인공지능(AI)과 머신러닝(ML)① 혼용되는 이유

우리는 이미 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이라는 용어를 다양한 매체를 통해 접하고 있습니다. 스마트폰의 음성 인식 기능부터 영화 추천 시스템, 자율 주행 자동차까지, 우리의 일상생활 곳곳에서 AI와 ML 기술은 놀라운 편리함을 제공하고 있습니다. 하지만 이 두 용어는 종종 혼용되어 사용되거나, 그 경계가 모호하게 느껴지기도 합니다. 과연 인공지능과 머신러닝은 같은 의미일까요? 아니면 서로 다른 개념일까요?

 

본 시리즈는 바로 이러한 질문에 대한 명확한 답을 제시하고, 인공지능과 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. 앞으로의 단계를 통해 각 기술의 정의, 특징, 관계, 활용 분야, 그리고 미래 전망까지 심층적으로 탐구하며, 이 시리즈를 읽는 분들이 AI와 ML에 대한 정확하고 깊이 있는 지식을 습득할 수 있게 도울 것입니다.

 

 

인공지능(Artificial Intelligence, AI)이란?

먼저 인공지능(Artificial Intelligence, AI)에 대해 알아보겠습니다. AI는 간단히 말해 인간의 지능을 컴퓨터가 모방하여 수행할 수 있도록 만드는 기술을 의미합니다. 이는 학습, 추론, 문제 해결, 인식, 언어 이해 등 인간의 인지 능력을 컴퓨터 시스템이 구현하는 것을 포괄하는 넓은 개념입니다. AI의 목표는 인간처럼 생각하고 행동하는 지능적인 시스템을 개발하는 데 있습니다.

 

AI는 오랜 역사를 가지고 있으며, 초기에는 전문가 시스템과 같이 명시적인 규칙과 지식을 기반으로 작동하는 방식이 주를 이루었습니다. 하지만 기술이 발전하면서 데이터 기반의 학습 능력을 갖춘 머신러닝이라는 새로운 패러다임이 등장하게 됩니다.

 

머신러닝(Machine Learning, ML)이란?

다음으로 머신러닝(Machine Learning, ML)에 대해 살펴보겠습니다. ML은 인공지능의 한 분야로서, 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터로부터 스스로 학습하고 성능을 향상할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 연구하는 분야입니다. 즉, ML 시스템은 방대한 양의 데이터를 분석하여 패턴을 발견하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터에 대한 예측이나 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

예를 들어, 스팸 메일 필터링 시스템은 수많은 스팸 메일과 정상 메일 데이터를 학습하여 어떤 메일이 스팸인지 스스로 판단할 수 있게 됩니다. 이처럼 머신러닝은 데이터의 힘을 빌려 인간의 개입 없이도 컴퓨터가 똑똑해질 수 있도록 하는 핵심 기술입니다.

 

왜 인공지능과 머신러닝은 혼용될까?

그렇다면 왜 인공지능과 머신러닝은 자주 혼용되어 사용되는 것일까요? 그 이유는 바로 머신러닝이 현대 인공지능 발전의 핵심적인 방법론이기 때문입니다. 최근 몇 년간 AI 분야에서 괄목할 만한 성과들은 대부분 머신러닝, 특히 딥러닝이라는 심층적인 머신러닝 기술의 발전 덕분이라고 할 수 있습니다. 따라서 많은 사람들이 AI를 이야기할 때 자연스럽게 머신러닝을 떠올리게 되고, 때로는 두 용어를 같은 의미로 사용하기도 합니다.

 

하지만 엄밀히 말하면 머신러닝은 인공지능이라는 더 큰 범주 안에 속하는 하나의 분야입니다. 마치 자동차가 운송 수단이라는 더 큰 범주 안에 속하는 것과 같은 이치입니다.

 

 

 

본 시리즈의 목표와 구성

본 시리즈는 총 10개의 단계로 구성했습니다. 각 단계를 거칠 때마다 인공지능과 머신러닝의 관계를 더욱 명확하게 밝히고, 각 기술의 세부적인 내용들을 자세히 다룰 예정입니다. 우리는 인공지능의 역사와 다양한 분야, 머신러닝의 학습 방식과 주요 알고리즘, 그리고 딥러닝이라는 혁신적인 기술까지 폭넓게 탐구할 것입니다. 또한, 실생활에서의 다양한 활용 사례를 통해 독자 여러분의 이해를 돕고, 미래 전망과 학습 로드맵까지 제시하여 이 흥미로운 분야에 대한 깊이 있는 통찰력을 제공하고자 합니다.

 

이제부터 함께 인공지능과 머신러닝의 세계로 깊이 있는 여정을 떠나보도록 하겠습니다.