인공지능(AI) 완전 초보 가이드 1편: AI, 머신러닝, 딥러닝? 기본 용어부터 잡고 가자!

 

 

안녕하세요, AI 세상에 첫 발을 내딛는 여러분! 최근 뉴스나 주변 이야기에서 인공지능(AI)이라는 단어를 정말 자주 듣게 되죠? AI 시대가 성큼 다가왔다고 하는데, 막상 접하려고 하면 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI 같은 어려운 용어들 때문에 시작부터 막막하게 느껴질 수 있습니다. 하지만 걱정 마세요! AI를 배우는 첫걸음은 바로 이 기본 용어들을 쉽고 재미있게 이해하는 것입니다.

이 포스팅에서는 AI 초보자 눈높이에 맞춰 필수 용어들을 하나하나 친절하게 설명해 드릴게요. AI 세계로 떠나는 흥미진진한 여정을 함께 시작해 볼까요?

AI란 무엇인가? 인간의 지능을 닮은 기술

가장 먼저, 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이 무엇인지 알아봅시다.

AI는 기본적으로 컴퓨터 시스템이 인간의 학습 능력, 추론 능력, 지각 능력 등을 모방하여 작업을 수행하도록 만드는 기술을 의미합니다. 마치 컴퓨터에게 '생각하는 방법’을 가르치는 것과 같죠.

AI는 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.

• 좁은 AI (Narrow AI): 특정 작업을 수행하는 데 특화된 AI입니다. 우리가 현재 일상생활에서 만나는 대부분의 AI가 여기에 해당됩니다. 예를 들어, 바둑을 두는 알파고, 음성 비서, 얼굴 인식 시스템 등이 좁은 AI입니다.
• 강한 AI 또는 인공 일반 지능 (Artificial General Intelligence, AGI): 인간처럼 다양한 영역에서 학습하고 문제를 해결할 수 있는 범용적인 지능을 가진 AI입니다. 아직까지는 연구 단계에 있으며, 영화에서 보는 인공지능이 AGI에 가깝다고 생각하시면 됩니다.

머신러닝(ML)과 딥러닝(DL), 그 차이가 궁금해요!

 

AI라는 커다란 우산 아래에는 여러 기술들이 있습니다. 그중에서 가장 핵심적이고 자주 등장하는 용어가 바로 머신러닝(Machine Learning, ML)과 딥러닝(Deep Learning, DL)입니다.

머신러닝은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 통해 학습하여 스스로 성능을 향상시키는 기술입니다. 개발자가 일일이 모든 규칙을 알려주는 대신, 데이터를 보여주면서 패턴을 찾고 예측하도록 만드는 거죠.

예를 들어, 스팸 메일을 구분하는 AI는 수많은 정상 메일과 스팸 메일 데이터를 학습하여 새로운 메일이 스팸인지 아닌지 스스로 판단하게 됩니다.

머신러닝에는 대표적으로 다음과 같은 학습 방식이 있습니다.

• 지도 학습 (Supervised Learning): 정답이 있는 데이터를 가지고 학습합니다. (예: 사진을 보여주며 ‘이것은 고양이’, '이것은 강아지’라고 알려주면서 학습)
• 비지도 학습 (Unsupervised Learning): 정답이 없는 데이터에서 숨겨진 패턴이나 구조를 스스로 찾아냅니다. (예: 고객 데이터를 분석하여 비슷한 취향의 고객 그룹으로 묶기)
• 강화 학습 (Reinforcement Learning): 어떤 환경에서 행동하고 그 결과(보상 또는 처벌)에 따라 학습하여 최적의 행동을 찾아갑니다. (예: 로봇이 시행착오를 통해 미로 탈출 방법을 배우기)

그렇다면 딥러닝은 무엇일까요? 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인간의 신경망을 모방한 인공 신경망(Neural Network), 특히 여러 층(Layer)을 깊게 쌓아 올린 심층 신경망(Deep Neural Network)을 사용하는 기술입니다. 딥러닝은 데이터에서 복잡하고 추상적인 특징을 스스로 학습하는 데 매우 뛰어납니다. 이미지 속에서 얼굴을 인식하거나, 음성을 이해하고 번역하는 등 최근 AI의 눈부신 발전은 상당 부분 딥러닝 덕분이라고 할 수 있습니다. 머신러닝이 데이터를 '분석’하는 다양한 도구를 포함한다면, 딥러닝은 그중에서도 특히 '심층 신경망’이라는 강력한 도구를 사용하는 방식이라고 이해하면 쉽습니다.

정리: AI ⊃ 머신러닝 ⊃ 딥러닝
AI는 가장 큰 개념, 머신러닝은 데이터를 통한 학습 방법, 딥러닝은 머신러닝 중 심층 신경망을 사용하는 특정 방법입니다.

최신 AI 트렌드, 이 용어들은 알아두자!

최근 AI 분야에서 빼놓을 수 없는 용어들이 몇 가지 더 있습니다.

• 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP): 컴퓨터가 인간의 언어(텍스트, 음성)를 이해하고 처리하도록 하는 기술입니다. 번역기, 챗봇, 음성 인식 등이 NLP 기술을 활용합니다.
• 생성형 AI (Generative AI): 기존 데이터를 학습하여 세상에 없던 새로운 데이터(텍스트, 이미지, 음악, 영상 등)를 만들어내는 AI입니다. 최근 돌풍을 일으킨 챗GPT나 이미지를 만드는 Midjourney 등이 대표적인 생성형 AI입니다.
• 대형 언어 모델 (Large Language Model, LLM): 엄청나게 많은 텍스트 데이터를 학습하여 인간처럼 자연스러운 언어를 구사하고 다양한 언어 작업을 수행할 수 있는 초대형 AI 모델입니다. 챗GPT를 비롯한 많은 생성형 AI 챗봇들이 LLM을 기반으로 합니다.

AI 학습의 첫걸음, 용어 숙지!

AI는 더 이상 전문가들만의 영역이 아닌, 누구나 알아야 할 필수 지식이 되어가고 있습니다. 오늘 배운 AI, 머신러닝, 딥러닝, 그리고 최신 용어들은 AI 기술의 기본 토대를 이루는 개념들입니다. 이 용어들을 제대로 이해하는 것만으로도 AI 관련 뉴스를 보거나 새로운 AI 도구를 접할 때 훨씬 쉽게 다가갈 수 있을 거예요.

AI의 세계는 무궁무진하며 앞으로 더욱 발전할 것입니다. 오늘 이 포스팅이 여러분의 AI 학습 여정에 튼튼한 첫걸음이 되었기를 바랍니다. 이제 기본 개념을 알았으니, 다음 포스팅에서는 우리 일상 속에 숨어 있는 AI 사례들을 찾아보면서 AI 기술이 얼마나 우리 삶과 가까워졌는지 알아보겠습니다!