AI, 잘 모르겠다. '머신러닝'과 '딥러닝'은 무엇이 다른가요?

처음 ChatGPT를 사용했을 때의 놀라움은 이제 사라졌습니다. 이제는 익숙해졌죠. AI가 우리의 일상에 스며들었지만, 정작 AI가 무엇인지 정확히 아는 사람은 많지 않습니다. "멀티모달", "딥러닝", "머신러닝" 같은 용어를 들어본 적은 있지만, 그 의미를 제대로 이해하는 사람은 드뭅니다.

 

 

AI 개발에 필수적인 "머신러닝"이란 무엇일까요? 그리고 "딥러닝"은 무엇일까요? 더 나아가 AI란 무엇일까요?

 

AI는 Artificial Intelligence의 약자로, 한국어로는 인공지능입니다. 기계가 스스로 "생각"할 수 있도록 만드는 것이 AI 개발의 궁극적인 목표입니다. 기술과 로봇은 놀랍지만, 가장 놀라운 것은 우리 인간입니다. 우리의 뇌는 거대한 컴퓨터와도 같아서 현재의 기계 능력을 훨씬 뛰어넘는 계산을 일상적으로 해낼 수 있습니다.

 

 

AI 소프트웨어 개발자들은 언젠가 AI가 인간처럼 지식을 갖추고 생각할 수 있도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 최근 AI는 주로 알고리즘을 사용하여 다음을 예측하는 데 집중하고 있습니다. 예를 들어, 사용자가 최근에 들은 음악을 바탕으로 좋아할 만한 곡을 추천하거나, 지난주 쇼핑 리스트를 기반으로 비슷한 상품을 제안하는 식입니다. 하지만 AI 전문가들은 더 복잡한 사고나 결정도 미래에는 AI가 가능할 것이라고 생각합니다. 여기서 등장하는 것이 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)입니다.

 

머신러닝(기계학습)이란

 

 

ML, Machine Learning은 인공지능 분야의 큰 범주로, 소프트웨어 프로그램이 예측이나 결정을 어떻게 해야 하는지 학습하는 과정입니다. IBM 엔지니어 Jeff Crume는 머신러닝을 "매우 정교한 형태의 통계 분석"이라고 설명합니다. 그는 "이 분석을 통해 데이터로부터 예측이나 결정을 내릴 수 있다"며 "시스템에 입력되는 정보가 많을수록 더 정확한 예측이 가능하다"고 말합니다.

 

 

특정 작업을 수행하도록 개발된 일반적인 프로그래밍과 달리, 머신러닝은 데이터의 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 훈련시키는 것을 목표로 합니다.

 

딥러닝(심층학습)이란

 

 

DL, Deep Learning은 머신러닝의 한 종류입니다. 딥러닝은 머신러닝의 하위 범주로, AI에게 "생각"하는 법을 가르치는 것입니다. 알고리즘이 주어진 작업의 대부분을 수행할 수 있도록 하는 점에서 다른 머신러닝과 차별화됩니다. 딥러닝은 인간의 뇌가 결정을 내리고 패턴을 인식하는 방식을 모방한 인공 신경망(뉴럴 네트워크)을 사용합니다.

 

머신러닝과 딥러닝의 차이점

 

머신러닝과 딥러닝의 가장 큰 차이점은 학습 과정에서 인간의 지원이 필요한지 여부입니다. 머신러닝은 학습을 위해 인간이 데이터를 정리하거나 라벨을 붙이는 등의 작업을 해야 하지만, 딥러닝은 그런 지원 없이도 학습할 수 있습니다. 머신러닝은 비교적 간단한 경우 인간이 학습 과정을 관리하고 지원합니다. 머신러닝은 방대한 양의 훈련 데이터로 이루어지지만, 일반적으로 이 데이터는 인간이 수집하고 정리합니다.

 

 

예를 들어, 회사 A가 차량 이미지에서 차종을 인식하는 알고리즘을 만든다고 가정하면, 많은 차량 이미지에 사람이 직접 차종 라벨을 붙이는 작업이 필요합니다. 훈련이 끝난 후에도 결과의 정확성을 확인하기 위해 테스트용 데이터 세트가 필요합니다. 반면, 딥러닝은 이러한 지원 없이도 가능합니다. 알고리즘은 자체 신경망을 사용하여 라벨이 없고 정리되지 않은 데이터의 패턴을 인식합니다. 기업은 딥러닝을 도입함으로써 자동화된 알고리즘을 통해 방대한 양의 데이터를 정리하고 처리할 수 있어 많은 인력을 절약할 수 있습니다.

 

신경망의 원리

 

인공 신경망은 인간의 뇌를 모방한 것으로, 수천 개의 "노드"가 있습니다. 노드는 정보 전달과 처리를 담당하는 신경 세포와 유사합니다. 신경망에서는 노드가 층으로 배치되어 있으며, 여러 층의 노드가 상호작용하면서 데이터를 처리하고 예측이나 결정을 내립니다. 또한, 신경망에서 중요한 것은 "가중치"입니다. 가중치는 입력된 정보의 중요도를 수치로 나타낸 것입니다. 데이터가 입력되면 노드가 가중치를 부여하고, 이 가중치 값에 따라 다음 층으로 정보를 전달할지 결정합니다. 즉, 신경망은 입력된 데이터에 대해 외부의 지원 없이도 알고리즘이 스스로 결론을 내릴 수 있는 구조를 가지고 있습니다. 이를 기반으로 알고리즘은 방대한 데이터의 연관성을 인식하고, 인간처럼 답을 도출할 수 있게 됩니다.

 

왜 AI 개발에 머신러닝이 필요한가

 

머신러닝 덕분에 이전에는 인간만이 가능했던 이해와 예측 작업을 기계도 수행할 수 있게 되었습니다. 이는 의료 분야 등에서 큰 기대를 받고 있으며, 동시에 국방이나 프라이버시 문제에 대한 우려도 있습니다. AI가 긍정적이든 부정적이든, 머신러닝과 딥러닝을 통해 AI는 점점 더 인간의 능력에 가까워지고 있습니다.

 

미래에는 AI가 더욱 복잡한 문제를 해결하고, 우리 일상생활에서 더 많은 부분을 차지할 것입니다. 이로 인해 우리의 생활은 더 편리해지고, 다양한 분야에서 혁신이 일어날 것입니다.