인공지능, 그리고 딥러닝은 무엇일까?
인공지능, 딥러닝에 관심이 생겨 공부를 제대로 하고 싶어서 무작정 친구가 추천해준 책으로 공부를 시작했다.
인공지능이란 무엇인가?
인공지능은 글자 그대로 인공적으로 만들어진 지능이다. 지능은 크게 보면 문제해결, 언어, 추상적 사고, 환경에 따른 적응 등과 같은 다양한 생각을 할 수 있는 지적 능력이다.
인공지능의 정의는 다음과 같이 정의할 수 있다.
- 스스로 생각하는 능력을 갖춘 컴퓨터 프로그램
- 컴퓨터를 이용한 지적인 정보처리 시스템
- 생물의 지능 또한 그 연장선상에 있는 것을 재현하는 기술
인공지능은 강한 AI, 약한 AI로 나눌 수 있다.
강한 AI는 범용 인공지능으로서 생물, 특히 인간의 지능에 가까운 인공지능이다. 도라에몽, 아톰, 스타워즈의 C-3PO, 마블의 비전 등이 대표적인 강한 AI 이다.
약한 AI는 특화형 인공지능이라고 불리며, 특정 문제를 해결하거나 추론을 하기 위한 인공지능이다. 자율주행, 게임용 AI 등이 모두 약한 AI에 해당한다.
머신러닝이란?
머신러닝은 인공지능의 한 분야로서 인간의 학습능력을 컴퓨터상에서 재현하는 기술이다.
검색엔진, 스팸검출, 마케팅 예측, DNA 분석 로봇 등 광범위한 분야에서 응용되고 있다. 응용 분야에 따라 머신러닝 방법도 적절하게 선택할 필요가 있다.
-> 가장 아래에 있는 신경망은 머신러닝의 한 분야로 등장했고 딥러닝은 이 신경망을 기본으로 한다.
딥러닝이란?
많은 층으로 구성된 심층신경망에서의 학습을 딥러닝이라고 한다.
딥러닝은 일부 영역에 한해 사람의 뇌와 비슷한 수준의 학습이 가능하다는 것이 가장 큰 장점이다.
여러 층으로 형성된 신경망에는 입력과 출력이 있고 이런 신경망의 각 파라미터를 최적화하는 과정에서 신경망 자체가 학습된다.
또한 신경망은 역전파(backpropagation)라는 알고리즘을 학습한다. (책 뒷부분에서 배운다고 한다.) 이 과정에서 파라미터들이 반복적으로 조정되면서 신경망이 순차적으로 학습을 진행하고 그 결과 적절한 출력을 얻을 수 있게 된다.
인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대해 알아보고 그 차이점과 포함관계에 대해 알아보았다.