[ 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 ] 인공지능과 머신러닝, 딥러닝

알파고가 등장하기 전 인공지능은 소설이나 영화속에서만 보여져왔습니다.

하지만 알파고의 등장 이후 현실 속의 우리들과 밀접하게 현실 속의 기술로 급격히 발전중입니다.

인공지능은 사람처럼 학습하고 추론 가능한 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술입니다.

 

1. 인공지능의 역사

1943년: 워런 매컬러와 윌터 피츠는 최초로 뇌의 뉴런 개념을 발표했습니다.

1950년: 앨런 튜링이 인공지능의 지능 척도를 판별하기 위한 튜링테스트를 발표했습니다.

 

튜링테스트란?

튜링테스트는 질의응답 등을 통해 기계가 인간 수준의 지능이 있는지를 가려낸다. 질문자가 컴퓨터 화면을 통해 컴퓨터와 사람과 각각 대화한다. 

이때 질문자는 상대방이 컴퓨터인지 사람인지 알 수 없다.

여러 문답을 주고받은 이후에 질문자가 어느 쪽이 컴퓨터인지를 판별해내지 못하면 테스트를 통과한 것이다.
튜링테스트의 최종단계는 목소리를 통해 똑같은 실험을 진행해 컴퓨터인지 아닌지를 판별하지 못하게 되는 것이다.

 

1956년: 다트머스 AI컨퍼런스에서 인공지능에 대한 전망이 최고조에 도달

 

여기까지의 시기를 인공지능 태동기라고 합니다.

 

이후 인공지능의 황금기가 도래했습니다.

 

1957년: 프랑크 로젠블라트가 퍼셉트론을 발표 (로지스틱 회귀의 초기 버전)

1959년: 데이비드 허블과 토르스텐 비셀이 고양이를 사용하여 시각 피질에 있는 뉴런 기능 연구, 노벨상 수상

 

하지만 이 당시 컴퓨터 성능의 한계로 간단한 문제 해결밖에 못하자 첫번째 AI겨울이 도래했습니다.

AI겨울 기간에는 인공지능에 대한 연구와 투자가 급감했습니다.

 

전문가 시스템의 등장으로 두번째 AI붐이 불었지만 한계를 들어내고 두번째 AI겨울을 맞이합니다.

 

이 시기를 모두 극복한 후에 인공지능은 다시 각광을 받았고 연구자들과 매체에 매우 큰 관심을 얻게 되었습니다.

 

2. 영화 속의 인공지능과 현실의 인공지능

흔히 영화속의 인공지능은 인공일반지능, 강인공지능이라고 부르는 인공지능입니다.

특징으로는 사람과 구분하기 어려운 지능을 가진 컴퓨터 시스템입니다.

 

반면 현실에서 마주하는 인공지능은 약인공지능입니다.

아직까지는 특정 분야에서 사람을 돕는 보조 역활만 가능합니다. 

예를 들면 음성비서나 자율주행 자동차같은 분야에 사용되는 중입니다.

 

가까운 미래에 강인공지능이 도래할거라는 낙관은 금물입니다.

거품의 가능성이 없지 않아 있습니다.

 

3. 머신러닝(machine learning : 기계학습)이란?

규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하여 알고리즘을 연구하는 분야입니다.

인공지능의 하위 분야 중 지능을 구현하기 위한 소프트웨어를 담당하는 분야입니다.

통계학과 밀접한 관련이 있다.

 

대표적인 머신러닝 라이브러리는 사이킷런(파이썬 API 사용)이다.

파이썬 언어는 배우기 쉽고 컴파일 하지 않아도 되기 때문에 사용하기 편리합니다.

 

4. 딥러닝(Deep Learning : 심층학습)이란?

많은 머신러닝 알고리즘 중에 인공신경망을 기반으로 한 방법들을 통칭하여 딥러닝이라고 부릅니다.

 

오픈소스 머신러닝 라이브러리의 영향력으로 각 it기업들은 오픈소스로 라이브러리를 공개합니다.

구글은 2015년 딥러닝 라이브러리인 텐서플로를 오픈소스로 공개했습니다.

페이스북도 2018년 파이토치 딥러닝 라이브러리를 오픈소스로 발표했습니다.

 

이 라이브러리의 공통점은 인공 신경망 알고리즘을 전문으로 다루고 있고 사용하기 쉬운 파이썬 API를 제공합니다.

 

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