#2. 인공지능, 머신 러닝, 인공 신경망, 딥 러닝에 대한 쉬운 이해

인간의 지능적인 특성 중에는 학습이 있습니다. 학습은 배워서 익히는 것입니다. 그럼 어떻게 배울까요? 우리는 경험을 통해 배웁니다. 그래서 우리는 여러 경험을 통해 학습을 얻어내고 그 학습은 다음 행동에 영향을 주도록 변화해왔습니다. 이렇게 우리가 학습하는 특성을 컴퓨터인 기계에 접목한 것이 머신 러닝이고, 딥 러닝입니다.
전통적인 프로그램 방식에서는 프로그래머인 사람이 일일 명시적으로 알고리즘을 설계하고, 코딩해서 컴퓨터가 주어진 입력에 대한 출력을 갖도록 해왔습니다. 그러나 인공지능 기법이 도입되면, 컴퓨터인 기계는 주어진 입력 데이터와 출력 데이터로(혹은 입력 데이터로만) 기계가 자동적으로 명시적인 프로그래밍 없이 학습하여 그 결과 규칙을 적용하게 됩니다. 아래 그림을 보면 쉽게 이해될 것 입니다.

전통적인 프로그램 방식과 인공 지능 방식의 차이

약간 머신 러닝 개념이 너무 복잡한 것 같아서 간단한 요리로 설명하겠습니다. 요즘 뜨고 있는 백선생 조리법(recipe)처럼 『라면을 맛있게 끓이는 요리 기계』를 만든다고 생각해봅시다. 전통적인 방식으로는 요리 기계에 조리법에 대한 프로그램을 입력합니다. 그 프로그램에는 가장 맛있다고 결론 지어진 조리법의 최종 규칙을 입력되어있습니다.  

• IF (물의 양 = “550 ml” and 끓이는 총 시간 = “4분 30초” and 면 크기 =“부수지 말고 그대로 최대 크기” and 플레이크(후레이크 표기는 잘못. flake)와 분말 스프 투입시기 = “면보다 먼저” and 취향 = “대파 투입” and/or “달걀 투입(풀어서)”)
• Then (조리법 = “백선생의 맛있는 라면요리“). 

이제 이 규칙을 기계에 넣어주고, 우리는  “백선생의 맛있는 라면요리“를 끓여주라고 하면 기계는 상기 규칙대로 끓여서 나올 것 입니다. 이것은 구체적인 정답에 해당하는 규칙이 있어야만 결과적인 맛있는 라면요리가 완성되는 방식입니다.

그러나 상기 IF절에 있는 (물의 양, 끓이는 시간, 면 크기, 스프 투입시기, 취향)을 어떻게 해야 할지 모른다고 가정할 때, 우리는 가르쳐 주는 사람이 없다면, 내 스스로의 경험을 통해서 맛있는 조리법을 터득할 수밖에 없습니다. 끓이는 시간은 얼마로 해야 면이 꼬들꼬들 해질까, 물이 많으면 싱겁고, 물이 적으면 짜고, 면을 잘라서 넣을까 말까, 플레이크와 분말 스프는 언제 넣을까, 달걀은 반숙할 것인가, 풀어서 먹을 것인가, 대파를 넣을 것인가 말 것인가 등을 시행착오하면서 경험이 쌓게 됩니다. 그리고 다음번에는 그 경험을 바탕으로 개선을 해나갑니다. 계속해서 매일매일 끊이다 보면, 결국은 어떻게 하는 것이 가장 좋은 맛을 내는지에 대한 결론이 나오고, 이를 기계에 저장하여 나만의 조리법이 나오게 만들 수가 있습니다. 즉, 경험이 학습되어 그 결과를 『맛있는 라면요리 조리법』라는 규칙으로 저장해놓는 것입니다. 이렇게 학습을 통해 규칙을 생성해서 기계가 스스로 조리법을 갖게 하는 방식이 바로 머신러닝 / 딥 러닝에 의한 인공지능 방식인 것입니다. 이 방식으로 하면 개인별 취향이 다르다고 해도, 개인별 조리 데이터를 학습시켜 맞춤형으로도 제공할 수 있습니다. 좀더 확장이 유연해진겁니다.

이렇게 인공 지능 방식은 경험, 성능, 작업 목표를 기계 스스로가 데이터를 통해 발전해나가는 방식입니다.

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