인공지능과 머신러닝(Machine Learning)

 혹시 여러분은 인공지능이란 말을 들어보셨나요? 최근 ChatGPT 등의 대화형 인공지능의 등장으로 인해 가장 핫한 키워드 중 하나가 되었습니다. 기존에도 인공지능과 머신러닝 기술이 존재하였지만 IT기술에 관심이 있는 사람이거나 전문가들만 알고 있는 키워드였습니다. 하지만 알파고와 이세돌의 세기의 바둑대결을 기점으로 대중적으로 알려지게 되었으며 이후 발전을 거듭하여 오늘날에는 가장 중요한 기술분야 중 하나가 되었습니다. 따라서 이 글에서 인공지능과 머신러닝의 역사와 기초적인 개념 및 활용분야에 대하여 알아보도록 하겠습니다.

 

인공지능이란

 인공지능이란 기계나 컴퓨터 시스템이 인간의 지능을 모방하여 마치 생각하는 기계를 만드는 것을 목적으로 하는 기술을 의미합니다. 이를 위해 주로 인간의 학습능력, 추론, 문제해결 능력 등의 모방을 목표로 하며 전통적인 프로그밍의 방식과는 다르게 머신러닝을 통해 인공지능 스스로 학습하고 발전하는 능력을 가지고 있습니다.

 

 인공지능의 역사

 인공지능이란 말은 1950년대 다트머스 회의에서 처음으로 사용되었습니다. 앨런 튜링(Allan Turing)의 '계산 기계와 지능(Computing Machinery and Intelligence)'에서의 지능적인 기계에 대한 기술을 인공지능의 최초라고 보기도 하지만, 단어로서 처음으로 사용된 것은 다트머스 회의에서 존 매카시(John McCarthy)의 제안한 것으로부터 사용되었습니다.

 1950년대 처음 첫 등장을 이후로 컴퓨터 발전과 더불어 빠르게 성장하여 6,70년대에는 일반인의 전문지식의 활용과 논리추론에 목적을 둔 전문가 시스템(Experts System)이라 불리는 지식 기반의 인공지능이 개발되었습니다.

 1980년대와 1990년대에는 기계학습 알고리즘에 대한 연구가 활발히 이루어져 인공신경망등의 알고리즘의 개발되고, 컴퓨터가 데이터를 학습하여 문제를 해결하는 기술인 딥러닝(Deep Learning)이라는 개념이 등장합니다.

 그 후 2000년대 이후로 급속도로 발전하여 여러 층의 신경망 은닉층을 쌓아 올린 심층신경망(Deep Neural Networks)을 통해 자율주행, 이미지 판별, 객체인식, 음성인식, 기계번역, 이미지생성과 합성 등의 다양한 분야의 높은 성능을 보여주고 있습니다.

 

인공지능의 활용 분야

 현재 인공지능 기술은 다양한 분야에 적용되어 활용되고 있습니다. 예를 들면 음성인식, 자연어 처리 등의 기능을 활용한 스마트 스피커나 애플의 '시리'  아마존의 '알렉사'와 같은 서비스는 음성명령을 이해하고 명령을 처리하며 이미지 판별과 객체인식 등의 기능을 활용하여 주변 환경을 감지하고 운전을 결정을 내리는 자율 주행 자동차도 인공지능의 활용 분야입니다.

 또 인공지능은 금융분야에서도 활용도가 높습니다. 금융 시장의 데이터와 같은 대규모의 데이터의 분석과 처리에 인공지능은 효과적이며, 금융시장의 데이터 분석을 통하여 예측 모델을 만들 수 있으며 이를 통해 주가예측이나 투자전략 등에 활용되고 있습니다.

 의료분야에서도 많은 연구 및 활용이 진행되고 있습니다. 건강한 인간의 데이터 표본을 분석하여 건강 상태를 진단하는 예방의학 분야 또는 병원에서 촬영된 이미지나 영상에 대한 딥러닝 기술의 활용으로 질병의 진단에 활용되고 있습니다.

 

인공지능의 한계

 인공지능의 한계는 인공지능 모델에 제공되는 데이터에 의존하는것에 있다. 데이터의 질과 양에 따라 모델의 성능에서 큰 차이를 나타내며, 제공된 데이터의 범위 내에서만 작동한다. 이에 따라 학습되지 않은 새로운 상황이나 문제에 대하여 제 성능을 발휘할 수 없으며 새로운 데이터에 대하여 부적절하게 작동할 수 있다.

 또한, 인공지능의 모델 해석이 어렵다는 점이다. 따라서 인공지능이 내린 의사결정에 대한 이유를 파악하는 것이 어렵고 불투명하다는 것이다. 이와 같은 문제를 극복하기 위해 더 나은 알고리즘과 모델의 개발이 필요하며 인공지능이 내린 결정을 인공지능 스스로가 설명할 수 있는 인공지능의 개발이 필요할 것이다.