인공지능이 세상을 알아가는 법
인공지능, 머신 러닝, 딥 러닝이란?
몇 년 전 이세돌 9단과 알파고의 대국 이후, 인공지능에 대한 관심이 높아졌습니다. 이후 머신러닝, 딥러닝, 빅데이터 등까지도 관심의 폭이 넓어지게 되었죠. 그 이후로 더욱 빠르게 발전해 이젠 하루도 빠짐없이 우리의 삶에 함께 하는 기술이 되었습니다.
인공지능, 여러분은 어떻게 이해하고 있나요? 이번 글에서는 인공지능, 머신 러닝, 딥 러닝 등에 대한 개념을 살펴보며, 가깝지만 어쩐지 먼 그대 '인공지능'에 대해 자세히 알아 보려 합니다.
인공지능은 무엇인가요?
매일 접할 정도로 익숙해진 '인공지능'이라는 단어, 그대로 해석하면 '인간이 만들어 낸 지능'입니다. 다시 말해 '인간의 뇌처럼 지능적인 행동을 할 수 있도록 만들어진 시스템'을 뜻합니다. 기계, 즉 컴퓨터가 인간의 지적 능력을 구현하기 위한 소프트웨어, 하드웨어, 시스템 등 모든 기술을 통틀어 일컫는 말이라고 이해하시면 되겠지요.
이 개념은 1956년 미국 다트머스 대학(Dartmouth College)에서 존 매카시(John McCarthy) 교수가 가장 처음 공식적으로 사용했다고 해요.
머신 러닝이 뭐죠..?
머신 러닝(Machine Learning, ML)은 인공지능의 구현 방법 중 하나입니다.
머신 러닝은 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 분석한 데이터를 학습하며 이를 바탕으로 판단을 내립니다. 데이터 인식의 패턴을 통해 오류를 수정하고 또 반복 분석하면서 결과의 정확도를 높이죠. 머신 러닝으로 데이터를 처리하는 방식에는 분류(classification), 클러스터링(clustering), 예측(prediction) 등이 포함됩니다.
컴퓨터 알고리즘의 학습을 통해 디테일한 코딩 작업 없이 데이터를 처리하고 결과를 내놓는 것을 최종 목표로 하지만 구현 과정에서 사람의 작업이 필요하기도 합니다.
그럼...딥 러닝은?
딥 러닝(Deep Learning), 머신 러닝과 개념을 헷갈려 하기도 하는데요. 딥 러닝은 머신 러닝의 기법 중 하나랍니다. 머신 러닝이 더 큰 개념이고 딥 러닝이 그 하위 개념이라고 이해할 수 있어요.
딥 러닝 모델은 인간의 뉴런과 비슷한 인공 신경망 방식으로 정보를 처리하는 인공 지능입니다. 알고리즘을 구성해 자체 학습하고 인간처럼 스스로 지능적인 결정을 내릴 수 있는 인공 신경망으로 데이터를 처리합니다.
딥 러닝을 위해서는 방대한 양의 데이터와 그 데이터를 처리할 수 있는 컴퓨터 성능이 필요해요. 수많은 계층을 구성해 데이터를 처리하기 때문인데요. 이러한 이유에서 여러가지 한계점이 있었는데 최근에는 정보 처리 환경이 갖춰진 덕분에 활용 속도와 범위가 빠르게 늘었다고 해요.
글의 서두에서 말씀드린 알파고 또한 딥 러닝 모델로 탄생하였습니다. 딥 러닝은 이미지 분류나 음성 인식, 언어 이해 등 사람들이 굉장히 많이 활용하는 문제에서 학습 결과가 우수한 것으로 알려져 있어요. 최근 들어 많이 사용하시는 AI 번역기 또한 딥 러닝 모델로 학습되면서 정확도가 굉장히 높아졌고, 이미지 인식을 통한 상품 검색 기능 등도 가능하게 되었죠.
@unsplash인공지능 기술 중 머신 러닝, 더 나아가 딥 러닝 모델의 등장으로 기계가 처리할 수 있는 영역은 더욱 넓고 깊어졌습니다. 덕분에 이 기술을 더욱 실용적으로 활용할 수 있게 되면서 매일 우리와 함께할 수 있게 된거죠. 고객 상담 챗봇, 인공지능 번역 서비스라던지, 음악, 영화와 같은 콘텐츠 또는 개인 취향에 맞춘 상품 추천 등 온오프라인 할 것 없이 일상의 다양한 영역에서 인공지능 기술은 이미 많이 사용되고 있답니다.
우리가 상상만 했던 현실을 눈 앞에 보여주고 있는 이 기술, 앞으로 얼마나 더 발전할 수 있을까요?
앞으로 인공지능과 데이터에 대한 이야기를 이해하기 쉽게 차근 차근 알아가봐요.
