안녕하세요. 달콤쌤입니다.
오늘은 인공지능과 머신러닝에 대해 정의하고 상관관계에 대해서 정리해봅니다.
인공지능(AI)이란 무엇일까요?
AI는 Artificial Intelligence의 약자로, 한국어로는 인공지능이라고 합니다.
인공지능은 인간의 지능을 모방하도록 설계된 컴퓨터 시스템을 의미하며 게임하기, 의학적 진단하기, 자율 주행 자동차 운전하기 등 다양한 작업을 수행하도록 학습될 수 있습니다.
머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야와 밀접하게 관련되어 있으며, 우리 삶의 많은 측면에 영향을 미치고 있습니다.
인공지능의 주요 기능:
- 학습: 데이터로부터 학습하여 지식을 쌓고, 개선합니다.
- 추론(예측능력): 학습된 지식을 사용하여 새로운 정보를 추론하고, 예측을 합니다.
- 문제 해결: 복잡한 문제를 해결하기 위한 전략을 개발하고, 실행합니다.
- 인식: 주변 환경을 인식하고, 이해합니다.
- 작동(혹은 자율성): 사람의 개입 없이도 물리적인 세계와 상호 작용하여 작업을 수행합니다.
인공지능의 활용 분야:
- 의료: 질병 진단, 치료 계획, 약물 개발
- 금융: 사기 감지, 위험 관리, 투자 조언
- 제조: 생산 최적화, 품질 관리, 예측 유지 관리
- 소매: 개인 맞춤형 추천, 가격 책정, 고객 서비스
- 교통: 자율 주행 자동차, 교통 시스템 관리, 물류 최적화
- 고객 서비스: 고객 문의 응답, 자동화된 작업 처리
- 엔터테인먼트: 영화 제작, 게임 개발, 음악 작곡
- 농업: 작물 수확량 예측, 병충해 관리, 토양 관리
인공지능의 종류:
- 인공 일반 지능(AGI): 인간과 동일한 수준의 지능을 가진 가상의 인공지능입니다.
- 약한 인공지능(ANI): 특정 작업을 수행하도록 설계된 인공지능입니다. 현재 대부분의 인공지능 시스템이 이에 속합니다.
- 강화 학습: 시행착오를 통해 최적의 행동 방식을 학습하는 인공지능입니다.
- 감독 학습: 라벨이 지정된 데이터를 사용하여 학습하는 인공지능입니다.
- 비감독 학습: 라벨이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 학습하는 인공지능입니다.
인공지능의 미래:
인공지능은 앞으로 더욱 발전하여 우리 삶의 많은 측면에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 인공지능은 새로운 산업을 창출하고, 기존 산업을 변화시키며, 우리의 삶을 더욱 편리하고 풍요롭게 만들 것입니다.
인공지능과 관련된 주요 윤리적 문제:
- 편향: 인공지능 시스템은 개발자의 편견을 반영할 수 있습니다. 이는 차별과 불공평을 초래할 수 있습니다.
- 투명성: 인공지능 시스템의 작동 방식을 이해하기 어려울 수 있습니다. 이는 책임 소재를 불분명하게 만들 수 있습니다.
- 안전: 인공지능 시스템이 오작동하거나 악용될 경우 위험할 수 있습니다.
- 일자리: 인공지능으로 인해 일자리 감소가 발생할 수 있습니다.
인공지능은 강력한 도구이지만, 윤리적으로 개발하고 사용해야 합니다. 인공지능이 인류에게 이로운 방향으로 발전하도록 노력해야 합니다.
머신러닝(Machine Learning: 기계학습)
머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추게 하는 기술을 의미합니다. 1959년, 아서 샤무엘은 머신러닝을 "기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야"라고 정의하였어요. 오늘날에는 인공지능을 구현하기 위한 핵심기술로 많이 알려져 있어요. 머신러닝을 구현하는 알고리즘에는 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신(Suppor vector machine, SVM), 결정 트리, 랜덤 포레스트, 신경망(neural networks) 등이 있습니다. 딥러닝은 그 중 신경망의 한 종류에 해당합니다. 신경망이란 인간의 뇌가 가지는 생물학적 특성 중 뉴런의 연결 구조를 가리키며, 이러한 신경망을 본떠 만든 네트워크 구조를 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)이라고 부릅니다. (ref.위키피디아: https://ko.wikipedia.org/)
인공신경망은 위 그림과 같이 여러 계층으로 구성되어 있습니다. 각 계층은 다른 유형의 정보를 처리합니다. 예를 들면 딥러닝 모델을 사용하면 이미지의 여러 특징을 먼저 학습한 뒤, 그 특징들을 조합해서 원하는 경우를 도출하게 되는데, 고양이 사진을 구분하기 위해서 귀, 눈, 입 등의 특징인 "부분정보"를 학습한 뒤 이해한 부분 정보들을 조합하여 최종적으로 "고양이"라는 "전체 정보"를 인식하게 됩니다.
머신러닝 알고리즘은 크게 다음 세가지로 나눕니다.
지도학습: 입력과 출력 데이터를 함께 사용하여 모델을 학습
비지도 학습: 데이터가 없는 경우, 즉, 컴퓨터가 스스로 패턴을 찾아내야함.
강화학습: 컴퓨터가 대상에 따라 어떤 행동을 취해야 할지 학습하는 방법.
딥러닝(deep learning)
딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 더욱 복잡한 문제를 해결하기 위해 발전된 기술입니다. 딥러닝은 방대한 양의 데이터를 통해 스스로 학습하고, 인간의 뇌를 모방한 신경망을 통해 더욱 정확한 예측을 가능하게 합니다.
딥러닝과 머신러닝의 차이점
딥러닝과 머신러닝은 모두 인공지능의 한 분야로, 데이터를 기반으로 학습하고 예측하는 기술입니다. 하지만 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.
1. 학습 모델의 복잡성:
- 머신러닝: 상대적으로 단순한 구조의 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석합니다.
- 딥러닝: 인간의 뇌를 모방한 신경망을 여러 층으로 쌓아 매우 복잡한 구조를 가진 모델을 사용합니다. 이를 통해 더욱 복잡한 패턴을 학습하고 정확도를 높일 수 있습니다.
2. 데이터 의존성:
- 머신러닝: 특정 문제를 해결하기 위해 데이터를 미리 가공하고 특징을 추출해야 합니다. 즉, 데이터에 대한 전문적인 지식이 필요합니다.
- 딥러닝: 방대한 양의 데이터를 통해 스스로 특징을 추출하고 학습할 수 있습니다. 따라서 데이터 가공에 대한 부담이 상대적으로 적습니다.
3. 학습 시간:
- 머신러닝: 일반적으로 딥러닝보다 학습 시간이 짧습니다.
- 딥러닝: 복잡한 모델을 학습하기 위해 많은 계산 자원과 시간이 필요합니다.
4. 적용 분야:
- 머신러닝: 다양한 분야에 적용되지만, 상대적으로 단순한 문제 해결에 주로 사용됩니다. 예) 스팸 메일 필터링, 추천 시스템 등
- 딥러닝: 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 복잡하고 정교한 작업에 주로 사용됩니다.