인공지능과 심층학습(2/3)

인공지능과 심층학습(2/3)

 

 

 

3) Deep Learning（심화학습）이란

 

기계학습은 대량 데이터에서 규칙성이나 관련성을 찾아내어 판단이나 예측을 행하는 수법이다. 그러기 위해서는 <색과 모양에 주의>처럼 착안해야 할 특징량(特徵量)을 인간이 지정할 필요가 있다.

Deep Learning（심화학습）은 그 기계학습을 발전시킨 수법이다.

인간의 뇌신경회로를 모델로 한 다층구조 알고리즘(Algorithms) <디프뉴랄네트워크>（Deep Neu-ral Network : DNN）를 써서 특징량(特徵量)의 설정이나 조합을 AI 스스로 생각해서 결정한다.

기계학습에서는 <색과 모양에 주의>라는 것처럼 착안점을 지시할 필요성이 있었으나 심화학습의 경우는 지시하지 않아도 자동으로 학습한다. 단지 정도(精度)를 높이기 위해서는 대량의 데이터가 필요하고 읽어 들이는 데이터에 따라 학습의 방향성도 변하므로 신중히 선택할 필요가 있다.

바둑AI <AlphaGo（알파고 바둑）>나 IBM사의 질문응답・의사결정지원시스템 <Watson（왓슨）>등은 이 Deep Learning（심화학습）에 해당한다.

 

 

4) <특화형 AI와 범용형 AI>, <강한 AI와 약한 AI>

 

AI（인공지능）은 용도에 따라 「특화형 인공지능（Narrow AI）」과 「범용형 인공지능（Artificial General Intelligence：AGI）」으로 분류된다. 또 기능의 고도에 따라 <약한 인공지능(Weak AI）과 <강한 인공지능(Strong AI）으로 분류하는 케이스도 있다. 여기서는 AI(인공지능)의 분류에 대하여 설명한다.

 

1) 특화형 AI와 범용형 AI의 다름

<특화형 인공지능（Narrow AI）>은、바둑AI <AlphaGo（알파바둑）>처럼 특정의 작업. 영역에서 퍼포먼스(Performance=상연, 사람의 눈을 끄는 행위, 성과、효율이란 뜻)를 발휘하는 것을 가리킨다.

한편 <범용형 인공지능（Artificial General Intelligence：AGI）>은 작업 영역을 한정하지 않고 인간과 동등 혹은 그 이상의 퍼포먼스를 발휘하는 것을 가리킨다.

이미지로서는 SF영화에 나오는 것 같은 스스로 생각하고 자립하여 행동하는 생명에 가까운 로봇프로그램이 범용형 인공지능에 해당된다. 단지 인관과 동등이거나 그 이상으로 만능인 AI는 지금으로서는 실현불가능이다. 실용화되고 있는 AI에 한정한다면 모두 특화형 인공지능이라고 할 수 있다.

 

2) 약한 AI와 강한 AI 의 다름

<약한 인공지능>과 <강한 인공지능>은 기능의 고도에 따른 분류로서 얼마만큼 인간에 가까이 행동하는가가 판단기준이 된다. 어디까지가 약한 AI이고 어디까지가 강한AI라고 하는 명확한 기준은 없다.

그러나 일반적으로 인간과 같은 의식을 가지지 않고 기계적으로 작업을 하는 것은 약한 AI이고, 마치 의식이 있는 것처럼 학습하여 의사 결정할 수 있는 것을 강한 인공지능이라고 한다. Deep Learning을 활용한 AI는 강한 AI라고 할 수 있을 것이다.

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