인공지능 용어 개념정리

인공지능은 나날이 발전하고 여러 분야에서 사용하는 기술이 되었다. 기업들의 투자 규모도 커져가고 있기 때문에 앞으로 더욱더 넓어질 전망이다. 하지만 대부분의 사람들은 인공지능 분야의 의미를 잘 모른다. 시대를 따라가기 위해서는 관심을 갖고 알고자 하는 자세를 가져야 한다. 그러한 이유로 다음은 인공지능, 머신러닝, 딥러닝과 같은 용어들의 개념 이해를 위해 정리한 것 이다.

인공지능(Artificial Intelligence)

인공지능이란 시스템에 의해 만들어진 지능을 의미한다. 즉, 인간의 지적 능력을 인공적으로 구현한 것을 말한다. 이해를 돕는 좋은 예시로서는 세계적으로 유명한 알파고 vs 이세돌 바둑, 영화: 아이 로봇 등이 있다.

인공지능은 '좁은 인공지능(Narrow AI)' 혹은 '약한 인공지능(Weak AI)'과 '범용 인공지능(General AI)'으로 나뉘기도 한다. 좁은 인공지능은 특정한 일에 초점을 두어 기능을 발휘하는 기술들을 말한다. 예로 네비케이션, 챗봇 등이 있다. '범용 인공지능'은 보다 광범위한 일을 하는 기술이다. 즉, 한 가지가 아닌 사람과 같은 수준 혹은 그 이상을 말한다.

머신러닝(Machine Learning)

인공지능의 하위 분야로서 일종의 알고리즘이다. 이는 데이터를 학습함으로서 일련의 규칙성을 찾아 모방하는 것이다. 간단히 말하면 머신러닝 알고리즘에 예시들을 지속적으로 보여주고, 모방하도록 하는 것이다. 마치 물개들이 훈련을 통해 배우는 것과 같다. 가장 유명한 예로는 여러 고양이 사진을 보여주어 고양이와 다른 동물들을 구분하도록 하는 것이 있다.

머신러닝 사례의 예로 뉴욕에 있는 한 대형 병원이 머신러닝을 사용해 사이버 보안 문제를 해결해오다가, 최근에는 같은 알고리즘을 진료에 활용하기 시작했다고 한다. 특히 아편 유사제와의 전쟁에 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 깨닫고 적극 활용하기 시작했다.

딥러닝(Deep Learning)

딥러닝은 머신러닝과 대부분이 유사하기 때문에 차이점을 이해하면 분명하게 와 닿게 된다. 머신러닝은 A라는 것에 대해 일부 데이터만 학습시키는 것이지만 딥러닝은 A 자체를 학습하도록 한다. 이것은 머신러닝으로 구성된 여러 층위를 통과하는데, 이 머신러닝의 층들을 신경망이라 부른다. 신경망은 인간의 뇌 구조를 기계가 흉내 낼 수 있도록 설계되어 있다.

간단히 설명하자면 머신러닝이 학습을 통해 결과물을 산출하면 그 값을 가지고 다시 입력해 결과물을 얻어가는 과정을 반복하는 게 딥러닝이라고 볼 수 있다. 그리고 이 머신러닝을 모아 뇌의 신경망처럼 만든 것이 인공신경망 구조이다.

출처:

https://www.boannews.com/media/view.asp?idx=81202

[주말판] 인공지능, 고민을 멈추고 직접 해봐야 할 때