AI(인공지능), 머신러닝, 딥러닝? 이것만 알면 대화에 참여 가능!

AI(인공지능), 머신러닝, 딥러닝...

이세돌 9단을 바둑으로 이긴 알파고 쑈 이후부터 어딜 가나 한번 쯤은 화두가 되는 주제들입니다.

 

뭔가 앞으로 다가오는 미래에 대한 내용인 것 같기는 하죠?

많은 미래학자들이 인공지능은 앞으로 큰 변화를 만들 것이라고 합니다.

그래서 제가 공부한 내용 중에서 적어도 이 정도는 알고 있으면 좋겠다는 점을 정리해보았습니다.

 

제가 이해하기 쉽게 설명을 해드리겠습니다.

 

AI는 인공지능을 뜻하는 Artificial Intelligence의 줄임말입니다. 서양에서는 20세기 중반부터 활발하게 연구가 진행되었습니다. 

인간이 하는 일을 대신하기 위해 만들어진 기계라고 보시면 됩니다.

  

머신러닝, 딥러닝은 이 인공지능이 인간처럼 생각하기 위해서 학습하는 방법입니다.

머신러닝(Machine Learning)은 말 그대로 기계(Machine)가 학습(Learning)하는 방법입니다.

머신러닝은 주로 패턴을 찾는 데에 활용됩니다. 예를 들어, 1과 3이 입력으로 들어오고 4가 결과로 나왔다. 2와 4가 입력으로 들어오고 6이 결과로 나왔다. 이러한 패턴이 여러 개 주어지면 우리는 이 처리 방식이 덧셈이라는 것을 알 수 있습니다.

이렇게 입력과 결과 값이 주어졌을 때 그 처리 과정, 즉 패턴을 알아내는 것이 머신러닝이 잘 하는 일이죠.

 

딥러닝은 머신러닝의 방법 중에 하나인데 인간이 생각하는 방식인 신경망을 활용해서 기계를 학습시키는 방법입니다.

2006년 캐나다 토론토대학교 제프리 힌턴 교수가 인공지능이 스스로 학습, 판단, 추론할 수 있음을 이론적으로 증명한 논문을 발표했습니다. 전문가들은 이 때를 딥러닝의 새 시대가 열린 기점으로 봅니다. 이 전까지는 인공지능이 인간의 지도 하에 학습을 했다면 이 때부터는 인공지능 스스로가 학습을 하고 그 학습을 바탕으로 판단과 추론을 하게 되었죠. 즉, 인공지능이 인간의 지도를 벗어났다는 의미입니다. 하지만 아직까지 인공지능이 인간을 지배하는 것은 먼 미래의 이야기입니다. 왜냐하면 인공지능이 가질 수 없는 인간만이 가질 수 있는 능력들이 있기 때문이죠.

 

인공지능의 이론은 1943년에 맥칼라와 피츠에 의해 수립되었습니다. 하지만 1990년대에 들어오기 전까지는 인공지능의 발전을 충분히 뒷받침할 컴퓨터 처리속도와 데이터가 없었기 때문에 크게 빛을 발하지 못했습니다.

 

1990년대부터 인터넷이 보급되고, IT 산업이 급성장함에 따라 컴퓨팅 속도와 데이터는 기하급수적으로 증가하게 됩니다. 

 

그 결과, 1997년 5월 IBM의 인공지능인 딥블루는 인간 세계 체스 챔피언인 개리 카스파로브을 이깁니다. 

2016년 알파고가 이세돌 9단에게 바둑을 이기기 약 20년 전에 인공지능은 인간에게 체스를 이겼지요. 

 

그럼 앞으로는 어떤 분야에서 인공지능이 인간을 이기게 될까요?

3차 산업시대까지는 인간의 물리적 한계를 뛰어넘게 만드는 중공업, 조립 로봇들이 대표적이었죠. 공사 현장에서 포크레인을 사용하면서 인간이 삽질하는 것보다 수백, 수천배의 능률이 향상되었죠. 

4차 산업시대에는 인간의 지적 한계를 뛰어넘는, 전문직을 대체하기 위해 만들어진 인공지능들이 쏟아져 나올 것입니다. 공사 현장에서 인간의 조작이 필요했던 포크레인은 무인 측량 굴삭기가 나오면서 인간이 필요 없어졌습니다.

https://news.joins.com/article/22531211

 

인공지능이 일자리를 대신하면 인간은 두 부류로 나뉘게 됩니다. 인공지능에게 지시를 내리는 인간, 인공지능의 지시를 받는 인간.

당신은 어느 편에 서 있을 것 같으신가요?

 

인공지능은 이미 기술, 의학, 법학, 금융, 이동수단 등 거의 모든 분야에서 실제로 사용되고 있습니다.

그렇다면 이 인공지능들은 현재 어떻게 어떤 모습으로 사용되고 있을까요?

다음 블로그에서 이어가겠습니다.

 

감사합니다.