AI란?

AI를 이해하기 위한 기초 배경 지식 정리

AI의 정의¶

AI(Artificial Intelligence)란 단어 그대로 인공지능, 인간이 만들어낸 지능을 뜻한다. 따라서 근원적인 내용으로 들어가면 지능에 대한 정의가 우선되어야 인공지능을 정의할 수 있고, 이를 토대로 지능의 유무를 객관적으로 확인할 수 있어야 인공지능이 성공적으로 개발되었는지를 판단할 수 있다. 따라서 인공지능을 확인하기 위한 방법으로 튜링 테스트와 같은 방법론이 제시되었다.

인공지능을 제한적인 수준이나마 구현하는 것이 가능해진 현재는 AI의 정의가 일반적으로 학습을 통해 데이터의 패턴을 발견하는 것을 말하고, 대부분의 산업적 활용이 발견된 패턴을 기반으로 사람을 대신하여 제한적인 미래를 예측하거나 어떤 현상을 인식하는 것으로 이루어지고 있다.

강인공지능과 약인공지능¶

강인공지능(strong AI, general AI)은 인간을 완벽하게 모방한 AI로 자아를 갖고 있고 다양한 분야에서 활용 가능한 AI를 말하는데, 쉽게 말해서 울트론이나 터미네이터와 같이 영화에서 종종 등장하는 사람과도 같은 AI를 말한다.
반면 약인공지능(weak AI, narrow AI)은 유용한 도구로써 설계된 인공지능으로, 특정 분야에서만 활용 가능한 AI를 말한다. 현재 실제로 구현되고 사용되는 AI들은 전부 약인공지능에 속한다.

머신러닝과 딥러닝¶

위에서 말한 AI의 정의 중 학습을 통해 데이터의 패턴을 발견하는 것을 기계학습(Machine Learning)이라고 부르는데, 관련 용어들과의 포함 관계는 아래 그림과 같다.

인공지능(Artificial Intelligence)은 단어 그대로 인간이 만들어낸 지능을 의미하는 일반적인 단어로, 가장 광범위하고 모호한 뜻을 가진다.
기계 학습(Machine Learning)은 입력된 데이터를 통해 스스로 모델을 도출하는(스스로 규칙을 형성시키는) 컴퓨터 알고리즘을 말한다.
심층 학습(Deep Learning)은 기계 학습 알고리즘 중 인공신경망 알고리즘을 고도로 발전시킨 알고리즘을 말한다. 일반적으로 은닉층이 적어도 둘 이상인 경우에 심층 학습이라고 부를 수 있다고 한다.

기계 학습의 종류¶

기계 학습은 학습의 종류에 따라 지도 학습/비지도 학습/강화 학습으로 나뉘어 지는데, 간단한 설명은 아래와 같다.

지도 학습(supervised learning)은 각각의 독립변수들에 대해 종속변수 값을 알려주는, 즉 데이터의 정답을 알려주고(레이블링) 정답을 가장 잘 유추하는 모델을 도출하는 학습을 말한다.
비지도 학습(unsupervised learning)은 각각의 독립변수들에 대해 정답을 알려주지 않고 스스로 정답을 찾아내는 학습으로, 군집화나 분포 추정과 같은 학습을 말한다.
강화 학습(reinforcement learning)은 현재 상태에서 어떤 행동을 취하는 것이 최적인지를 학습하도록 하는 것으로, 행동을 취할 때마다 외부에서 주어지는 보상을 최대화 하는 방향으로 학습이 진행된다.

독립변수/종속변수¶

독립변수(independent variable): 독립변수는 다른 변수의 변화와 관계없이 독립적으로 변하고, 종속변수의 값을 결정하는 변수로 수학적 모델에서 원인이 되는 변수를 말한다.
종속변수(dependent variable): 종속변수는 독립변수에 의해 결정되는 변수로, 수학적 모델에서 결과가 되는 변수를 말한다.

독립변수와 종속변수를 지칭하는 동의어들은 다음과 같다.

독립변수(independent variable)
- 특징(feature)
- 요인(factor)
- 예측변수(predictor variable)
- 설명변수(explanatory variable)
- 입력변수(input variable)
- 회귀변수(regressor)
- 통제변수(controlled variable)
- 조작변수(manipulated variable)
- 노출변수(exposure variable)
종속변수(dependent variable)
- 목표(target)
- 반응변수(Response variable)
- 결과변수(Outcome variable)
- 표적변수(Target variable)