인공 지능(AI)은 인간의 지능을 컴퓨터 시스템에 구현하는 기술이다. 최근 인공 지능 분야는 놀라운 발전을 이루고 있으며, 이는 크게 머신 러닝(Machine Learning)과 딥 러닝(Deep Learning)이라는 두 가지 핵심 개념의 발전에 기인한다.
머신 러닝
머신 러닝(Machine Learning)은 인공 지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 명령문을 통해 프로그래밍되지 않고 데이터로부터 스스로 학습하고 예측 모델을 구축하는 기술이다. 인간의 경험과 유사하게 데이터를 통해 학습하고 개선하며, 예측, 분류, 이상 탐지 등 다양한 작업을 수행할 수 있다.
컴퓨터가 데이터로부터 직접 학습하여 스스로 지능을 발휘하도록 하는 기술인 머신 러닝은 다양한 머신 러닝 알고리즘을 사용한다. 대표적인 알고리즘으로는 다음과 같다.
- 선형 회귀: 두 변수 간의 선형 관계를 학습하는 알고리즘
- 로지스틱 회귀: 분류 문제에 사용되는 알고리즘
- K-최근접 이웃: 유사한 데이터를 기반으로 예측하는 알고리즘
- SVM (Support Vector Machine): 분류 문제에 사용되는 알고리즘
- 결정 트리: 데이터를 분류하고 예측하는 알고리즘
- 랜덤 포레스트: 여러 개의 결정 트리를 결합하여 예측 정확도를 높이는 알고리즘
- 딥 러닝: 인공 신경망을 사용하여 데이터로부터 학습하는 알고리즘
이 중 딥 러닝은 머신러닝에 사용되는 다양한 알고리즘의 하나로
인간 뇌 구조 모방한 인공 신경망 (여러 층으로 구성된 복잡한 구조)을 사용한다.
생성 AI는 딥 러닝을 사용하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공 지능의 하위 집합이다. 생성 AI를 사용하여 이미지, 텍스트 또는 오디오를 만들 수 있다. 이러한 모델은 미리 학습된 방대한 지식을 활용하여 이 콘텐츠를 생성한다.
그럼 딥 러닝에 대해 좀 더 알아보자.
딥 러닝
딥 러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로, 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망을 사용하여 데이터로부터 학습하는 기술이다. 딥 러닝은 다양한 분야에서 놀라운 성과를 거두며 인공지능 분야의 핵심 기술로 자리매김했다.
딥 러닝 역사
딥러닝은 1940년대부터 연구가 시작된 인공지능(AI)의 한 분야이다. 딥러닝은 오랜 역사를 가지고 있으며, 여러 단계를 거쳐 현재에 이르게 되었다.
1940년대
- 인공 신경망 개념 등장 (워런 맥컬록, 월터 피츠)
→ 인간 뉴런의 작동 원리를 최초로 수학적으로 모델링. 인공신경망, 기계학습, 나아가 딥러닝 연구의 기원을 연 개척자
- 인공 신경망 학습 알고리즘 개발 (프랑크 로젠블라트)
→ 맥클록과 피츠가 시작한 인공신경망이 기초가 되어 탄생한 퍼셉트론 이론은, 원시적인 인공신경망 이론에 '학습'이라
는 개념을 추가하였다.
1950-60년대
- 인공 신경망 활발한 연구 (퍼셉트론, ADALINE 등)
→ 초기 신경망 분야의 연구에 커다란 영향을 미친 퍼셉트론
- 인공 신경망 한계점 드러나고 연구 침체
1970-80년대
- 역전파파급 알고리즘 개발 (데이비드 룸멜하트, 제프리 힌튼)
→ 역전파란 역방향으로 오차를 전파시키면서 각 층의 가중치를 업데이트하고 최적의 학습 결과를 찾아가는 방법이다.
- 딥러닝의 기반 마련
1990년대
- 딥 러닝 연구 재개 (이안 레쿤, 요슈아 벤지오, 제프리 힌튼 등)
- 딥 러닝 모델 개발 (LeNet, Deep Belief Network 등)
→ LeNet - 얀 르쿤(Yann LeCun) 연구팀은 기존 신경망의 문제점을 해결하기 위해 local receptive field, shared
weights, sub-sampling 개념을 고려해 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 개발하였다. 그리고
1990년 처음으로 CNN 개념이 반영된 LeNet-1을 발표했다.
→ 심층 신뢰망( Deep Belief Network ) - 입력층과 은닉층으로 구성된 RBM을 블록처럼 여러 층으로 쌓인 형태로 연결
된 신경망 (딥 러닝의 일종)
2000년대
- 딥 러닝 모델 성능 향상 (AlexNet, ImageNet 대회 우승 등)
→ AlexNet은 2012년에 개최된 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) 대회의 우승을 차지한
컨볼루션 신경망(CNN) 구조이다. CNN의 부흥에 아주 큰 역할을 한 구조라고 말할 수 있다.
→ 이미지넷 (ImageNet) - 시각적 개체 인식 소프트웨어 연구에 사용하도록 설계된 대규모 시각적 데이터베이스이다.
- 딥 러닝 연구 활발화
2010년대
- 딥 러닝 다양한 분야 활용 (컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등)
→ 컴퓨터 비전은 시각적 세계를 해석하고 이해하도록 컴퓨터를 학습시키는 인공 지능 분야. 컴퓨터가 카메라와 동영
상에서 디지털 이미지와 딥 러닝 모델을 사용하여 객체를 정확하게 식별하고 분류하는 학습을 마치면 "관찰" 대상에
반응할 수 있다.
→ 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해, 생성, 조작할 수 있도록 해주는 인공 지능(AI)의 한 분야. 자연어
처리는 자연어 텍스트 또는 음성으로 데이터를 상호 연결하는 것으로 '언어 입력(language in)'이라고도 한다.
- 딥 러닝 기술 발전 가속화
2020년대
- 딥 러닝 대규모 모델 등장 (GPT-3, DALL-E 2 등)
- 딥 러닝 인공지능 분야 주류 기술로 자리매김
딥 러닝이 급속히 발전할 수 있었던 이유
- 컴퓨팅 성능 향상 - 딥 러닝 모델 학습에는 고성능 컴퓨팅 환경 필요하다. 이처럼 컴퓨팅 성능의 향상은 딥러닝 발전을 촉진했다.
- 데이터 증가 - 딥 러닝 모델 학습에는 방대한 양의 데이터를 필요로 한다. 인터넷 등장 및 데이터 양의 증가는 딥러닝 발전을 촉진했다.
- 알고리즘 개선 -딥 러닝 모델의 학습 알고리즘이 지속적으로 개선되어 딥러닝 모델의 성능이 향상되었다.
딥 러닝 특징
딥 러닝은 다음과 같은 특징을 가지고 있다.
- 딥 러닝은 데이터로부터 직접 학습한다. - 딥 러닝 모델은 명령문을 통해 프로그래밍하는 대신, 데이터를 통해 스스로 패턴을 학습하고 예측 모델을 구축한다.
- 딥 러닝은 다층 구조를 가진 인공 신경망을 사용한다. - 인공 신경망은 인간 뇌의 뉴런 구조를 모방한 알고리즘으로, 여러 개의 층으로 구성된 복잡한 구조를 가진다.
- 딥 러닝은 고성능 컴퓨팅 환경을 필요로 한다. - 딥 러닝 모델 학습에는 방대한 양의 데이터와 높은 계산 능력이 필요하다.
그렇다면 딥러닝은 어떤 과정을 통해 작동할까
딥 러닝의 작동 과정
- 딥 러닝 모델 학습에 필요한 데이터를 수집한다.
- 데이터 전처리로 학습에 적합하도록 데이터를 정제하고 변환시킨다.
- 학습 목표에 맞는 인공 신경망 모델을 설계한다.
- 수집된 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨다.
- 학습된 모델의 성능을 평가한다.
- 학습된 모델을 실제 환경에 적용시킨다.
이와 같은 작동 과정을 통해 학습된 딥 러닝 모델은 실제 다양한 분야에서 활용되고 있다.
딥 러닝 활용 분야
- 이미지 인식: 사진에서 얼굴, 물체, 풍경 등을 인식한다. → 이미지 인식, 객체 검출, 얼굴 인식, 자율 주행, 의료 영상 분석, 질병 진단, 얼굴 인식, 제품 불량검사, 교통 신호 인식, 교통량 분석등
- 자연어 처리: 텍스트를 분석하고 이해하며, 번역, 요약, 질의응답 등을 수행한다. → 사용자와 자연스러운 대화를 나누는 챗봇, 텍스트의 감정 분석, 시, 소설, 코드 등의 창작 등
- 음성 인식: 음성을 텍스트로 변환하거나, 명령을 인식하여 실행한다. → 스마트폰 비서, 음성 명령 제어, 챗봇, 자동번역, 게임, 음악 제작 등
- 의료 영상 분석: 의료 영상을 분석하여 질을 진단
- 금융: 사기 거래를 감지하고, 투자 전략을 수립
이처럼 딥러닝은 다양한 분야에서 사용하는 강력한 기술이지만, 단점도 갖고 있다.
단점
- 데이터 편향: 학습 데이터에 편향이 존재하면 모델 성능에도 편향이 반영될 수 있다. 이와 같은 편향은 특정 집단에 대한 차별을 심화시킬 수 있습니다.
- 모델 해석의 어려움: 딥러닝 모델 해석을 위한 다양한 방법들이 개발되고 있지만, 아직 완벽한 해결책은 존재하지 않다.
- 컴퓨팅 자원: 딥러닝 모델 학습에는 많은 컴퓨팅 자원이 필요하다. 즉 고성능 컴퓨팅 환경이 필요하여 계산 비용이 높다.
- 윤리적 문제: 딥러닝 기술은 딥페이크 제작, 개인정보 침해 등 윤리적 문제를 야기할 수 있다.
딥러닝은 앞으로 더욱 발전하여 인간 사회에 큰 영향을 미칠 것으로 예상된다. 딥러닝은 인간의 삶을 개선하고 새로운 가능성을 제시하지만, 동시에 윤리적 문제에 대한 주의와 책임감이 필요하다.