피자와콜라
안녕하세요 피자와콜라 입니다. 오늘 부터 새롭게 인공지능(AI)에 대하여 공부하고 포스팅을 하려고 합니다. 알파고와 이세돌의 대결 이후 사람들은 인공지능에 대한 관심이 늘어났는데요. 뉴스를 보면 인공지능, 머신러닝, 딥러닝이 혼재되어 기술되어 있습니다. 다 비슷한 개념처럼 보이지만 위 세 단어는 차이가 있습니다. 오늘은 기초적인 지식인 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이와 의미에 대하여 알아보겠습니다.
인공지능, 딥러닝, 머신러닝
인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 구분하는 가장 좋은 방법은 아래의 그림과 같이 고등학교 시절에 배운 집합의 개념으로 생각하면 됩니다.
1. 인공지능
인공지능은 영어로 Artificial Intelligence로 Artificial (인공의) Intelligence(지능)의 합성어 입니다. 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술으로 딥러닝, 머신러닝을 모두 포함한 개념입니다. 즉 컴퓨터와 같이 인간의 지능을 흉내내는 모든 행위를 의미 합니다. 예를들면 고전적인 Alan Turing이 개발한 Chess program이 있습니다.
2. 머신러닝
머신러닝은 특정 업무를 수행하기 위하여 많은 정보로부터 확률적인 방법을 사용하여 기계를 가르치는 것을 의미 합니다. 말은 장황하고 어렵지만 흔히들 사용하는 스팸 필터와 같이 특정한 알고리즘을 설정하고 이러한 알고리즘을 통하여 대량의 정보를 분석하고 구분하여 주는 작업을 의미 합니다.
3. 딥러닝
마지막으로 딥러닝은 신경 세포망(Neural networks)를 이용하여 복잡한 업무를 기계가 업무를 더 잘 수행할 수 있도록 학습을 시켜주는 것을 의미합니다. 따라서 우리가 알파고나 동영상을 보고 고양이를 인식하거나 하는 심층적인 인공지능은 대부분 딥러닝이라고 생각하면 됩니다. 딥러닝은 머신러닝과 인공지능과는 차별되게 스스로 정보에 대한 분석을 하고 이를 분석하여 가중치를 결정하여 정보를 구분하는 역활까지 수행하게 됩니다. 따라서 사람이 프로그램을 만들지 않아도 스스로 정확도를 높여서 최적의 값을 찾아가는 방식이라고 생각하면 됩니다.
맺음말
오늘은 인공지능에 대한 첫 포스팅으로 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대한 구분과 의미에 대하여 알아 봤습니다. 매체에서 미래의 기술이라고 언급되는 대부분의 인공지능 기술은 딥러닝에 해당됩니다. 딥러닝은 인간이 특정한 기준을 명시하지 않아도 스스로 기준을 찾고 이를 분류하는 작업까지 수행하는 것을 의미합니다. 이러한 미래 산업에 발맞추어 우리도 어떻게 딥러닝을 수행하고 어떤식으로 사용되는지에 대하여 앞으로 포스팅 하도록 하겠습니다.