AI(Artificial Intelligence, 인공지능)

첫 포스팅은 AI로 시작합니다. 블로그의 모든 글은 제가 강의를 들었던 내용과 혼자 학습한 내용 모아 정리해서 올리는 포스팅입니다.

  AI(Artificial Intelligence), 인공지능은 인간의 지적능력을 컴퓨터로 구현하는 과학기술로, 인간의 상황인지능력, 판단 및 행동, 기능 수행 영역을 기계가 모방하게 하는 기술입니다. 판단 및 행동에는 이성적, 논리적 사고가 포함되고, 기능 수행 영역에는 감성적, 창의적 부분이 들어가게 됩니다. 즉, 사고나 학습 등 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술을 의미합니다.

 

인공지능과 함께 살펴볼 머신러닝, 딥러닝 개념이 있습니다.

 

  기계학습(Machine Learning, 머신러닝)은 컴퓨터가 스스로 학습하여 새로운 정보를 얻어내거나 예측하늘 기술이며, 기계가 인간이 코드를 작성하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여, 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구분야로, 기계가 데이터를 학습한 뒤 그 안에서 패턴을 찾아서 변화를 예측 또는 추론하는 것을 말합니다. 즉, 컴퓨터가 스스로 학습하여 인공지능의 성능을 향상시킵니다. 기계학습은 특징 추출기를 통해 사람이 직접 특징에 대한 데이터인 특징벡터(feature vector)를 만들어 기계가 학습하게 하여 기계가 분류(classify)를 학습하여 판별하는 방식입니다.

 

학습 -> 가설(패턴, 규칙) -> 수치 계산(확률) -> 결론

  딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 한 분야인 인간의 두뇌 정보처리 과정(뉴런)을 모방한 인공신경망에 기반하여, 많은 양의 데이터를 학습해 뛰어난 성능을 이끌어 내는 학습방법을 말합니다. 인간의 뇌의 뉴런 구조와 유사한 인공신경의 구조를 만들며, 인공신경망의 가진 여러 개의 Hidden Layer 때문에 딥러닝이라고 불립니다. 딥러닝은 데이터를 입력 받아서 특징추출기(feature extractor)가 인공신경망 네트워크 구조 내부에 포함되어 전체 네트워크 구조가 학습하는 형태로 동작합니다. 기계가 데이터를 통해 스스로 학습한 뒤 스스로 데이터를 판별하는 방식입니다.

  특히, 딥러닝에서 이미지, 영상인식 분야는 인간의 시각 지능에 해당하는 이미지 인식분야에는 이미 인간 수준을 초월하여 인공지능을 구현하였습니다. 인공지능은 현재 인공지능 비서, 번역기, 클라우드 플랫폼 등으로 사용되고 있습니다.

  앞으로 다양한 분야에서 인공지능 기술이 접목된다면 어떤 모습의 세상이 될지 기대됩니다.