ㅁ 핵심 개념

ㅇ 정의:
특정한 작업이나 문제 해결에 특화된 인공지능으로, 한정된 범위 내에서만 지능을 발휘하는 AI를 의미함. 예를 들어, 음성 인식, 이미지 분류, 추천 시스템 등은 해당 분야에서만 뛰어난 성능을 발휘함.

ㅇ 특징:
– 범용 지능이 아닌 특정 도메인에 최적화됨
– 학습 데이터와 목표가 명확히 정의되어 있음
– 인간의 전반적인 사고 능력이나 추론 능력을 대체하지 못함

ㅇ 적합한 경우:
– 명확한 입력과 출력이 정의된 업무
– 대량의 도메인 특화 데이터 확보가 가능한 경우
– 자동화, 효율화가 필요한 반복적 업무

ㅇ 시험 함정:
– Narrow AI를 ‘인간 수준의 범용 지능’으로 오인하게 하는 문제
– Narrow AI와 General AI, Super AI의 구분을 혼동시키는 선택지
– 특정 Narrow AI 사례를 전체 AI로 일반화하는 오류

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “스마트 스피커의 음성 명령 인식 기능은 Narrow AI의 예이다.”
X: “Narrow AI는 인간과 동일한 수준의 모든 지능적 작업을 수행할 수 있다.”

ㅁ 추가 학습 내용

Narrow AI, General AI, Super AI 비교표

구분 / 정의 / 특징 / 예시
Narrow AI / 특정 작업에 특화된 인공지능 / 한정된 영역에서 높은 성능, 범용성 부족 / 챗봇, 이미지 진단 AI, 자율주행 보조 시스템
General AI / 인간과 유사한 범용 지능 / 다양한 분야에서 문제 해결 가능, 아직 구현 불가 / 이론적 개념
Super AI / 인간 지능을 초월한 인공지능 / 자율적 학습·창의성·추론 능력 극대화, 잠재적 위험성 / 미래 가설 단계

핵심 포인트
– 머신러닝과 딥러닝 모델 대부분은 Narrow AI에 속함.
– Narrow AI는 특정 도메인에서 뛰어난 성능을 보이지만 범용성은 떨어짐.
– 시험 키워드: “특정 작업 특화”.
– 범용성 여부를 묻는 문제에서 Narrow AI는 범용성이 없다는 점을 명확히 구분.
– 사례형 문제 대비를 위해 Narrow AI의 실제 산업 적용 사례를 구체적으로 숙지.