인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 대중 담론에서 종종 같은 의미로 사용되지만 동의어는 아닙니다. AI가 인간의 지능을 모방할 수 있는 기계와 관련된 더 넓은 개념인 반면, 머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 알고리즘 개발에 초점을 맞춘 특정 하위 집합입니다. 컴퓨터 과학의 이 두 영역 사이의 관계를 이해하는 것은 오늘날 자율주행차부터 개인화된 의료에 이르기까지 모든 분야에서 볼 수 있는 놀라운 발전을 파악하는 데 매우 중요합니다. 이 글은 기계 학습과 인공 지능의 개념을 설명하고 이들이 어떻게 상호 연결되는지 탐구하는 것을 목표로 합니다.
인공 지능이란 무엇입니까?
인공지능(Artificial Intelligence)은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 기계를 만드는 것을 목표로 하는 컴퓨터 과학 분야입니다. 이러한 작업에는 문제 해결, 자연어 이해, 패턴 인식, 경험을 통한 학습, 새로운 상황 적응 등이 포함될 수 있습니다.
AI의 종류
AI는 크게 두 가지 범주로 분류할 수 있습니다.
- 좁거나 약한 AI : 이 유형의 AI는 특정 작업을 수행하거나 특정 문제를 해결하는 데 특화되어 있습니다. 스트리밍 플랫폼이나 이미지 인식 소프트웨어의 추천 알고리즘을 예로 들 수 있습니다.
- 일반 또는 강력한 AI : 이 형태의 AI는 여전히 이론적 개념으로 남아 있으며 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖춘 기계를 수반합니다. 그들은 자기 인식, 감정, 변화에 적응하는 능력을 갖고 있을 것입니다.
머신러닝이란 무엇인가요?
머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 이를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 알고리즘 개발에 중점을 두는 AI의 하위 분야입니다. 특정 작업을 수행하도록 명시적으로 프로그래밍된 기존 알고리즘과 달리 기계 학습 알고리즘은 데이터를 분석하고 자동으로 추론을 도출하도록 설계되었습니다.
기계 학습의 유형
머신러닝은 크게 세 가지 유형으로 분류할 수 있습니다.
- 지도 학습 : 이 유형에서 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터 세트에 대해 훈련됩니다. 즉, 각 훈련 예제가 출력 레이블과 쌍을 이룹니다. 기계는 입력 데이터로부터 출력을 예측하는 방법을 학습합니다.
- 비지도 학습 : 여기에서 알고리즘은 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트에 대해 훈련되고 데이터의 기본 패턴이나 구조를 식별하려고 시도합니다.
- 강화 학습 : 이 패러다임에서 에이전트는 누적 보상의 개념을 최대화하기 위한 작업을 수행하는 방법을 학습하며 이를 위해 종종 환경과 상호 작용합니다.
AI와 ML의 교차점
머신러닝은 많은 AI 시스템과 애플리케이션의 중추 역할을 합니다. 이를 통해 기계는 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 성능을 향상시킬 수 있으므로 “지능적인” 것처럼 보이게 됩니다. ML이 AI에 기여하는 방법은 다음과 같습니다.
- 데이터 기반 의사결정 : ML 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하여 사람의 개입 없이 예측이나 결정을 내립니다.
- 적응성 : 더 많은 데이터에 노출됨에 따라 기계 학습 알고리즘은 새로운 정보에 적응하는 인간의 능력을 모방하여 학습하고 개선할 수 있습니다.
- 자동화 : ML은 인간의 인지 능력이 필요한 복잡한 작업을 자동화하여 시스템을 더욱 효율적으로 만들 수 있습니다.
결론
인공지능은 인간의 지능을 기계에 복제하거나 시뮬레이션하는 것을 목표로 합니다. AI의 중요한 하위 집합인 머신러닝은 이러한 기계에 데이터로부터 학습할 수 있는 기능을 제공합니다. 그들은 함께 산업에 혁명을 일으키고 한때 공상과학처럼 보였던 것을 현실로 만들고 있습니다. 컴퓨터 과학의 이 두 영역 사이의 미묘한 차이를 이해하면 세상을 형성하고 있는 놀라운 기술을 더 잘 이해할 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다.
