중요한 요소입니다. 따라서, 양질의 데이터를 확보하고, 지속적으로 AI를 개선하는 것이 키플레이어입니다.
메커니즘과 알고리즘의 차이점은 무엇인가요?
간단히 말해, 메커니즘은 게임의 기본 설계, 즉 게임의 핵심 원리와 구성 요소에 대한 설명입니다. 예를 들어, 팀 파이트에서 챔피언들의 역할 분담, 스킬의 작동 방식, 아이템의 효과 등이 메커니즘에 해당합니다. 마치 식당의 메뉴, 재료, 주방 설비와 같습니다. 이들은 게임의 “뼈대”를 이루죠.
반면, 알고리즘은 이러한 메커니즘을 활용하여 승리하는 전략, 즉 구체적이고 체계적인 절차입니다. 픽밴 전략, 맵 장악, 오브젝트 컨트롤, 챔피언 간의 시너지 활용 등은 모두 알고리즘의 영역에 속합니다. 식당으로 치면, 메뉴를 효과적으로 활용하여 손님을 끌어들이고, 재료를 효율적으로 사용하여 최고의 맛을 내는 방법론에 해당합니다. 예를 들어, “상대 정글러의 동선을 예측하여 카운터 정글을 시도한다”와 같은 구체적인 전술은 알고리즘의 한 부분입니다. 또한, 알고리즘은 데이터 분석을 통해 지속적으로 개선되고 발전합니다. 프로 팀들은 매 경기마다 데이터를 수집하고 분석하여, 자신들의 강점과 약점을 파악하고, 상대 팀의 전략에 대응하기 위한 새로운 알고리즘을 개발하죠. 결국, 성공적인 게임 플레이는 메커니즘에 대한 이해와 알고리즘의 완벽한 구현의 조화에서 비롯됩니다.
셀프 어텐션 메커니즘이란 무엇인가요?
셀프 어텐션, 이거 완전 게임판의 ‘맵핵’ 같은 거다! 입력 시퀀스, 그러니까 텍스트 문장을 생각해 봐. 각 단어, 각 토큰은 마치 챔피언처럼 자기 역할을 해야 하는데, 이 메커니즘은 각 챔피언이 다른 모든 챔피언들과 정보를 주고받게 해. 예를 들어, “사과가 나무에 있다” 라는 문장에서 “사과”는 “나무”와 “있다”라는 단어들의 중요성을 파악해서, 문맥 안에서 자기 위치를 제대로 알아내는 거지.
더 깊게 들어가면, 각 단어는 다른 단어들에게 ‘쿼리’, ‘키’, ‘밸류’를 던져. ‘쿼리’는 질문, ‘키’는 답을 찾는 열쇠, ‘밸류’는 그 답의 가치야. 모든 단어가 서로에게 쿼리-키-밸류를 주고받으면서, 각 단어가 문맥에서 얼마나 중요한지, 서로 어떤 관계를 맺고 있는지 파악하는 거다. 이렇게 중요한 정보를 파악하면, 모델은 문장의 의미를 더 정확하게 이해하고, 복잡한 문맥 속에서도 핵심을 짚어낼 수 있게 돼.
예전에는 RNN이나 CNN 같은 모델들이 사용됐지만, 셀프 어텐션은 병렬 처리가 가능해서 학습 속도가 빠르고, 장기 의존성 문제를 해결해서 더 긴 문장도 잘 이해할 수 있어. 마치 FPS 게임에서 맵 전체를 한눈에 보고 전략을 짜는 것과 같지. 그래서 요즘은 자연어 처리 분야에서 필수적인 기술이 되었고, GPT 같은 대형 언어 모델의 핵심 기술이기도 하다.
알고리즘은 어떻게 만들어지나요?
알고리즘, 게임을 예로 들면, 마치 숙련된 게이머가 전략을 짜는 것과 같아요. 이건 단순히 규칙의 모음이 아니라, 문제를 해결하기 위한 ‘두뇌의 플레이북’과 같죠. 수학적 논리나 규칙 집합으로 이루어져 있어요. 처음엔 아무것도 없는 상태, 즉 초기 입력에서 시작해서, 정해진 단계들을 따라가면서 계산을 하고, 데이터를 처리하고, 결국 원하는 결과, 즉 게임의 승리나 목표 달성으로 이어지는 거죠.
알고리즘은 마치 퍼즐 조각을 맞추는 것과 같아요. 각 단계는 하나의 조각이고, 전체 알고리즘은 완성된 그림이죠. 복잡한 알고리즘은 여러 작은 알고리즘들을 조합해서 만들기도 해요. 예를 들어, 게임 캐릭터의 인공지능(AI)을 만들 때, 이동 알고리즘, 공격 알고리즘, 방어 알고리즘 등 다양한 알고리즘들을 결합해서 캐릭터의 행동을 만들어내는 거죠.
알고리즘을 잘 만들려면, 문제 자체를 명확하게 이해하고, 각 단계를 효율적으로 설계해야 해요. 마치 게임 공략집처럼, 가장 효과적인 방법을 찾아내고, 불필요한 단계를 줄여야 하죠. 그래야 빠르고, 정확하게 원하는 결과를 얻을 수 있어요. 또, 다양한 예외 상황과 에러를 고려해서 튼튼한 알고리즘을 만드는 것도 중요해요. 예상치 못한 상황에서도 흔들리지 않고, 문제를 해결할 수 있도록 말이죠.
인공지능과 알고리즘의 차이점은 무엇인가요?
인공지능과 알고리즘 말이지? 그거야, 꽤나 복잡한 싸움판을 이해하는 것과 같아.
인공지능은 일종의 ‘전술’이야. 특정 목표를 달성하기 위해 고안된 컴퓨터 ‘알고리즘’ 부대를 지휘하는 거지. 쉽게 말해, 주어진 ‘입력’이라는 전장 상황에 맞춰 자동으로 작전을 수행하도록 설계된 거다.
하지만 여기서 중요한 건 ‘알고리즘’ 자체와 차이점이지. 알고리즘은 ‘공격 패턴’ 같은 거야. 개발자가 일일이 명령을 내리는 방식이지. 인공지능은 다르다. 데이터, 즉 ‘전투 경험’을 기반으로 스스로 알고리즘을 ‘학습’해. 마치, 숙련된 검객처럼 말이야.
이 차이점을 더 자세히 파고들어 볼까?
- 알고리즘: 개발자가 직접 코딩해서 만드는 ‘정해진 전투 방식’. 예를 들어, “앞으로 찌르기”, “옆으로 회피” 같은 명령들을 순서대로 입력하는 것과 같아.
- 인공지능: 데이터를 먹고 자라는 ‘고수’. 수많은 데이터를 통해 최적의 ‘전투 스타일’을 스스로 찾아내. 상황에 맞춰 전략을 유연하게 바꾸는 거지.
결론적으로 말하면, 인공지능은 알고리즘을 활용하지만, 그 이상이야. 스스로 발전하는 ‘전투 능력’을 갖춘 존재라고 보면 돼. 그게 알고리즘과의 가장 큰 차이점이다.