AI 지능의 단위는 인간의 뉴런을 모방한 **퍼셉트론(Perceptron)**입니다. 수천만, 수억 개의 퍼셉트론이 층(Layer)을 이루어 연결된 것이 **심층 신경망(Deep Neural Network)**입니다. 데이터가 입력층을 통해 들어오면 각 연결의 '가중치(Weight)'와 연산되어 최종 결과값을 냅니다.
여기서 핵심은 오차 역전파(Backpropagation) 알고리즘입니다. AI가 내놓은 답이 실제 정답과 다를 경우, 그 오차를 거꾸로 거슬러 올라가며 각 연결의 가중치를 수정합니다. 수억 번의 반복 학습을 통해 AI는 스스로 최적의 패턴을 찾아내게 됩니다. 이것이 바로 AI가 "배운다"고 표현하는 실체입니다.

현대 언어 AI의 기적은 2017년 제안된 트랜스포머(Transformer) 구조에서 시작되었습니다. 이전의 AI는 문장을 순차적으로 읽었기 때문에 앞부분의 내용을 잊어버리는 한계가 있었습니다. 하지만 트랜스포머는 문장 전체를 한꺼번에 입력받고, 단어 간의 관계를 수치로 계산하는 '어텐션' 기법을 사용합니다.
예를 들어 "철수가 영희에게 책을 주었는데, 그것은 참 재미있었다"라는 문장에서 AI는 '그것'이 '책'과 연결되어 있다는 것을 어텐션 스코어를 통해 정확히 짚어냅니다. 이 기술 덕분에 AI는 수만 자의 긴 맥락도 일관되게 이해하고 생성할 수 있게 되었습니다.

LLM (Large Language Model): 수조 개의 단어 데이터를 학습하여 다음에 올 가장 적절한 단어를 예측합니다. 인간이 수천 년간 쌓아온 텍스트 데이터의 패턴을 모두 학습한 '거대 지식 창고'와 같습니다.
Diffusion Model: 이미지 생성 AI의 핵심 원리입니다. 깨끗한 이미지에 노이즈를 섞어 형체를 알아볼 수 없게 만든 뒤, 역으로 노이즈를 제거해가며 선명한 이미지를 찾아가는 과정을 통해 무에서 유를 창조하는 듯한 그림을 그려냅니다.

최신 AI 이론은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 소리, 영상을 동시에 이해하는 멀티모달 학습으로 나아가고 있습니다. 또한 사람이 정답지를 주지 않아도 데이터 자체에서 스스로 문제를 내고 맞히며 학습하는 **자기지도 학습(Self-Supervised Learning)**을 통해 데이터의 한계를 극복하고 있습니다.