[AI 기초 개념 이해 #1] 인공지능 머신러닝 딥러닝 차이 완벽정리
인공지능 머신러닝 딥러닝 차이는 무엇일까요? 스마트폰으로 사진을 찍으면 자동으로 인물을 인식하고, 온라인 쇼핑몰에서는 우리의 취향을 분석해 상품을 추천해주며, 음성 비서는 우리의 말을 이해하고 대화를 합니다. 이러한 기술의 핵심에는 ‘AI’가 있습니다. 오늘은 자주 듣지만 헷갈리기 쉬운 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이를 알아보겠습니다.
인공지능 머신러닝 딥러닝 차이, AI란 무엇일까요?
인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연어 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술입니다. 1956년 다트머스 회의에서 처음 ‘인공지능’이라는 용어가 등장한 이후, 이 분야는 크게 발전해왔습니다.
인공지능은 크게 강인공지능과 약인공지능으로 나눌 수 있습니다. 강인공지능은 인간처럼 사고하고 의식을 가진 AI를 말하며, 현재는 존재하지 않습니다. 우리가 일상에서 만나는 AI는 모두 특정 작업을 수행하도록 설계된 약인공지능입니다. 예를 들어 스마트폰의 얼굴 인식, 음성 비서, 자동 번역기 등이 이에 해당합니다.
인공지능 머신러닝 딥러닝 차이, 머신러닝: AI의 학습 방법
머신러닝이 데이터를 학습하는 방식은 사람이 배우는 것과 비슷합니다. 크게 세 가지 방식으로 나눌 수 있습니다.
1. 지도학습 (Supervised Learning)
선생님이 학생을 가르치듯, 정답이 표시된 데이터로 학습합니다. 예를 들어, 스팸 메일을 분류할 때는 많은 이메일에 “스팸” 또는 “정상” 표시를 해두고 학습합니다. 얼굴 인식도 사진에 누구인지 표시해두고 학습하는 방식입니다.
2. 비지도학습 (Unsupervised Learning)
정답 없이 데이터 속에서 스스로 패턴을 발견합니다. 온라인 쇼핑몰에서 비슷한 구매 패턴을 가진 고객들을 자동으로 그룹화하거나, 신용카드의 이상 거래를 탐지하는 데 사용됩니다.
3. 강화학습 (Reinforcement Learning)
아이가 자전거 타는 법을 배우듯, 시행착오를 통해 학습합니다. 좋은 결과를 얻는 행동은 더 자주하고, 나쁜 결과를 얻는 행동은 피하는 방식으로 발전합니다. 자율주행 자동차나 게임 AI가 대표적인 예시입니다.
이러한 세 가지 학습 방식은 각각의 장단점이 있어, 해결하려는 문제의 특성에 따라 적절한 방식을 선택하거나 조합하여 사용합니다.
딥러닝: 인간의 뇌를 모방한 AI
딥러닝은 머신러닝의 한 종류로, 인간의 뇌 구조를 모방한 인공신경망을 사용합니다. ‘딥(Deep)’이라는 단어가 붙은 이유는 신경망의 층이 여러 겹으로 깊게 쌓여있기 때문입니다.
딥러닝이 기존 머신러닝과 다른 가장 큰 특징은 데이터에서 중요한 특징을 스스로 찾아낸다는 점입니다. 예를 들어 고양이 사진을 인식할 때, 기존 머신러닝에서는 귀의 모양, 수염의 유무 등 사람이 중요한 특징을 지정해줘야 했지만, 딥러닝은 수많은 사진을 학습하면서 어떤 특징이 중요한지 스스로 파악합니다.
인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계 이해하기
이 세 가지 개념은 포함 관계에 있습니다. 가장 큰 범위가 인공지능이고, 그 안에 머신러닝이 있으며, 머신러닝 안에 딥러닝이 있습니다. 쉽게 비유하자면:
- 인공지능은 ‘지능적인 행동을 하는 기계’라는 큰 목표
- 머신러닝은 ‘데이터를 통해 학습하는 방법’
- 딥러닝은 ‘뇌의 구조를 모방해 더 깊게 학습하는 특별한 방법’
실제 활용 사례를 보면 더 쉽게 이해할 수 있습니다:
- 인공지능: 스마트홈 시스템이 온도, 조명, 음악을 상황에 맞게 제어
- 머신러닝: 이메일 스팸 필터가 스팸메일의 특징을 학습해 분류
- 딥러닝: 실시간 번역 서비스가 문맥을 이해하고 자연스러운 번역 제공
AI 하나씩 알아가기의 중요성
인공지능 머신러닝 딥러닝 차이를 이해하는 것은 현대 기술을 이해하는 첫걸음입니다. 이들은 서로 다른 개념이지만, 궁극적으로는 더 나은 미래를 만들기 위한 도구입니다. 다음 시리즈에서는 이러한 기술들이 실제로 어떻게 우리 생활에 적용되고 있는지 더 자세히 알아보도록 하겠습니다.
※ 도움되는 글 : 일론 머스크의 AI 슈퍼컴퓨터 ‘콜로서스(Colossus)’와 새로운 도전