AI, 머신러닝 및 딥러닝이란 무엇이며, 이 세 용어의 차이점은 무엇일까요?

현대 기술 시대에 AI, 머신러닝 및 딥러닝이라는 용어가 점점 더 자주 등장하고 있습니다. 많은 분들이 이들을 동의어처럼 사용하기도 하지만, 사실 이 세 가지는 밀접하게 연관되어 있으면서도 서로 동일하지 않은 개념입니다.

예를 들어, 2016년 구글의 AlphaGo가 바둑 기사 이세돌을 이겼을 때, 언론에서는 AI, 머신러닝, 딥러닝이라는 용어를 번갈아 사용하며 이 승리를 설명했습니다. 실제로 AlphaGo의 성공에는 AI, 머신러닝, 딥러닝 모두가 기여했지만, 이들은 동일한 개념이 아닙니다.

이 글에서는 AI, 머신러닝, 딥러닝의 차이점과 이들 간의 관계를 명확히 이해할 수 있도록 도와드리겠습니다. 함께 INVIAI에서 자세히 알아보세요!

인공지능(AI)이란 무엇인가?

인공지능(Artificial Intelligence - AI)는 컴퓨터 과학의 한 분야로, 인간의 지능과 인지 기능을 모방할 수 있는 기계 시스템을 만드는 데 중점을 둡니다.

다시 말해, AI는 문제 해결, 의사 결정, 환경 인식, 언어 이해 등 인간의 지능이 필요한 작업을 컴퓨터가 수행할 수 있도록 하는 모든 기술을 포함합니다. AI는 단순히 데이터 학습 방법만을 의미하는 것이 아니라, 규칙 기반 시스템이나 전문가 지식을 미리 프로그래밍한 시스템도 포함합니다.

실제로 AI 시스템은 고정된 규칙 기반, 전문가 지식 기반, 데이터 기반 및 자기 학습 능력을 가진 다양한 방식으로 설계될 수 있습니다. 일반적으로 AI는 두 가지 주요 유형으로 분류됩니다:

• 좁은 AI(약한 AI): 특정 작업에 특화된 인공지능(예: 체스 게임, 얼굴 인식). 현재 대부분의 AI 시스템이 여기에 속합니다.
• 일반 AI(강한 AI): 인간이 수행할 수 있는 모든 지적 작업을 이해하고 수행할 수 있는 인공지능. 아직 현실에서는 존재하지 않는 미래의 목표입니다.

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머신러닝(Machine Learning)이란 무엇인가?

머신러닝(ML, 기계학습)은 AI의 하위 분야로, 컴퓨터가 명확한 단계별 프로그래밍 없이도 데이터를 통해 스스로 학습하여 점차 정확도를 높일 수 있도록 하는 알고리즘과 통계 모델을 개발하는 데 집중합니다. 즉, 사람이 모든 지침을 직접 작성하는 대신, 머신러닝 알고리즘이 입력 데이터를 분석해 규칙을 도출하고, 새로운 데이터에 대해 예측하거나 결정을 내립니다.

1959년 아서 새뮤얼(Arthur Samuel)이 제시한 머신러닝의 고전적 정의는 “컴퓨터가 명확한 프로그래밍 없이도 스스로 학습할 수 있는 연구 분야”입니다. 머신러닝 알고리즘은 주로 다음과 같이 분류됩니다:

• 지도 학습(supervised learning): 레이블이 있는 데이터셋으로 모델을 훈련(예: 과거 주택 가격 데이터를 기반으로 주택 가격 예측).
• 비지도 학습(unsupervised learning): 레이블이 없는 데이터에서 구조나 그룹을 찾음(예: 유사한 행동을 보이는 고객 군집화).
• 강화 학습(reinforcement learning): 환경과 상호작용하며 보상이나 벌점을 통해 행동을 학습(예: 게임 AI가 플레이를 통해 스킬 향상).

중요한 점은 모든 AI 시스템이 머신러닝인 것은 아니지만, 모든 머신러닝 알고리즘은 AI에 속한다는 것입니다. AI는 머신러닝보다 더 넓은 개념으로, 모든 정사각형이 직사각형이지만 모든 직사각형이 정사각형은 아닌 것과 같습니다.

전통적인 AI 시스템, 예를 들어 검색 알고리즘 기반 체스 프로그램은 데이터를 통해 “학습”하지 않고 사람이 프로그래밍한 규칙을 따르기 때문에 AI로 간주되지만 머신러닝은 아닙니다.

딥러닝(Deep Learning)이란 무엇인가?

딥러닝(DL, 심층학습)은 머신러닝의 전문 분야로, 다층 인공신경망(neural network)을 사용하여 데이터를 학습하는 모델을 의미합니다.

“딥(deep)”이라는 용어는 여러 개의 은닉층(일반적으로 3개 이상)을 가진 신경망 구조를 의미하며, 이 다층 구조는 높은 수준의 추상화된 복잡한 특징을 학습할 수 있게 합니다. 딥러닝은 생물학적 신경망을 모방한 인공 뉴런들이 서로 연결된 구조에서 영감을 받았습니다.

딥러닝의 강점은 원시 데이터에서 자동으로 특징을 추출할 수 있다는 점입니다. 딥러닝 모델은 사람이 미리 정의한 입력 특성 없이도 중요한 패턴과 특징을 스스로 찾아냅니다. 이로 인해 이미지, 음성, 자연어 등 수작업으로 특징을 정의하기 어려운 복잡한 데이터에 특히 효과적입니다.

하지만 높은 성능을 위해서는 대량의 데이터와 강력한 컴퓨팅 자원(GPU, TPU 등)이 필요합니다. 충분한 데이터와 계산 능력이 제공되면, 딥러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 기계 번역, 게임 플레이 등에서 인간과 동등하거나 뛰어난 성과를 낼 수 있습니다.

AI, 머신러닝 및 딥러닝 간의 관계

앞서 언급했듯이, 딥러닝 ⊂ 머신러닝 ⊂ AI입니다. AI는 가장 포괄적인 분야이며, 머신러닝은 AI 내에 포함되고, 딥러닝은 머신러닝의 일부입니다. 즉, 모든 딥러닝 알고리즘은 머신러닝 알고리즘이며, 모든 머신러닝 방법은 AI에 속합니다.

하지만 반대는 항상 성립하지 않습니다. 모든 AI 시스템이 머신러닝을 사용하는 것은 아니며, 머신러닝은 AI를 구현하는 여러 접근법 중 하나일 뿐입니다.

예를 들어, AI 시스템이 사람이 프로그래밍한 규칙 집합에만 의존하는 경우(머신러닝 없이), 바코드 기반 과일 분류 AI 프로그램처럼 작동할 수 있습니다. 반면 문제의 복잡성과 데이터 양이 많아질수록 머신러닝과 딥러닝 기법이 필요해집니다.

AI, 머신러닝 및 딥러닝의 주요 차이점

계층적 관계에도 불구하고, AI, ML, DL은 범위, 작동 방식, 기술 요구 사항에서 뚜렷한 차이가 있습니다:

범위

AI는 규칙 기반과 데이터 학습 기반 모두를 포함하는 지능형 시스템을 총칭합니다. 머신러닝은 AI 중에서 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하는 방법만을 포함하며, 딥러닝은 다층 신경망을 활용하는 머신러닝의 하위 집합입니다. 따라서 딥러닝은 머신러닝이자 AI입니다.

학습 방식과 인간 개입

전통적인 머신러닝에서는 데이터에서 적절한 특징(feature)을 선택하고 추출하는 데 인간 전문가의 개입이 필요합니다.

반면 딥러닝은 특징 추출 과정을 대부분 자동화하며, 다층 신경망이 원시 데이터에서 다양한 수준의 중요한 특징을 스스로 학습하여 전문가 의존도를 줄입니다.

간단히 말해, 복잡한 문제(예: 이미지 인식)에서 전통적 머신러닝 모델은 엔지니어가 형태, 색상, 가장자리 등 특징을 제공해야 하지만, 딥러닝 모델은 이미지를 직접 “보고” 자동으로 특징을 학습합니다.

데이터 요구량

대부분의 머신러닝 알고리즘은 적당한 양의 고품질 데이터만으로도 좋은 성능을 낼 수 있습니다. 반면 딥러닝 모델은 수백만 개의 샘플과 같은 대규모 데이터셋이 필요합니다.

예를 들어, 딥러닝 기반 음성 인식 시스템은 높은 정확도를 위해 수만 시간 분량의 음성 데이터를 학습해야 합니다. 이러한 특성 때문에 딥러닝은 비정형 데이터(텍스트, 이미지 등)를 효과적으로 처리하는 데 적합합니다.

컴퓨팅 인프라 요구

딥러닝 모델은 복잡하고 방대한 데이터를 처리하기 때문에 강력한 컴퓨팅 파워가 필요합니다. 전통적인 머신러닝 알고리즘은 CPU에서도 실행 가능하며 개인용 컴퓨터에서도 충분한 경우가 많지만, 딥러닝은 GPU, TPU, FPGA 등 병렬 연산 가속기가 필수적입니다.

딥러닝 모델의 학습 시간은 단순 머신러닝 모델보다 훨씬 길며, 데이터 양에 따라 수 시간에서 수 일까지 걸릴 수 있습니다.

성능 및 정확도

AI의 궁극적 목표는 주어진 과제를 성공적으로 해결하는 것이며, 반드시 데이터 학습을 통해서만 이루어지는 것은 아닙니다. 반면 머신러닝은 훈련 데이터로부터 학습하여 예측 정확도를 최적화하는 데 초점을 맞추며, 모델의 “설명 가능성”은 다소 희생될 수 있습니다.

딥러닝은 충분한 데이터와 계산 자원이 주어지면 전통적 머신러닝보다 훨씬 높은 정확도를 달성할 수 있습니다. 많은 딥러닝 기반 인식 문제에서 기록적인 정확도를 경신했지만, 그만큼 계산 비용도 큽니다.

적합한 응용 분야

머신러닝은 중간 규모 데이터와 비교적 낮은 계산 요구가 필요한 데이터 분석 및 예측에 적합합니다. 예를 들어, 고객 행동 예측, 신용 분석, 사기 탐지, 스팸 필터링 등 구조화된 데이터가 많은 작업에 유용합니다.

반면 딥러닝은 높은 정확도가 요구되고 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 자율주행 등 비정형 대규모 데이터를 다루는 복잡한 문제에 뛰어납니다. 이 분야들은 방대한 데이터와 정교한 특징 인식이 필요하며, 다층 신경망이 이를 효과적으로 수행합니다.

AI, 머신러닝 및 딥러닝의 실제 적용 사례

차이를 명확히 이해하기 위해 각 기술의 대표적인 응용 사례를 살펴보겠습니다:

인공지능(AI): AI는 구글의 사용자 수요 예측 알고리즘, 우버/그랩의 최적 경로 탐색, 상업용 항공기의 자동 조종 시스템 등 다양한 스마트 시스템에 적용됩니다. 체스 AI Deep Blue와 바둑 AI AlphaGo도 AI의 예입니다.

일부 AI 시스템은 머신러닝을 사용하지 않을 수도 있습니다. 예를 들어, 게임 내 NPC(컴퓨터 캐릭터)를 제어하는 AI는 프로그래머가 작성한 고정 규칙에만 의존할 수 있습니다.

머신러닝: 머신러닝은 Siri, Alexa, 구글 어시스턴트 같은 지능형 가상 비서에 널리 활용됩니다. 이들은 사용자 데이터를 학습해 명령을 이해하고 적절히 응답합니다. 또한, 스팸 이메일 및 악성 소프트웨어 필터링에도 머신러닝 알고리즘이 사용됩니다.

전통적 머신러닝은 비즈니스 예측, 금융 리스크 분석, 넷플릭스 영화 추천, 아마존 상품 추천 등 다양한 추천 시스템에도 적용됩니다.

딥러닝: 딥러닝은 최근 AI 발전의 핵심입니다. 음성 인식(음성을 텍스트로 변환, 가상 비서), 이미지 인식(객체 및 얼굴 인식), 자율주행차의 실시간 영상 분석 등에서 높은 정확도를 자랑합니다.

딥러닝은 또한 GPT-4 같은 생성형 AI(Generative AI)의 기반 기술로, 방대한 텍스트와 이미지 데이터를 학습해 새로운 콘텐츠를 생성하고 다양한 작업을 수행합니다. 실제로 강력한 딥러닝 모델을 활용한 생성형 AI는 전통적 방법 대비 가치 창출 속도를 크게 높이고 있습니다.

요약하자면, AI, 머신러닝, 딥러닝은 동의어가 아니며, 계층적 관계와 명확한 차이가 있습니다.

AI는 기계 지능의 전체 그림이며, 머신러닝과 딥러닝은 이를 구현하는 중요한 접근법입니다. 머신러닝은 기계가 데이터를 통해 학습하고 점진적으로 개선할 수 있게 하며, 딥러닝은 다층 신경망을 활용해 대규모 데이터에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

AI, ML, DL의 차이를 정확히 이해하면 올바른 용어 사용뿐 아니라 적합한 기술 솔루션 선택에도 도움이 됩니다. 때로는 단순한 머신러닝 모델만으로도 문제를 해결할 수 있지만, 복잡한 문제는 딥러닝이 필요합니다. 앞으로 데이터가 증가하고 요구가 높아짐에 따라 딥러닝은 AI 분야에서 중요한 역할을 계속해서 담당할 것으로 예상됩니다.