11.12.17

인공 지능, 머신 러닝, 딥 러닝의 차이점

이번 글에서는 최근 많은 관심을 받고 있는 인공 지능, 머신 러닝, 딥 러닝의 차이점을 보다 명확하게 이해하기 위해 설명합니다.

최근 우리가 알고있는 세상은 기계쪽으로 많이 움직이고 있습니다. 그러나 우리는 많은 인간의 상호 작용 없이 모든 기계 작업을 완전히 활용할 없다는 것을 알고 있습니다. 기계 활용을 위해서, 우리는 기계를 위한 지능이 필요하다는 것을 알고 있으며, 이것이 바로 인공 지능이 요구되는 이유입니다. 사람이 개입하지 않아도 수많은 작업을 수행 있을 정도로 기계가 스마트하다는 개념입니다.

인공 지능과 머신 러닝이라는 용어는 종종 혼란을 야기하며 많은 사람들이 차이를 정확하게 알지 못합니다. 따라서 우리는 용어들을 서로 바꾸어 사용하게 됩니다. 머신 러닝은 기본적으로 인공 지능을 달성하기 위한 기계에 학습을 시킨다 개념입니다. 러닝은 인공 지능 분야에서 가장 최근의 용어로, AI 달성하기 위해 머신 러닝을 구현하는 방법 하나입니다.

우리 대부분은 터미네이터 시리즈 I, Robot 같은 자체적으로 지능을 가진 기계들, AI 기반 영화를 보았습니다. 그러나 실생활에서 AI 개념은 이러한 실제 상황을 처리하고 그에 따라 행동 만큼 충분히 최적화되지 않았습니다. 대부분 AI 구현은 특정 상황에 기반한 코딩 일뿐입니다. 머신 러닝은 많은 양의 데이터를 처리하고 추가 문제를 처리하기 위해 입력 / 샘플 데이터를 사용하여 기계를 학습하기 위해 도입되었습니다.

인공 지능

인공 지능은 이름에서 있듯이 인공적으로 지능을 만들어내는 것과 관련이 있습니다. 우리가 반세기 이상 반복해온 말입니다. 그것은 60 년대에 소개되었고 모든 사람의 눈을 매우 빠르게 사로 잡았습니다. 인공 지능의 목표는 기계가 인간의 작업을 적절히 수행하도록하는 것입니다.

인공 지능은 여러 가지 방법으로 구현되었습니다. 항상 스마트하게 구현할 필요는 없습니다. 주어진 선택이나 상황에 따라 하드 코딩된 기능으로  많이 구현이 되었습니다. 그러나 실시간 시나리오에서 우리는 많은 변수를 가지고 있으며, 그에 따라 어떤 행동이 실행되도록 선택해야 합니다. 이러한 시나리오에서 하드 코딩은 우리에게 좋은 결과를 주지 못합니다. 이것이 바로 머신 러닝이 나오게 이유입니다.

머신 러닝

머신 러닝 인공 지능을 구현하는 방법입니다. 이것은 기본적으로 방대한 데이터 세트를 사용하여 구문 분석되고 예제로 수집되는 알고리즘을 연구하는 것이며 이러한 예제를 기반으로 추가 문제를  해결하기 시작하였습니다.

머신 러닝이란 인간이 무언가를 배우는 것처럼 충분히 지능적인 예제 / 입력 데이터를 제공함으로써 기계가 문제를 해결하도록 배우는 것을 의미하며, 지능을 사용하여 다른 문제를 해결하는 방법을 제공합니다.

러닝

러닝 머신 러닝 시대의 최신 용어입니다. 러닝은 머신 러닝을 구현하는 방법입니다. 그것은 기본적으로 인공 신경망 알고리즘을 사용합니다. 사실 신경망은 우리 뇌의 생물학적 구조와 뉴런(신경) 간의 모든 상호 연결에 대해 영감을 받았습니다. 그러나 어떤 뉴런이 일정한 물리적 거리 내에서 다른 뉴런과 연결될 있는 생물학적 뇌와 달리 인공 신경망은 개별 레이어, 연결 데이터 전달 방향을 가지고 있습니다.

결론

인공 지능은 머신 러닝(실제 데이터를 위한 많은 효율적인 알고리즘 포함) 통해 구현되는 광범위한 개념입니다. 러닝에서는 머신 러닝을 기반으로 신경망 기반 알고리즘이 포함됩니다.



러닝은 인공 지능 세계에 새로운 가능성을 부여했습니다. 현재 컴퓨터 연구, 음성 인식, 자연어 처리와 같은 많은 데이터 문제를 해결하기 위해 연구 커뮤니티 업계에서 러닝이 사용되고 있습니다.

아직도 우리는 좁은 개념의 인공 지능을 말하고 있습니다. 좁은 개념의 인공 지능(또는 약한 개념의 인공 지능) 우리가 작업하고있는 인공 지능이 특정 분야의 작업과 관련되어 있음을 상징합니다. 예를 들어 자율 주행차 ( : Google 자동차) 또는 이미지 분류 / 얼굴 인식 ( : Facebook 러닝 알고리즘) 심층적인 학습을 통해 가능해진 특정 분야의 작업들입니다.


처음부터 인공 지능의 목표는 특정 분야의 작업과 관련이 없지만 모든 일반 작업을 수행하고 상황에 대처할 있는 인간의 두뇌 기능을 구현하는 일반적인 인공 지능 (AI) 만드는 것입니다. 예를 들어 인간의 두뇌를 완전히 모방해서  일상의 모든 일을 처리하는 , 이렇게 되기 위해서 우리는 길이 아직은 멀다고 보입니다.