인공지능과 머신러닝의 차이점은 무엇인가요?

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 현재 매우 인기 있는 유행어이며, 종종 같은 의미로 사용되는 것처럼 보입니다.

둘은 완전히 같은 것은 아니지만, 비슷하게 인식되는 경우가 있어 혼동을 일으키는 경우가 있습니다. 그래서 두 개념의 차이점을 설명하는 글을 써보는 것이 좋겠다고 생각했습니다.

빅데이터, 분석, 그리고 우리 세계를 휩쓸고 있는 광범위한 기술 변화의 물결에 대해 이야기할 때 이 두 용어는 매우 자주 등장합니다.

요약하자면, 가장 적절한 답변은 다음과 같습니다.

인공지능은 기계가 우리가 "똑똑하다"고 생각하는 방식으로 작업을 수행할 수 있는 능력을 포괄하는 개념입니다.

그리고

머신 러닝은 인공지능의 최신 응용 분야로, 기계에게 데이터에 대한 접근 권한을 주고 스스로 학습하도록 하는 것이 핵심 아이디어입니다.

초기의 날들

인공지능은 아주 오래전부터 존재해 왔습니다. 고대 그리스 신화에는 인간의 행동을 모방하도록 설계된 기계 인간에 대한 이야기가 나옵니다. 초기 유럽의 컴퓨터는 "논리 기계"로 구상되었으며, 기본적인 산술 연산과 기억 기능 등을 구현함으로써 엔지니어들은 근본적으로 기계 두뇌를 만드는 것을 자신들의 임무로 여겼습니다.

기술이 발전하고, 더 중요하게는 우리 마음의 작동 방식에 대한 이해가 깊어짐에 따라 인공지능의 개념도 변화해 왔습니다. 점점 더 복잡한 계산을 수행하는 것보다는, 인공지능 분야의 연구는 인간의 의사 결정 과정을 모방하고 더욱 인간적인 방식으로 작업을 수행하는 데 집중하게 되었습니다.

인공지능, 즉 지능적으로 행동하도록 설계된 장치는 크게 응용 인공지능과 일반 인공지능의 두 가지 범주로 분류됩니다. 응용 인공지능이 훨씬 더 일반적이며, 주식 거래를 지능적으로 수행하거나 자율 주행 차량을 조종하도록 설계된 시스템이 이 범주에 속합니다.

일반화된 인공지능, 즉 이론적으로 어떤 작업이든 처리할 수 있는 시스템이나 장치는 아직 흔하지 않지만, 오늘날 가장 흥미로운 발전이 이루어지고 있는 분야가 바로 여기입니다. 또한 머신 러닝의 개발을 이끈 분야이기도 합니다. 흔히 인공지능의 하위 분야로 불리지만, 실제로는 현재 인공지능 기술의 최첨단이라고 보는 것이 더 정확합니다.

기계 학습의 부상 

두 가지 중요한 돌파구가 머신러닝을 인공지능 개발을 현재와 같은 속도로 이끌어가는 원동력으로 만들었습니다.

그중 하나는 1959년 아서 사무엘이 제시한 것으로, 컴퓨터에게 세상에 대한 모든 지식과 작업 수행 방법을 가르치는 대신 스스로 학습하는 방법을 가르치는 것이 가능할지도 모른다는 생각이었다.

두 번째는 비교적 최근의 현상으로, 인터넷의 등장과 함께 생성, 저장 및 분석 가능한 디지털 정보의 양이 엄청나게 증가한 것입니다.

이러한 혁신이 이루어지자 엔지니어들은 컴퓨터와 기계에게 모든 것을 가르치는 것보다 인간처럼 생각하도록 코딩하고 인터넷에 연결하여 세상의 모든 정보에 접근할 수 있도록 하는 것이 훨씬 효율적이라는 것을 깨달았습니다.

신경망

신경망의 개발은 컴퓨터가 우리처럼 생각하고 세상을 이해하는 방식을 가르치는 데 핵심적인 역할을 해왔으며, 동시에 속도, 정확성, 편견 없음과 같은 인간이 가진 본질적인 장점을 유지할 수 있도록 해주었습니다.

신경망은 인간의 두뇌와 같은 방식으로 정보를 분류하도록 설계된 컴퓨터 시스템입니다. 예를 들어 이미지를 인식하고 이미지에 포함된 요소에 따라 분류하도록 학습시킬 수 있습니다.

기본적으로 확률 시스템에 기반하여 작동합니다. 입력된 데이터를 바탕으로 어느 정도 확실성을 가지고 진술, 결정 또는 예측을 내릴 수 있습니다. 피드백 루프가 추가되어 "학습"이 가능해집니다. 즉, 자신의 결정이 맞는지 틀린지 감지하거나 알려줌으로써 미래에 취하는 접근 방식을 수정합니다.

머신러닝 애플리케이션은 텍스트를 읽고 작성자가 불만을 표현하는지 축하를 하는지 파악할 수 있습니다. 또한 음악을 듣고 그 음악이 누군가를 행복하게 할지 슬프게 할지 판단하여 분위기에 맞는 다른 음악을 추천할 수도 있습니다. 경우에 따라서는 원곡과 같은 주제를 표현하거나 원곡 팬들이 좋아할 만한 음악을 직접 작곡할 수도 있습니다.

이 모든 가능성은 머신러닝과 신경망 기반 시스템이 제공하는 것입니다. 공상 과학 소설 덕분에 우리는 마치 다른 사람과 소통하듯 자연스럽게 전자 기기 및 디지털 정보와 소통하고 상호 작용할 수 있어야 한다는 아이디어가 등장했습니다. 이러한 목표를 달성하기 위해 인공지능의 또 다른 분야인 자연어 처리(NLP)는 최근 몇 년 동안 매우 흥미로운 혁신의 원천이 되었으며, 머신러닝에 크게 의존하고 있습니다.

자연어 처리(NLP) 애플리케이션은 인간의 자연스러운 의사소통(글이나 말)을 이해하고, 그와 유사한 자연어를 사용하여 우리와 소통하려고 합니다. 머신러닝(ML)은 기계가 인간 언어의 미묘한 뉘앙스를 이해하고 특정 청중이 이해할 가능성이 높은 방식으로 응답하도록 학습하는 데 사용됩니다.

브랜딩의 문제일까?

인공지능, 특히 오늘날 머신러닝(ML)은 분명히 많은 가능성을 제시합니다. 일상적인 작업을 자동화하고 창의적인 통찰력을 제공할 수 있다는 약속 덕분에 은행, 의료, 제조 등 모든 산업 분야에서 그 혜택을 누리고 있습니다. 따라서 AI와 ML은 단순한 기술이 아니라, 꾸준히 그리고 수익성 있게 판매되는 상품이라는 점을 명심해야 합니다.

머신러닝은 마케터들에게 확실히 기회로 작용해 왔습니다. 인공지능(AI)은 오랫동안 존재해 왔기 때문에, 그 잠재력이 완전히 발휘되기도 전에 이미 "구식"으로 여겨지기 시작했을지도 모릅니다. "AI 혁명"을 향한 여정에는 몇 번의 시행착오가 있었지만, 머신러닝이라는 용어는 마케터들에게 새롭고 매력적이며, 무엇보다 현재 상황에 확고히 기반을 둔 무언가를 제공해 줍니다.

인간과 유사한 인공지능이 결국 개발될 것이라는 사실은 기술 전문가들 사이에서 기정사실처럼 여겨져 왔습니다. 확실히, 오늘날 우리는 그 목표에 그 어느 때보다 가까워졌고, 점점 더 빠른 속도로 나아가고 있습니다. 최근 몇 년간 우리가 목격한 놀라운 발전의 상당 부분은 머신러닝(ML)으로 인해 인공지능의 작동 방식에 대한 우리의 인식이 근본적으로 변화했기 때문입니다. 이 글이 인공지능과 머신러닝의 차이점을 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.