인공지능과 심층학습(1/3)

인공지능과 심층학습(1/3)

 

 

 

1) AI（인공지능）이란？Deep Learning（심층학습）이란

 

 

<AI（인공지능）>와 <Deep Learning（심층학습）>의 기본적 개념을 소개한다. 먼저 알아둘 것은 AI는 종합적인 개념과 기술이고 Deep Learning은 AI를 지탱하는 수법의 하나이다.

예를 들면 인간은 동물을 보았을 때 <개인지, 고양이인지>를 순간 판단한다. 그 메커니즘은 눈이나 귀로 얻은 정보를 경험, 지식과 비추어보아서 <동물인지> <종류는 무엇인지> 추측함으로써 실현하고 있다. AI의 기본적인 개념도 같아서 인간의 뇌가 행하고 있는 <추측>을 컴퓨터로 모방하는 데 있다.

 

이 때 중요한 것이 <학습>이다. AI도 경험. 지식이 없다면 추측하지 못하고 적절한 회답을 이끌어내지 못한다. 거기서 판단하기 위하여 필요한 법칙이나 룰 등을 학습할 필요가 있다. 그 학습방법은 <기계학습（Machine Learning）>이라 하고 <심층학습>이라는 수법도 있다.

인간도 어릴 때는 동물을 판별하지 못하지만 성장과 함께 학습하면 판별할 수 있게 된다. AI도 인간처럼 학습함으로써 성장하는 것이다. 그래서 보다 인간의 뇌에 가까운 수법으로써 <심층학습>에 주목하고 있다.

 

2) AI란

 

AI란、「Artificial Intelligence」의 머리글자를 취한 말이다. <인공지능>이라 번역한다. Wikipedia에서는 <인공적으로 컴퓨터상에서 인간과 같은 지능을 실현시키려는 시도이다. 혹은 그러기 위한 일련의 기초기술을 가리킨다.>라고 있는데 연구자에 따라 해석은 천차반별로 엄밀한 정의는 없다. 일반적인 해석으로서 <인공적으로 인간의 지능을 모방하기 위한 개념 및 기술>이라고 기억해두자.

 

AI(인공지능)에는 <컴퓨터가 인간처럼 학습하고, 지식을 바탕으로 추측한다.>는 것이 요구되어

그런 때문에 복잡한 플랫홈이나 알고리즘이 사용된다. 우리 몸 주변에는 스마트폰의 음성인식이나 장해물을 피하는 자동운전, 인터넷의 화상검색이나 웹페이지 검색, 산업분야의 로봇제어나 화상처리 등 여러 가지의 장소에 AI가 활용되고 있다.

또 AI라고 하면 최신기술이라는 이미지가 있는데, 실은 1950년대부터 연구가 계속되었다. 현재의 빅데이터나 Deep Learning(심화학습)을 활용한 AI의 발전은 <제3차 인공지능 붐>이라고 말한다.

출처=https://www.optim.cloud/blog/ai/ai-deeplearning