인공지능은 무엇일까요?

인간의 지능으로 할 수 있는 사고나 학습 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 것입니다. 문제해결력이 핵심인데요. 쉽게 말하면 인간처럼 컴퓨터가 스스로 판단하고 결과를 도출하는 것입니다.

알고리즘이라는 단어 들어보셨죠? 어떤 문제를 해결하기 위한 절차나 명령어들을 일컫습니다. 일반적으로 인공지능이라하면 이 알고리즘과 이것을 가동시키는 컴퓨팅 성능을 함께 말합니다.

인공지능에는 머신러닝과 딥러닝이 있는데요. 아래 그림처럼 인공지능 안에 머신러닝이 그 안에 다시 딥러닝이 포함됩니다.

혹시 유튜브를 보다가 내가 관심있을 것 같은 영상이 추천영상으로 뜨는 경험 있으신가요?

이 추천영상은 바로 머신 러닝을 이용한 서비스입니다. 머신러닝이란 사용자가 제공하는 데이터를 컴퓨터가 학습하여 결과를 도출하는 알고리즘입니다.

한 마디로 유튜브 시청자가 '나는 이런 영상을 좋아해' 하고 알려주면 컴퓨터가 이것을 학습하여 비슷한 취향을 예측하는 것이죠.

머신러닝은 데이터가 주어지면 계속해서 학습하며 그 기능을 향상시킵니다. 그렇기에 보다 정확한 결과를 위해선 데이터와 시간이 필요합니다. 가끔 오류도 생기는데요. 이럴 경우 엔지니어, 즉 사람이 개입하여 문제를 바로잡아야 합니다.

머신러닝에서 진화한 기술이 딥러닝입니다. 딥러닝은 머신러닝의 하위개념이며 비슷한 방식으로 작동합니다. 하지만 머신러닝과 차이점이 존재하는데요.

머신러닝이 사람이 제공한 기준에 의해 데이터를 학습하는 반면 딥러닝은 분류 기준 없이 데이터를 입력하면 컴퓨터가 스스로 분류할 수 있습니다.

사람이 모든 것을 알려주는 것이 아니라 알고리즘이 스스로 데이터를 분석하여 차이에 따라 분류하고 예측하는 것이죠.

이를 인공신경망 기법이라고 하는데요. 스스로 패턴이나 규칙을 학습해서 의사결정을 하는 것입니다.

대표적인 예로 스스로 보행자와 신호등을 인식하는 자율주행분야가 있습니다.