어느새 우리의 삶에 깊숙이 들어온 현대 기술 중에 대표적으로 인공지능과 머신러닝이 있습니다. 주변에서 많이 쓰이는 용어지만 두 용어의 차이점을 확실하게 이해하고 사용하는 경우는 많지 않습니다. 인공지능과 머신러닝 각각의 두 용어는 비슷하지만 분명히 개념이 다릅니다. 그래서 이번 글에서는 인공지능과 머신러닝의 기본 개념을 정의해 보고, 이들 사이에 어떤 차이점이 있는지 이해하는 데 도움을 드리겠습니다.
인공지능(AI)란 무엇인가?
인공지능(AI, Artificial Intelligence)을 간단히 'AI' 라고 많이 불리고 있습니다. 인공지능이란 어떤 문제를 다룰 때 컴퓨터 시스템이 인간과 비슷한 방법과 접근으로 해결할 수 있도록 설계된 기술입니다. 인공지능은 일반적으로 다음과 같이 크게 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다:
- 약한 AI: 특정한 목표를 가지고 작업을 하도록 설계된 시스템으로, 현재 우리가 보편적으로 사용하는 대부분의 시스템이 약한 AI에 해당된다고 할 수 있습니다. 예를 들어, 인간 없이도 사용자의 응대를 가능하게 하는 챗봇, 인간의 음성을 듣고 수행하는 시스템, 유튜브의 추천 알고리즘 등이 이에 해당됩니다.
- 강한 AI: 인간과 같은 인지 능력을 갖춘 AI로, 어떤 목적을 위해 설계되지 않았고 이론적으로 인간과 상응하는 모든 종류의 지적 작업을 빠르고 정확하게 수행할 수 있습니다. 현재 강한 AI는 아직 연구와 이론의 영역에 머물러 있으나, 지속적으로 개발 중에 있습니다.
머신러닝(Machine Learning)이란 무엇인가?
머신러닝(Machine Learning)은 인공지능의 하위 분야라고 할 수 있으며, 데이터를 통한 경험과 학습을 바탕으로 지시된 어떤 일을 예측하고 결정을 내리는 기술입니다. 머신러닝 시스템은 주어진 데이터에서 패턴을 학습한다는 점에서 인공지능과 차이가 있으며, 이를 통해 또 다른 새로운 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있습니다. 머신러닝은 아래와 같이 크게 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다:
- 지도 학습(Supervised Learning): 레이블이 달린 데이터를 분석하여 모델을 훈련시키는 방법입니다. 예를 들어, 레이블이 달린 이메일 데이터를 사용하여, 내가 받은 이메일이 스팸인지 아닌지 필터링하는 시스템이 있습니다.
- 비지도 학습(Unsupervised Learning): 반면에 비지도 학습 유형은 레이블이 없는 데이터를 사용하여 데이터의 구조나 패턴을 발견하는 방법입니다. 예를 들면, 클러스터링, 차원 축소와 같은 기법이 이에 해당합니다.
- 강화 학습(Reinforcement Learning): 강화 학습은 주변 환경과 상호작용하면서 결과값을 최대화하는 행동을 학습하는 방법으로, 주로 게임 AI나 자율주행차에서 사용됩니다.
인공지능과 머신러닝의 주요 차이점
AI와 머신러닝은 서로 밀접하게 관련되어 있지만, 다른 개념입니다. 두 개의 용어는 아래와 같이 몇 가지 차이점이 있습니다:
- 범위: 인공지능은 폭넓은 개념으로, 다양한 기술과 방법을 포함하는 반면, 머신러닝은 인공지능의 하위 분야에 속하며, 지시한 특정 학습 알고리즘과 모델을 다룬다는 차이가 있습니다.
- 목표: 인공지능의 궁극적인 목표는 인간과 비슷한 지능을 구현하고 실행하는 것입니다. 반면, 머신러닝의 목표는 데이터를 바탕으로 학습하여 어떤 일을 예측하고 결정하는 것입니다.
- 기술 적용: AI는 특정 분야 뿐만 아니라, 로봇 공학, 자연어 처리, 이미지 인식 등 폭넓고 다양한 영역에서 활용될 수 있습니다. 머신러닝은 데이터를 기반으로 하는 시스템이기 때문에, 데이터 분석이나 예측 모델링 등 데이터를 중심으로 문제를 해결하고자 하는 기술에 적합합니다.
인공지능(AI)과 머신러닝은 밀접하게 연관되어 비슷하게 사용되는 경우가 많이 있지만, 그 기본 개념과 적용 범위는 분명히 다릅니다. 인공지능은 인간의 지능을 비슷하게 구현하고자 하며 넓은 범위의 기술을 포함합니다. 반면, 머신러닝은 데이터가 중심에 있으며, 데이터를 통해 학습하고 예측하는 특정한 방법론입니다.
이렇게 간단히 인공지능과 머신러닝 두 기술의 개념을 알아보고 차이점을 소개드렸습니다. 앞으로 우리 삶에 더욱 깊숙이 파고들 두 개념을 이해하셔서 현대 사회를 살아가는 데 도움이 되셨기를 바랍니다.