인공지능과 머신러닝, 딥러닝

ChatGPT의 등장으로 최근 들어 더 주목을 받고 있는 인공지능(AI : Artificial Intelligence) 기술은 현대에서 중요한 기술의 하나로 자리를 잡아가고 있다.

 

벌써부터 ChatGPT를 기업이나 교육 환경에 이용하는 경우도 증가하고 있으며, 비단 ChatGPT 뿐만 아니라 인공지능 기술은 RPA(Robotic Process Automation)나 공장 및 생산현장의 자동화, 생활 가전, IoT 서비스, 음성인식 비서 등 다양한 곳에 적용되고 사용되고 있다.

 

인공지능 기술은 어떤것이며 관련 내용인 딥러닝과 머신러닝에 대해서 알아보고자 한다.

 

인공지능(AI : Artificial Intelligence)

인공지능이란 인간의 사고와 비슷한 지적 능력을 갖춘 컴퓨터 및 기술을 구현하는 것을 말한다.

'인공'이라는 단어는 사람이 자연을 흉내 낼 때 사용하는 것으로 인간의 힘으로 가공된 자연을 의미한다.

 

인공지능 기술이라는 것은 인간의 힘으로 만든 가공된 지능, 인간의 두뇌를 모방하는 기술이다.

 

인공지능 기술은 다음과 같이 구분할 수 있다.

인공지능기술분류

인공지능이라는 것은 머신러닝, 딥러닝 기술을 포함하는 큰 개념이다.

 

머신러닝(Machine Learning)

직역하면 기계학습이라는 뜻으로, 인공지능 기술을 구현하는 기술 중 하나이다.

방대한 데이터를 기반으로 컴퓨터를 스스로 학습시키는 것을 말한다.

 

예를 들어 대량의 도로 교통량 데이터를 머신러닝을 통해 학습시키면 해당 머신러닝 모델은 특정한 패턴을 분석한다. 이를 통해 교통 트래픽이 많이 증가하는 구간이나 시간대를 찾아낼 수 있고, 더 나아가 이렇게 구축한 패턴을 통해 특정 시간대의 교통량을 예측을 할 수도 있다.

 

또한 머신러닝을 통해 많고 다양한 고양이 사진을 학습시켜 모델을 구축한 뒤 전혀 다른 강아지 사진을 인식하도록 하면 현재 입력된 이미지가 고양이인지 고양이가 아닌지 판단할 수 있다.

 

 

딥러닝(Deep Learning)

딥러닝은 머신러닝에 포함되는 기술로 머신러닝에서 더욱 진화된 '인공신경망'을 통해 컴퓨터가 학습하는 기술을 말한다. 상대적으로 머신러닝보다 더욱 복잡하고 비선형적인 문제도 처리가 가능하다는 특징이 존재하며, 인공신경망이라는 사람의 두뇌와 비슷한 구조의 학습 방식을 통해 예측과 분류 작업도 가능하다.

 

딥러닝을 통하면 머신러닝보다 복잡한 상황에서 인공지능을 적용할 수 있는데

자연어 처리를 통하여 사진에서 텍스트를 추출하거나 긴 글을 분석하고 해당 내용을 요약할 수도 있다.

 

또한 음성인식을 통해 사용자의 음성을 이해하고 명령을 분석하어 음성 비서 및 음성 검색에서도 활용할 수 있다. 

 

*참고로 ChatGPT-3.5 또한 OpenAI에서 딥러닝 기술을 기반하여 자연어 처리를 하도록 만들어진 것이다.

 

머신러닝 딥러닝 차이

정확하게 말하자면 딥러닝을 포함하는 개념이 머신러닝이며, 딥러닝은 머신러닝의 한 분야라고 보면 되겠다.

 

머신러닝은 선형적인 문제, 데이터 분석 및 패턴파악과 같은 문제에 적합하고

딥러닝은 비선형적이고 복잡한 문제, 많은 연산과 정확한 예측이 필요한 부분에 적합한 기술이다.

 

이렇게 보자면 딥러닝이 좀 더 복잡한 문제도 해결가능하여 좀 더 좋고 높은 수준의 인공지능 기술이라고 볼 수 있겠지만 반드시 그런 것만은 아니다. 두 기술은 장단점이 명확하기 때문에 특정 상황에서는 머신러닝이 딥러닝보다 적절하게 활용될 수 있고, 또 어느 상황에서는 딥러닝이 적합할 수 있다.