지극히 보통의 인간을 위한 AI 안내서_딥러닝

공부하며 공유하는 AI 노트 - 누가 물어보면 이렇게 대답하세요

이번 글에서는 '딥러닝'을 다뤄볼게요.! 많이 들어보시긴 했을텐데요. "심화 학습이야?"라고 하시는 분들도 있는데, 뭐 아주 틀렸다고는 할 수 없지만, 이번 기회에 한번 정확히 짚고 넘어가보아요.!

1. 딥러닝, 이게 뭔데?

딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 사람의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방한 기술이에요. 여러 층의 '신경망'이라는 구조를 사용해서 데이터로부터 스스로 학습하고 패턴을 찾아내는 것입니다.

신경망은 인간의 뇌 구조를 모방한 수학적 모델로, 여러 층의 '뉴런'이라 불리는 단위로 구성되어 있어요. 마치 아이가 여러 번 반복해서 경험하면서 학습하는 것처럼, 컴퓨터도 많은 데이터를 보면서 스스로 배우는 것입니다.

2. 어떻게 이게 돼?

딥러닝은 다음과 같은 과정으로 구현됩니다.

데이터 준비: 먼저 학습에 필요한 많은 데이터를 모읍니다.

신경망 설계: 여러 층의 인공 신경망을 설계합니다. 예를 들어, 이미지 인식을 위한 신경망은 입력층, 여러 개의 은닉층, 출력층으로 구성될 수 있습니다.

학습: 준비한 데이터로 신경망을 훈련시킵니다. 이 과정에서 신경망은 데이터의 특징을 스스로 학습합니다.

조정: 결과를 보고 신경망의 구조나 학습 방법을 조정합니다.

테스트: 학습된 모델이 새로운 데이터에 대해 잘 작동하는지 확인합니다.

3. 그래서 딥러닝으로 뭘 하는데?

딥러닝은 정말 다양한 분야에서 활용됩니다. 스마트폰의 Face ID나 음성 비서 기능 모두 딥러닝 기술을 활용한 것이랍니다.

이미지 인식: 사진 속 물체나 사람을 식별합니다.

음성 인식: 사람의 말을 텍스트로 변환합니다.

자연어 처리: 언어를 이해하고 번역합니다. 자연어 처리에서 거의 사람 수준의 번역과 요약이 가능해졌어요. 챗GPT에서 보셨겠지만, 음성으로 대화도 가능하죠.!

자율주행: 사람과 차량, 차선 등을 구별해 사람 운전자 개입없이 스스로 차량이 운전할 수 있도록 합니다.

의료 진단: 의료 이미지를 분석해 질병을 진단해요. 의료 진단에서 전문의 수준의 정확도를 보여줍니다. 이미 전세계 많은 병원에 의사의 오진을 막는 보조 수단으로 적극 도입중입니다.

추천 시스템: 당신의 취향에 맞는 영화나 음악을 추천해요.

4. 이게 왜 중요한데?

딥러닝은 복잡한 패턴을 찾아내고 예측하는 데 뛰어나요. 이는 많은 산업과 우리의 일상생활을 변화시키고 있어요.

자동화: 복잡한 작업을 자동화해 효율성을 높입니다.

개인화: 각 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공합니다.

새로운 발견: 기존에 발견하지 못했던 패턴을 찾아내 새로운 지식을 창출해요.

의사결정 지원: 데이터 기반의 정확한 의사결정을 도와줘요.

5. 그래, 얼마나 대단한데?

딥러닝 기술 발전은 놀랍도록 빠릅니다. 이미지 인식에서는 인간의 능력을 뛰어넘었다는 평가고요, 2016년 이세돌 9단 vs 알파고의 대결에서 AI는 인간에게 패배를 안기기도 했죠. 변수가 많고 복잡한 게임에서조차요.

딥러닝이 그냥 그런(?) 기술 중에 하나가 아닌, 딥러닝이 주목받는 이유는 앞으로의 가능성 때문입니다.  

자동화 :사람이 직접 특징을 정의하지 않아도 데이터에서 중요한 특징을 자동으로 찾아냅니다.

확장성: 더 많은 데이터와 더 큰 모델로 계속해서 성능을 향상시킬 수 있습니다.

범용성: 다양한 분야에 적용할 수 있어요.

이것뿐만 아니라 새로운 알고리즘과 기술이 계속 개발되고 있어 앞으로의 가능성은 그야말로 무궁무진합니다.

6. 좋기만 해?

물론 딥러닝에도 한계가 있어요.

딥러닝 모델의 가장 큰 한계는 방대한 양의 데이터에 의존한다는 점입니다. 인간은 적은 데이터로도 학습이 가능한 반면, 딥러닝 모델은 엄청난 양의 데이터를 필요로 합니다. 이는 시간과 비용 측면에서 큰 부담이 됩니다.

일반화 능력 부족 : 딥러닝 모델은 훈련 데이터에 있는 내용만을 학습하기 때문에 일반화된 방식으로 학습하지 못합니다. 예를 들어, 고양이와 개 사진으로 훈련된 모델은 유사한 특징을 가진 다른 동물을 정확히 예측하기 어려울 수 있습니다.

데이터 편향 문제 : 모델이 편향된 데이터로 학습하면 그 편향을 그대로 재현하게 됩니다. 이는 특정 지역이나 집단에 대한 차별적인 결과를 낳을 수 있습니다.

높은 비용 및 에너지 소비 :  딥러닝 모델은 고성능 GPU와 대용량 메모리 등 비용이 많이 드는 하드웨어를 필요로 합니다. 이는 에너지 소비 측면에서도 문제가 될 수 있습니다.

멀티태스킹 불가 : 딥러닝 모델은 하나의 특정 문제에 대해서만 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 유사한 문제라도 내용에 차이가 있으면 시스템을 재교육해야 합니다.

해석 가능성 부족 : 딥러닝 모델은 '블랙박스' 같아서 의사결정 과정을 명확히 설명하기 어렵습니다. 사실 인간의 의사결정도 마찬가지죠. 인간이 어떻게 생각하고 결정하는지, 그 과정을 명확하게 적시하기 어려운 것처럼요.! 불명확한 기술을 다양한 분야에 적용하다보면, 특히 중요한 의사결정이 필요한 분야에서 문제가 될 수 있습니다. 이러한 한계들을 극복하기 위해 연구자들은 더 효율적인 학습 방법과 새로운 AI 접근법을 개발하고 있습니다.

딥러닝은 우리가 복잡한 문제를 해결하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있어요.

앞으로 더 많은 혁신을 가져올 거라 기대됩니다!