인공지능, 기계학습, 심화학습의 다름(1/5)

인공지능, 기계학습, 심화학습의 다름(1/5)

 

 

 

본고는 오랜 동안 테크노로지 저널리스트였던 마이켈 코플란드(Michael Copeland）씨가 디프러닝(Deep Learning)의 기본을 설명하는 일련의 기사 중 제1탄이다.

<인공지능은 미래의 테크노로지이다.> <인공지능은 사이언스 픽션이다.> <인공지능은 이미 우리들 일상생활의 일부이다.> 이들 설명은 모두 사실이고 단지 AI의 어느 면을 가리켜 하는 말인지에 따른다.

 

예를 들면 금년 Google DeepMind가 개발한 프로그램 <알파바둑>（AlphaGo）이 바둑 대국에서 한국의 기사 이세돌씨를 이긴 때에 Deep Mind가 이긴 경위를 설명하기 위하여 <AI>, <기계학습>, <Deep Learning>이라는 말이 미디어에서 자주 등장하였다. 이 3개는 모두가 알파고가 이세돌 기사를 이긴 이유의 일부인데, 같은 것은 아니다.

그 관계를 생각할 때 동심원으로 나타내는 것이 가장 간단하다. 먼저 최초로 생겨난 아이디어가 <AI>이다. 이것은 가장 포괄적인 개념이다. 다음으로 <기계학습>이 발전하고 최후로 <Deep Learning>이 등장하였다. 오늘 날 AI의 급속한 성장을 촉진하는 <Deep Learning>은 AI와 기계학습에 포함되고 있다.

 

1) 영고성쇠를 반복한 AI의 역사

 

AI는 인간의 창조력의 산물이다. 1956년에 개최된 다도마스회의에서 AI의 이름 아래 수명의 컴퓨터 과학자가 모여서 AI라는 분야를 확립한 이래 여러 연구소에서 본격적인 연구가 진행되게 되었다. 그 후 수십 년 사이에 AI는 <인류의 문명화에 있어서 극히 밝은 미래에로의 열쇠>로서 환영받게 되기도, <테크노로지의 유행에 약한 과학자의 무모한 개념>으로서 무용의 장물처럼 취급되기도 하였다. 요컨대 2012년까지는 영고성쇠를 반복해 왔다고 해야 할 것이다.

 

그러나 근래 수년 (특히 2015년 이후), AI는 급속한 성장을 성취하게 되었다. 그 이유의 태반은 일찍이는 없었던 빠르고, 안전하고, 강력한 병렬처리를 실현할 수 있는 GPU의 보급에 따른 것이다. 또 <실질적으로 무한의 스토레지>와 <이미지 *텍스트, 트랜잭션(Transaction=관리 시스템)>, 매핑<(mapping=지도(地圖) 작성, 영상 그리기(寫像),> 데이터 등 여러 종류의 팽대한 데이터 혹은 그런 빅데이터 전체의 움직임)>이라는 2개의 중요한 요소가 동시에 등장한 것에도 관계하고 있다.

 

* 데이터베이스 트랜잭션(Transaction)=데이터베이스 트랜잭션은 데이터베이스 관리 시스템 또는 유사한 시스템에서 상호작용의 단위이다. 여기서 유사한 시스템이란 트랜잭션이 성공과 실패가 분명하고 상호 독립적이며, 일관되고 믿을 수 있는 시스템을 의미한다. 위키백과

 

그러면 2012년까지의 저속시대에서 몇 억의 사람들이 날마다 사용하는 여러 가지 응용분야를 만들어 낸 붐으로까지의 변천에서 컴퓨터과학자의 걸음을 보기로 하자.

출처=미카엘 코플랜드(Michael Copeland) · August 9, 2016

출처=https://blogs.nvidia.co.jp/.../whats-difference-artificial-intelligence