[AI] 인공 지능 , 머신 러닝, 딥 러닝 차이점이 무엇일까요?

AI, Machine Learning, Deep Learning: What's the difference?

알파고 이후로 더 뜨거워진 AI 시장 하지만 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 아직도 혼란스러울것입니다.

그래서 이러한 세 가지 개념들이 무슨 차이가 있는지 정리해보고자 합니다.

 

인공 지능의 기술의 탄생 및 성장 과정

인공 지능이라는 개념은 1956년 미국 다트머스 대학에 있던 존 매카시 교수가 개최한 다트머스 회의에서 처음 등장했으며, 최근 몇 년 사이 폭발적으로 성장하고 있는 중이랍니다. 특히 2015년 이후 신속하고 강력한 병렬 처리 성능을 제공하는 GPU의 도입으로 더욱 가속화되고 있죠. 갈수록 폭발적으로 늘어나고 있는 저장 용량과 이미지, 텍스트, 매핑 데이터 등 모든 영역의 데이터가 범람하게 된 ‘빅데이터’ 시대의 도래도 이러한 성장세에 큰 영향을 미쳤습니다.

 

 

 

 

위 그림은 현재 인공지능 시장을 가장 잘 표현해주는 이미지입니다. 가장 큰 범주에 AI 인공지능이 있고 그 안에 머신러닝 그 안에 딥러닝이 존재합니다.

그렇다면 세가지의 특징을 각각 살펴보도록 하겠습니다.

 

 

 

인공 지능이란?

인공지능은 기계를 지능적으로 만드는 과학입니다.

기계는 문제를 해결할 때 알고리즘을 기반으로 문제를 해결하게 되는데, AI 알고리즘은 규칙이 생성되는 방식에서 기존 알고리즘과 차이가 있습니다.

기존 알고리즘은 개발자가 소프트웨어가 수신하는 각 유형의 입력값들에 대한 출력을 정의하는 특정 규칙을 설정하는 반면에 AI 알고리즘은 자체 규칙 시스템을 구축하게 됩니다.

이는 AI를 통해 컴퓨터가 사람에게 전적으로 의존했던 작업을 스스로 해결할 수 있음을 의미합니다.

 

 

 

머신 러닝이란?

인공지능의 하위 집한 개념인 머신러닝은 정확한 결정을 내리기 위해 제공된 데이터를 통하여 스스로 학습할 수 있습니다. 처리될 정보에 대해 더 많이 배울 수 있도록 많은 양의 데이터를 제공해야 합니다.

즉, 빅데이터를 통한 학습 방법으로 머신러닝을 이용할 수 있습니다. 머신 러닝은 기본적으로 알고리즘을 이용해 데이터를 분석하고, 분석을 통해 학습하며, 학습한 내용을 기반으로 판단이나 예측을 합니다. 따라서 궁극적으로는 의사 결정 기준에 대한 구체적인 지침을 소프트웨어에 직접 코딩해 넣는 것이 아닌, 대량의 데이터와 알고리즘을 통해 컴퓨터 그 자체를 ‘학습’시켜 작업 수행 방법을 익히는 것을 목표로 한답니다.

 

 

 

딥 러닝이란?

딥 러닝은 인공신경망에서 발전한 형태의 인공 지능으로, 뇌의 뉴런과 유사한 정보 입출력 계층을 활용해 데이터를 학습합니다. 그러나 기본적인 신경망조차 굉장한 양의 연산을 필요로 하는 탓에 딥 러닝의 상용화는 초기부터 난관에 부딪혔죠. 그럼에도 토론토대의 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수 연구팀과 같은 일부 기관에서는 연구를 지속했고, 슈퍼컴퓨터를 기반으로 딥 러닝 개념을 증명하는 알고리즘을 병렬화하는 데 성공했습니다. 그리고 병렬 연산에 최적화된 GPU의 등장은 신경망의 연산 속도를 획기적으로 가속하며 진정한 딥 러닝 기반 인공 지능의 등장을 불러왔죠.

 

딥 러닝으로 훈련된 시스템의 이미지 인식 능력은 이미 인간을 앞서고 있습니다. 이 밖에도 딥 러닝의 영역에는 혈액의 암세포, MRI 스캔에서의 종양 식별 능력 등이 포함됩니다. 구글의 알파고는 바둑의 기초를 배우고, 자신과 같은 AI를 상대로 반복적으로 대국을 벌이는 과정에서 그 신경망을 더욱 강화해 나갔습니다.

 

머신러닝과 가장 큰 차이점은 딥러닝은 분류에 사용할 데이터를 스스로 학습할 수 있는 반면 머신 러닝은 학습 데이터를 수동으로 제공해야한다는점이 딥러닝과 머신러닝의 가장 큰 차이점입니다.

 

 

 

딥 러닝으로 밝은 미래를 꿈꾸는 인공 지능

딥 러닝의 등장으로 인해 머신 러닝의 실용성은 강화됐고, 인공 지능의 영역은 확장됐죠. 딥 러닝은 컴퓨터 시스템을 통해 지원 가능한 모든 방식으로 작업을 세분화합니다. 운전자 없는 자동차, 더 나은 예방 의학, 더 정확한 영화 추천 등 딥 러닝 기반의 기술들은 우리 일상에서 이미 사용되고 있거나, 실용화를 앞두고 있습니다. 딥 러닝은 공상과학에서 등장했던 일반 AI를 실현할 수 있는 잠재력을 지닌 인공 지능의 현재이자, 미래로 평가받고 있답니다.