인공지능과 머신러닝, 딥러닝 이란?

오늘은 인공지능, 머신러닝 과 딥러닝이 무엇인지 알아보고 차이를 살펴보겠다.

 

사실 요즘 제일 핫한 기술 중 하나가 인공지능(A.I) 이다.

인공지능은 내가 설명하기도 전에 이미 수 없이 많이 들어본 단어일것이다.

알파고가 등장하기 전까지는 우리에게 인공지능은 그저 소설에 나오는 단어이자, 의미라고 알고있었다.

하지만 알파고가 등장한 이후, 인공지능은 우리와 더 가까운 현실 속의 기술로 발전하고 있다.

 

인공지능

인공지능은 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술이다.

공부하면서 알게 된건데, 인공지능의 역사는 약 80년 이나 되었단다. 하지만 인류는 훨씬 더 오래전부터 지능적인 시스템을 생각했다.

 

간단하게 역사를 훑고 가자면,

1943년 워런 매컬리와 월터 피츠가 최초로 뇌의 뉴런 개념을 발표했다.

1950년에는 그 유명한 앨런 튜링이 인공지능이 사람과 같은 지능을 가졌는지 테스트 할 수 있는 튜링 테스트를 발표했다.

1956년에는 많은 과학자가 참여한 다트머스 AI 컨퍼런스에서 인공지능에 대한 장밋빛 전망이 최고조에 도달했다.

이 시기를 인공지능 태동기 라고 한다.

 

그 이후 인공지능 황금기가 도래했다.

1957년 프랑크 로젠블라트가 퍼셉트론을 발표했다.

1959년 데이비드 허블과 토르스텐 비셀이 고양이를 사용해 시각 피질에 있는 뉴런 기능을 연구했다.

 

하지만 당시의 컴퓨터 성능 한계로 인해 간단한 문제를 해결하는 것에 그치자 첫 번째 AI 겨울이 도래했다.

이 기간에는 연구와 지원이 크게 감소했다고 한다.

그 다음 전문가 시스템이 등장했고, 두 번째 AI 붐이 도래했지만, 이 또한 한계를 드러내고 두 번째 AI 겨울이 도래했다.

 

이 이후에 인공지능은 다시 각광을 받기 시작했고, 어느 때보다 많은 관심과 지원을 받고 있는 상황이다.

 

그러나 아직까진 영화나 소설에서 등장하는 인공지능을 실생활에서 체험하기는 어렵다.

당장 시리나, AI 스피커만 봐도 정상적인 소통이 불가능할 때가 너무나도 많다.

영화와 현실이 차이나는 이유는 두 기술이 다르기 때문이다.

 

흔히 영화 속의 인공지능은 인공일반지능혹은 강인공지능이라고 부르는 인공지능이다.

사람과 구분하기 어려울 정도의 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 일컽는다.

 

반면 현실에서 우리가 마주하고 있는 인공지능은 약인공지능이다. 약인공지능은 아직까지는 어시스턴트 역할만 수행중이다.

그래서 AI 스피커나 AI비서등이 존재하는것이다. 또 알파고도 이 부류에 속한다.

 

그렇다면 언제 강인공지능 시대가 도래할까? 그건 아무도 모른다. 하지만 긍정적인 측면이 많이 존재한다고 한다. 그렇다고 너무 낙관 하지 않았으면 좋겠다. 위에서 살펴봤듯이 역사에 2번이나 AI 겨울이 도래했지 않은가? 주의하며 조금 느리지만 확실히 나아가야한다.

 

 

머신러닝

머신러닝은 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야이다.

인공지능 하위 분야 중에서 지능을 구현하기 위한 소프트웨어를 담당하는 핵심 분야이다.

 

머신러닝은 통계학과 관련이 아주 깊다. 통계학에서 유래된 머신러닝 알고리즘이 많으며, 통계학과 컴퓨터 과학 분야가 상호작용하면서 발전하고 있다. 

 

하지만, 최근 머신러닝의 발전은 통계나 수학 이론보다 경험을 바탕으로 발전하는 경우도 많다. 컴퓨터 과학 분야가 이런 분위기를 주도하고있다. 컴퓨터 과학 분야의 대표적인 머신러닝 라이브러리는 사이킷런(Scikit-learn)이다.

 

사이킷런 라이브러리는 파이썬 API를 사용한다. 따라서 사용하기가 편리하다. 퍼신러닝 분야에 관심이 높아지면서 파이썬과 함께 사이킷런 라이브러리도 인기를 얻고 있다.

 

당연하지만 사이킷런에 모든 머신러닝 알고리즘이 포함되어 있지는 않다. 연구자들은 새로운 알고리즘을 끊임없이 개발한다. 많은 사람들이 개발한 알고리즘을 사용해보고 장단점을 파악한 후, 어느정도 알고리즘이 효율성이 있고 유익하다고 판단될 경우 사이킷런 라이브러리 개발자들이 이 알고리즘을 라이브러리에 추가한다.

 

그렇기 때문에 라이브러리에 포함된 알고리즘들은 안정적이며 성능이 검증되어 있다.

 

 

딥러닝

많은 머신러닝 알고리즘 중 인공 신경망을 기반으로 한 방법들을 통칭하여 딥러닝이라고 부른다.

인공 신경망이 이전과 다르게 놀라운 성능을 달성하게 된 원동력으로 크게 세 가지를 뽑을 수 있다.

바로 복잡한 알고리즘을 훈련할 수 있는 풍부한 데이터와 컴퓨터 성능의 향상, 그리고 혁신적인 알고리즘 개발이다.

 

2015년 구글은 딥러닝 라이브러리인 텐서플로를 오픈소스로 공개했다.

페이스북도 2018년 파이토치 딥러닝 라이브러리를 오픈소스로 공개했다.

이 라이브러리들의 공통점은 인공 신경망 알고리즘을 전문으로 다루고 있다라는 점과, 모두 사용하기 쉬운 파이썬 API를 제공한다는 점이다.

 

정리
인공지능은 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 시스템을 만드는 기술이다.
인공지능은 강인공지능과 약인공지능으로 나눌 수 있다.
머신러닝은 규칙을 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야이다. 
사이킷런이 대표적인 라이브러리이다.
딥러닝은 인공 신경망이라고도 하며, 텐서플로와 파이토치가 대표적인 라이브러리이다.