AI의 큰 그림 - 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 개념 지도

인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대해 처음 접하시는 분들을 위한 개념 정리입니다.

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계

인공지능(AI)은 컴퓨터가 인간처럼 지능적인 행동을 수행하도록 만드는 광범위한 개념입니다. 그 안에 머신러닝(기계 학습)과 딥러닝(심층 학습)이 포함되지요.

• 머신러닝은 AI의 한 분야로, 명시적인 규칙을 프로그래밍하지 않고 데이터로부터 패턴을 학습하는 방법들을 다룹니다.
• 딥러닝은 다시 머신러닝의 하위 분야로 인공신경망(Artificial Neural Network)을 활용하는 기법들을 일컫습니다. 즉, AI > 머신러닝 > 딥러닝의 포함 관계로 볼 수 있습니다.

이러한 계층 구조는 마치 큰 원 안에 작은 원들이 겹쳐 있는 모습으로 이해할 수 있습니다. AI라는 큰 원 안에 머신러닝이 있고, 머신러닝 안에 딥러닝이 자리 잡고 있는 개념이지요. 덕분에 모든 딥러닝은 머신러닝의 일종이고, 모든 머신러닝은 AI의 한 종류라고 할 수 있습니다.

---

인공지능의 역사

최초의 AI 연구들은 사람의 지식을 일일이 규칙으로 프로그래밍하는 규칙 기반 시스템(rule-based system)이 중심이었습니다. 과거의 AI는 인간이 "이렇게 생긴 건 고양이야"처럼 모든 규칙을 직접 정해줘야 했어요.

예를 들어 스팸 메일을 거르려면 "메일에 특정 단어가 있으면 스팸으로 분류" 같은 규칙을 사람이 하나하나 작성했지요. 이런 방식은 초창기 전문가 시스템 등으로 이어졌지만, 현실 세계의 문제들은 너무 다양해서 한계가 드러났습니다.

데이터가 폭발적으로 증가하면서 더 이상 사람이 모든 규칙을 손수 만들 수 없게 되자, 1980년대부터 머신러닝 개념이 부상했습니다. 머신러닝은 컴퓨터가 데이터 속 패턴을 통계적으로 분석하고 스스로 모델을 만들어내는 접근법입니다.

사람이 "귀는 이렇게 생겼고, 꼬리가 있으면 고양이"라고 일일이 가르쳐주지 않아도, 고양이 사진을 수천 장 보여주면 AI가 이미지에서 공통 특징(귀 모양, 털 패턴 등)을 학습하여 처음 보는 사진도 고양이인지 알아내는 식입니다.

2010년대에 들어 컴퓨터 성능 향상과 빅데이터의 축적으로, 딥러닝이 AI의 판도를 바꾸기 시작했습니다. 특히 2012년 이미지넷(ImageNet) 대회에서 딥러닝 신경망(AlexNet)이 기존 ML 기법들을 제치고 압도적인 성능을 보인 일이 기념비적이지요.

정리하면: 규칙 기반 → 머신러닝 → 딥러닝 순으로 AI 기술의 패러다임이 변화해왔습니다.

---

머신러닝 vs 딥러닝 – 뭐가 다를까?

머신러닝과 딥러닝은 둘 다 데이터를 보고 스스로 규칙을 학습한다는 점에서 닮았습니다. 그러나 학습 방식의 차이가 있습니다.

전통적인 머신러닝

전통적인 머신러닝에서는 사람의 개입이 어느 정도 필요합니다. 예컨대 고양이 사진을 머신러닝으로 학습시킨다면, 사진을 그대로 주는 대신 사람이 "고양이의 귀 모양, 수염, 털 색깔" 등의 특징(feature)을 뽑아줘야 했습니다. 모델이 학습하기 좋도록 설명서를 미리 조금 작성해주는 셈이죠.

딥러닝

반면 딥러닝은 그런 특징 추출도 자동으로 해냅니다. 인공신경망의 층이 여러 겹 깊게 연결되어 있기 때문에, 원본 데이터를 넣어주기만 해도 내부에서 스스로 유용한 특징들을 단계별로 찾아냅니다.

이 차이 때문에 복잡한 문제 해결 능력에서도 차이가 나는데요:

• 머신러닝: 사람이 전처리한 데이터를 사용하여 구조가 비교적 단순, 작은 규모의 문제에서도 적은 데이터로 학습이 가능
• 딥러닝: 데이터에 대한 설명서 없이 모든 것을 학습하므로 훨씬 많은 데이터와 복잡한 신경망 구조가 필요하지만, 그만큼 구조가 복잡한 문제도 잘 풀어냄 실제로 자율주행 자동차나 챗GPT 같은 대화형 AI처럼 방대한 패턴 인식이 필요한 고난도 작업에는 대부분 딥러닝 기술이 쓰이고 있습니다.

---

세 가지 학습 유형

머신러닝 알고리즘은 학습 방법에 따라 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있습니다.

지도학습(Supervised Learning)

말 그대로 "정답을 알려주면서" 학습시키는 방식입니다. 입력 데이터 X에 대해 사람이 정답 레이블 Y(타깃)를 함께 제공하여 모델을 훈련시킵니다. 마치 문제집의 정답지를 미리 보여주며 공부하는 것과 비슷하지요.

예시: 스팸메일 필터를 지도학습으로 만든다면, 수많은 이메일(입력)에 대해 각각 "스팸" 또는 "햄(정상메일)"이라는 정답 라벨을 달아서 학습시킵니다. 그렇게 훈련된 모델은 새로운 메일이 들어왔을 때 이메일 내용으로부터 스팸 여부를 예측하게 됩니다.

지도학습에는 분류(주어진 카테고리로 분류)와 회귀(연속적인 수치 예측) 문제가 대표적입니다.

비지도학습(Unsupervised Learning)

정답이 없는 데이터에서 구조를 발견하는 방법입니다. 데이터에 레이블(정답)이 전혀 없을 때, 비슷한 특징끼리 묶어주는 군집화(클러스터링) 등이 비지도학습에 속합니다.

예시: 여러 과일 사진이 있는데 사진마다 "사과" "바나나" 같은 꼬리표가 없다면, 컴퓨터가 색깔, 모양, 크기 등의 특징을 스스로 분석해서 비슷한 것들끼리 그룹짓는 식입니다.

사람으로 치면 시험 정답 없이 스스로 공부하는 격이어서 난이도가 높지만, 데이터의 숨은 구조나 패턴을 발견하는 데 유용하지요.

강화학습(Reinforcement Learning)

다소 색다른 접근으로, 행동 심리학의 보상 개념을 이용한 학습입니다. 정답을 주는 것도 아니고 데이터 간에 정해진 관계를 학습하는 것도 아닌 대신, 에이전트(Agent)라고 불리는 학습자가 환경(Environment) 속에서 행동(Action)을 수행하고 그 결과로 보상(Reward)을 받으면서 시도와 실패를 거듭해 최적의 전략을 찾아갑니다.

예시: 알파고처럼 바둑 강화학습을 시킨다고 하면, 처음에는 랜덤으로 수를 두다가 승패나 점수 차이 등을 보상 신호로 받아 "이 상황에서는 이런 수를 두는 게 좋겠다"는 것을 경험적으로 학습합니다.

마치 아기가 걸음마를 배울 때 넘어지기도 하고 한 걸음 내딛으면 칭찬받는 과정을 통해 걷기를 터득하는 것과 비슷합니다. 모든 경우의 수에 대한 정답을 미리 가르쳐줄 수 없을 때, 스스로 시행착오를 통해 최적 해법을 찾아가는 강인한 학습 방식이지요.

최근 딥러닝과 결합하여 복잡한 게임이나 로봇 제어 등에서도 성과를 내며 "머신러닝의 꽃"이라고 불리기도 합니다.

---

"데이터가 AI의 연료"인 이유

AI 분야에서 흔히 "데이터는 AI의 연료"라고 말합니다. 아무리 성능 좋은 AI 모델(엔진)이 있어도, 양질의 데이터 없이는 무용지물이라는 뜻이지요.

기계학습에서 모델은 데이터를 먹고 자라는데, 연료가 부족하거나 불순물이 섞이면 엔진이 제대로 돌지 않는 법입니다. 자동차 엔진에 부적절한 연료를 넣으면 고장이 나듯이, AI도 부정확하거나 왜곡된 데이터를 학습하면 예상치 못한 오류나 편향이 발생합니다.

실제 사례

• 아마존의 AI 면접 시스템이 과거 데이터의 편향을 배워 여성 지원자를 불합리하게 탈락시킨 사례
• 챗봇 테이(Tay)가 악의적인 입력을 학습해 인종차별 발언을 내뱉은 사건 반대로 풍부하고 정확한 데이터는 AI의 성능을 비약적으로 향상시키는 열쇠입니다. 요즘 AI 시대에는 데이터를 단순히 많이 모으는 것뿐 아니라, 어떻게 잘 가공하고 활용하느냐가 승부를 가릅니다.

정리하자면, AI에게 데이터는 곧 양질의 연료이자 교과서 역할을 합니다. 우리가 AI 모델에 좋은 데이터를 충분히 공급하면, 모델은 그만큼 똑똑해지고 성능을 발휘할 수 있는 것이죠.