요즘 AI(인공 지능)가 인간의 일을 빼앗는 등 위기감을 부추기는 이야기로부터, 기업의 AI 활용까지 매일 같이 AI에 관한 뉴스를 듣는다. 그러나, AI의 의미를 제대로 이해하지 못하는 사람은 많다. 배경에는, 기계학습(머신 러닝) 등의 용어가 잘못 사용되는 경우가 많은 것도 들 수있다. 그래서 AI와 기계 학습의 초보적인 지식에 대한 간단한 설명을 알아보자.
■ AI와 기계 학습의 차이
AI와 기계 학습의 차이는, 경제학과 회계학의 차이와 조금 비슷하다. 경제학은 학문의 분야이며, 노벨 경제학 상 수상자로 회계 업무를 의뢰하지는 않을 것이다. 그것과 마찬가지로 AI는 컴퓨터와 인간의 의사 결정 방법을 연구하는 과학 인 것이다. 한편, 기계 학습은 데이터로부터 학습하는 소프트웨어를 개발하는 기술을 의미한다.
양자의 차이는, 돈이 관련되면 더 중요하다. 벤처 캐피탈의 대부분은, 이제 "AI"라는 말을 과대 광고로 파악해, AI를 구가하는 기업 투자에 신중하게 되어있다. 그들은, 자연언어 처리를 사용해 메일을 필터링하는 플랫폼과, 얼굴 인식 기술에 의해 점포의 내방객을 추적하는 등 명확한 사용 사례가있는 기계 학습 소프트웨어에 대한 투자에 주력하고 있다.
이것에 대해, 페이스북이나 구글 등의 주요 테크 기업이나 대학은, 보다 광범위한 AI를 연구하는 연구소를 설립하고 있다. 이러한 실험실에서 태어난 구글의 기계 학습을 위한 소프트웨어 라이브러리 "TensorFlow"와 페이스북의 "Pytorch"는 무료로 제공하는 것이 가능하다.
■ "학습"이라는 말이 많이 사용되는 이유
오늘날, 가장 흥미로운 AI의 활용 방법은, 컴퓨터에 학습 능력을 갖게하고, 프로그래밍이 아니라, 배운 데이터로 작업을 수행하는 것이다. 이것에 사용되는 다양한 기술의 명칭에 "학습"이라는 말이 사용되고 있다.
기계학습에는, 크게 나누어 "자율 학습", "지도 학습", "강화 학습"이라는 3가지 수법이 있고, 베이지안 기계 학습과 기호 기회 학습 등 통계적 기법을 기반으로 기계 학습과 함께 이용하는 것이 가능하다.
그러나, 이 모든것에 대해 자세히 알 필요는 없다. 왜냐하면, 가장 많이 사용되는 기계 학습 유형은 "신경망"이기 때문이다. 신경망은 인간의 뇌를 모방 한 컴퓨터 시스템이 70년간 손님의 변동을 거듭하고있다.
■ 딥 러닝이란?
딥 러닝이라는 것은, 신경망의 레이어를 몇 겹이나 깊게하는 학습 방법의 하나로, 스마트폰의 음성 인식과 구글의 자동 번역 기능 등에 이용되고 있다. 각 레이어는 추상적 인 정보를 인식한다.
예를 들어, 딥 신경망을 사용하여 얼굴 인식을 할 경우, 레이어는 얼굴과 코, 입의 윤곽, 음영을 인식한다. 이처럼 개별 레이어는 추상적 인 데이터를 인식하고 모두가 합쳐지는 것으로 얼굴 전체를 인식 할 수있다.
■ 신경망은 화면에서 어떻게 보여?
기본적으로는 코드의 오합지졸처럼 보인다. 구글 AI의 자회사 인 "딥 마인드(DeepMind)"의 엔지니어들은 거의 모든 코드를 파이썬(Python)으로 쓰고있다. 파이썬은 1991년에 개발 된 프로그래밍 언어로 유튜브와 인스타그램, 구글 등의 서비스 대부분에 사용되고 있다.
AI에 있어서 최고의 수법이, 딥 러닝과 신경망인가라는 질문에 대한 대답은 "NO"이다. 신경망과 깊은 학습의 조합은 현재 가장 유망한 방법이라고 생각할 수있지만, 5년 후에는 완전히 새로운 기술이 개발되고 있는지도 모른다.
