인공 지능, 흔히 말하는 AI는 "Artificial(인공의) Intelligence(지능)의 약자로, 인간에게 주어진 지적 능력을 컴퓨터에서 다양한 기술로 구현하는 소프트웨어와 시스템을 통틀어 일컫는 말입니다. 쉽게 말하면 인간처럼 사고하는 컴퓨터 기술이라고 할 수 있습니다. AI의 개념이 처음 생겨난 건 약 70년 전인 1956년입니다. 생각보다 오래되었습니다. 미국 다트머스 대학에서 열린 회의에서 전산학자 존 매카시가 처음으로 AI라는 용어를 언급하였습니다. 뒷날 매카시는 '인공 지능의 아버지'로 불리며 체스 게임 알고리즘 등 수많은 연구 업적을 남겼습니다. 당시 AI를 '기계를 인간 행동의 지식에서와 같이 행동하게 만드는 것'이라고 정의 내렸습니다. 2차 세계 대전 당시 '무적의 암호'로 불렸던 독일군의 암호를 해독했던 영국의 천재 수학자 앨런 튜링 역시 AI의 무시무시한 잠재력을 알고 있었습니다. 그는 컴퓨터가 사람처럼 생각할 수 있다고 주장하며 상대방이 컴퓨터인지 사람인지 구별할 수 없다면 그 컴퓨터는 사고 능력을 갖춘 것으로 간주해야 한다고 주장했습니다. 튜링의 이론은 AI 연구의 바탕이 되었으며, '튜링 테스트'라는 실험으로 발전해 인공 지능을 판별하는 기준으로 활용되고 있습니다.
머신 러닝과 빅 데이터
인공 지능은 크게 '머신 러닝'과 '딥 러닝' 두 종류로 나눌 수 있습니다. 둘 다 인고 지능에 속하는 하위 개념인데, 분명한 차이점이 존재합니다. 우선 머신 러닝은 정확한 판단을 내리기 위해 사용하는 수많은 데이터를 통해 '스스로 학습'하는 것 입니다. 이 때문에 계속해서 배우는 작업이 필요합니다, 이를 위해서는 학습을 할 수 있도록 엄청난 양의 데이터를 제공해 주어야 합니다. 여기서 익숙한 개념을 하나 말하자면, 바로 '빅 데이터'는 말 그대로 무궁무진하 데이터를 뜻합니다. 이는 디지털 환경에서 만들어지는 것으로, 생성 주기가 짧고 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상까지 만들어집니다. 머신 러닝은 이 빅 데이터를 분석해서 학습한 뒤, 그 내용을 바탕으로 정확한 '예측'을 하는 것입니다. 머신 러닝은 크게 지도 학습 (Supervised Learning), 비지도 학습 (Unsupervised Learning), 강화 학습 (Reinforcement Learning)으로 나뉩니다. 이 중에서 가장 일반적인 지도 학습은 데이터의 입력과 해당하는 출력을 모델에 제공하여 모델이 입력과 출력 간의 패턴을 학습합니다. 예를 들어, 고양이와 강아지 사진이 주어졌을 때, 각 사진이 고양이인지 강아지인지 분류하는 모델을 학습할 수 있습니다. 비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 사용하여 입력 데이터의 구조나 패턴을 찾는 방법입니다. 이를 통해 데이터의 특징을 발견하거나 데이터를 그룹화할 수 있습니다.강화 학습은 환경과 상호작용하며 어떤 목표를 달성하기 위한 행동을 학습하는 방법입니다. 에이전트는 행동을 취하고, 그 결과로 보상이나 패널티를 받습니다. 목표는 이러한 보상을 최대화하는 정책을 학습하는 것입니다. 머신 러닝은 활용한 가장 익숙한 사례를 들어 보겠습니다. 사용자의 얼굴을 인식하는 아이폰의 페이스 아이디, 내가 관심 있는 콘텐츠만 쏙쏙 골라 주는 유튜브와 넷플릭스의 추천 시스템 등이 바로 머신 러닝을 활용한 예시라고 할 수 있습니다. 또한 머신 러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자의 진단 및 치료를 지원하거나, 금융 분야에서는 사기 탐지와 신용 스코어링에 활용될 수 있습니다. 또한 자율 주행 자동차, 음성 인식 기술, 언어 번역 등 다양한 응용 분야에서도 머신 러닝이 적용되고 있습니다.
인공 신경망에서 발전한 딥 러닝
사람의 뇌에는 '뉴런'이라는 세포가 있습니다. 컴퓨터에 비유하면 하드 디스크 같은 역할을 합니다. 우리는 정보를 입력하고 출력할 때마다 뉴런을 사용합니다. 딥 러닝은 이러한 뉴런 세포를 연구해서 만든 데이터 학습 기술입니다. 컴퓨터 사양을 이야기할 때 흔히 'CPU'라는 장치를 언급합니다. CPU는 '중앙 처리 장치(Central Processing Unit)' 약자로, 컴퓨터의 머리 역할을 하는 부품입니다. 과거에는 엄청난 양의 연산 작업을 따라갈 CPU가 존재하지 않았습니다. 하지만 기술의 발달로 CPU의 성능이 빠르게 개선되면서 신경망의 연산 속도도 점점 빨라졌습니다. 학습을 위한 데이터를 수동으로 제공해야 하는 머신 러닝과 달리 딥 러닝은 데이터를 자율적으로 찾아내 학습한다는 것이 가장 큰 차이점이라 할 수 있습니다. 인공 지능 안에 머신 러닝과 딥 러닝이 속해 있고, 딥 러닝은 머신 러닝보다 조금 더 큰 범위의 개념이라고 하겠습니다. 딥 러닝은 인공 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하고 데이터를 분석하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 이를 통해 비구조화된 대규모 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고 예측할 수 있습니다. 딥 러닝은 여러 층으로 구성된 심층 신경망을 사용하여 특징을 추출하고 모델을 학습합니다. 딥 러닝에서 사용되는 주요 구조는 인공 신경망입니다. 이는 인간의 뇌의 동작에서 영감을 받아 만들어진 구조로, 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있습니다. 각 층은 노드(뉴런)들로 구성되어 있으며, 각 노드는 입력을 받아 가중치와 함께 활성화 함수를 통해 출력을 내보냅니다. 이렇게 여러 층의 인공 신경망을 통해 데이터의 복잡한 특징을 학습할 수 있습니다. 딥 러닝에서 가장 많이 사용되는 신경망 구조는 인공 신경망, 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Networks, CNN), 순환 신경망 (Recurrent Neural Networks, RNN) 등이 있습니다. 각 구조는 다양한 종류의 데이터와 문제에 적합하게 설계되었습니다. 딥 러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 게임 플레이, 자율 주행 등 다양한 분야에서 큰 성과를 이루고 있습니다. 예를 들어, 합성곱 신경망은 이미지 분류와 객체 검출에서 탁월한 성능을 보이며, 순환 신경망은 자연어 처리에서 번역, 챗봇, 감정 분석 등 다양한 응용에 사용됩니다. 딥 러닝은 많은 데이터와 연산 능력이 필요하므로, 현재는 고성능의 하드웨어와 대용량 데이터셋을 활용하여 발전되고 있습니다.