0. 인공지능? 머신러닝? 딥러닝?

인공지능이란 무엇인가

• 최근 알파고, 왓슨 등의 인공지능 프로그램들이 성공을 거두며 산업 전분야에서 인공지능이라는 단어를 사용하기 시작했습니다. 직업 추천 시스템, 지방흡입 회사 등 분야를 가리지 않고 사용하며 심지어는 벨트나 신발 등에까지 인공지능이라는 단어를 붙이는 상품이나 서비스들이 등장하고 있습니다.

• 하지만 이 모든 것들이 실제로 인공지능 이라는 말을 붙일 수 있는지에 대해서는 곰곰히 생각해볼 필요가 있습니다. 인공지능을 표방한 상품들을 보면 실제로는 단순히 기존에 있었던 통계들을 기반으로 예측하는 듯한 결과물을 보여주는 것에 불과한 경우도 많습니다.

• 따라서 합리적 선택을 원하는 소비자들은 어떤 상품이나 서비스가 실제 인공지능을 적용한 것인지 아닌지를 구별할 수 있는 능력을 갖출 필요가 있습니다.

• 일반 프로그램과 인공지능 기술이 접합된 프로그램을 구별하는 방법은 두가지가 있습니다. 첫번째로는 이것이 인풋 데이터의 양이 증가하면 결과의 질이 향상되는가? 두번째로는 블랙박스 기술인가?

• 첫번째 기준은 인풋 데이터의 양이 증가하면 결과의 질이 향상되는가 입니다. 기존의 프로그램들은 알고리즘을 중심으로 실행되기 때문에 인풋데이터의 양에 관계없이 결과가 동일합니다. 대표적인 예로 계산기가 있습니다. 계산기는 10번을 계산하든 10000번을 계산하든 더 좋은 결과를 내놓는다든지 하지 않습니다. 하지만 알파고 같은 인공지능의 경우 더 많은 기보를 학습시키거나 더 많은 데이터를 인풋할 경우 훨씬 뛰어난 결과물을 출력해낼 수 있습니다. 이런 점에서 인풋 데이터의 양과 결과물의 질의 관계를 통해 인공지능 프로그램인지 구별할 수 있습니다.

• 두번째 기준은 블랙박스 기술인지, 화이트박스 기술인지 입니다. 이 두가지를 나누는 기준은 '사람이 설명이 가능한가?' 입니다. 기존 프로그램들은 아무리 복잡해보여도 절차대로 진행해가며 어떤 과정을 거치는지 인지할 수 있었습니다. 하지만 인공지능 알고리즘들은 이런식으로 알기가 어렵다는 점에서 두개를 나누는 기준이 될 수 있습니다.

인공지능? 머신러닝? 딥러닝?

• 사회에 새로운 개념이 유행하기 시작하면 정확히 알진 못하지만 의미는 비슷한것 같은 단어들이 난무하기 시작합니다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 인공신경망 등의 단어들이 이와 같습니다.

• 위 사진이 세 개념간의 관계를 아주 잘 설명해주고 있는 사진 입니다. 딥러닝은 머신러닝에 포함되며, 머신러닝은 AI 에 포함되는 개념이라고 할 수 있습니다.