인공지능의 정의
오늘날의 우리는 컴퓨터에 둘러싸인 세상에 살고 있다.
태블릿, 스마트폰, 스마트워치부터 컴퓨터까지 정말 많은 전자기기에 둘러싸여 있다.
이러한 전자기기와 관련해서 최근에는 인공지능에 대한 관심이 급부상하고 있다.
오늘은 인공지능에 대해 조금 알아보는 시간을 가져보자.
인공지능은 인간의 지능을 모방하여 동작을 수행하고, 수집한 정보를 바탕으로 결과를 개선시켜나가는 시스템이다.
사람과 같이 생각하고, 행동하며, 학습까지 할 수 있는 기술을 의미한다. 그렇다면 인공지능은 어떻게 사람처럼 행동할 수 있게 되는 걸까. 아래 내용을 통해 한번 알아보자.
우리가 길을 가다가 동물 하나를 보았는데, 귀는 두 개이고, 꼬리는 길며, 생선을 먹고 있는 포유류였다.
이 동물을 봤다면 일반적으로 우리는 '고양이'라고 인식할 것이다. 그런데 고양이라는 것을 어떻게 알고 있는 걸까.
우리는 어린 시절 책이나 학습지를 통해 고양이가 어떻게 생겼고 무엇을 좋아하는지 배운 적이 있다.
그렇기 때문에 우리는 위와 같은 모습을 보고 고양이라고 인식하게 된 것이다.
만약 인공지능은 아직 고양이에 대해 제대로 학습하지 못했다면 고양이 인지, 코끼리 인지 알 수 있는 방법이 없다.
그렇기에 이처럼 인공지능은 반복적인 학습을 통해 사람처럼 모방하도록 만들어지게 된다.
인공지능은 언제부터 만들어졌나
1940년대 후반 그리고 1950년대 초반, 수학과 공학을 포함한 다양한 과학자들 사이에서 인공적인 두뇌의 필요성에 대해 이야기가 나오기 시작했다. 그로부터 몇 년이 지난 1956년, 다트머스 컨퍼런스라는 인공지능 관련 컨퍼런스가 미국 다트머스 대학에서 개최되었다. 이 컨퍼런스의 참가자들은 모두 수십 년간 인공지능 연구에 중요한 부분을 만들어온 사람들이었는데, 앨런 뉴얼(Allen Newell)과 허버트 사이먼(Herbert A. Simon)은 논리 이론을 소개했고, 존 매카시는 그들의 연구를 칭하는 이름으로 Arificial Intelligence로 칭하자고 설득했다. 결과적으로 이 컨퍼런스를 통해 인공지능은 AI라는 이름이 지어지고, AI가 세상에 탄생하게 되었다.
다트머스 컨퍼런스 이후, 18년간 AI의 황금기가 펼쳐졌다.
이 황금기 동안 AI가 대수학 문제를 풀고, 기하학의 정리를 증명하며, 영어를 학습했는데, 이런 행동을 처음 목격한 사람들은 AI의 무한한 잠재력에 대해 혀를 내둘렀다. 대표적인 프로그램으로 탐색 추리와 자연어 처리 같은 프로그램이 있었는데, 이 중 탐색 추리는 미로를 찾을 때, 출구가 아니라고 판단되는 곳은 모두 삭제시켜 버림으로써 미로를 찾는 결과를 얻어냈다고 한다. 이러한 AI의 행동 패턴을 보면서 많은 연구가와 개인은 AI 낙관론에 대해 떠들었고, 20년 내에 완성형에 가까운 기계가 탄생할 것이라고 예측했다.
딥러닝과 머신러닝은 무엇인가
인공지능에 대해 알아보다 보면 딥러닝과 머신러닝이라는 단어를 접해보게 된다.
그렇다면 딥러닝은 무엇일까. 딥러닝(Deep Learning)은 인간의 뉴런과 유사한 인공신경망 방식으로 정보를 처리하는 학습 방식을 의미한다. 딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 통해 작동하는데, 이 인공신경망은 사람의 뇌 속 뉴런 작용을 본떠 패턴을 만든 컴퓨팅 시스템의 종류로, 사람의 뇌 속에 있는 생물학적 뉴런을 모방한 수많은 노드로 이루어져 있고, 이들은 서로 연결되어 있다. 가장 처음 맞이하는 계층에서 사람의 시신호와 유사한 입력 신호를 받고, 이 입력 신호를 다른 이어진 계층이 이어받은 후 마지막 계층에서 그 출력 값을 보내게 되는 원리로 동작한다.
딥러닝의 주요 활용 분야는 이미지를 구분하고, 사물을 인식하는 등 실생활에 유용한 곳에 활용되고 있다.
딥러닝에 대해 알아보았으니 머신러닝에 대해서도 한 번 알아보자.
인공지능이 나오고 얼마 지나지 않았을 때, 인공지능을 학습시키기 위해 많은 전문가들이 직접 수많은 샘플들을 수작업으로 컴퓨터에 등록하는 과정을 거쳤는데, 이렇게 하다 보니 너무 많은 시간과 노동력이 들어갔다.
이런 문제점들로 인해 전문가들이 머신러닝을 만들게 되었다.
머신러닝은 인공지능의 분야 중 하나로서, 인간의 학습능력과 같은 기능을 컴퓨터에 입력하기 위한 기술이다.
결론적으로 인공지능은 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 구분하도록 하는 기술이고, 머신러닝은 사람처럼 생각하기 위해 학습능력을 컴퓨터에 넣기 위한 기술이며, 딥러닝은 이 머신러닝을 위해 빅데이터를 기반으로 스스로 학습하고 판단하도록 하는 기술을 의미한다. 인공지능의 기술 중 머신러닝이 포함되고, 이 머신러닝의 범주에 딥러닝이 포함되는 것이다.
