인공지능(AI)과 머신러닝(ML)④ 벤 다이어그램으로 이해
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)②와 ③에서는 지난 두 단계에서는 각각 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 핵심 개념과 특징에 대해 자세히 알아보았습니다. 이번 단계에서는 이 두 가지 중요한 기술이 어떤 관계를 맺고 있는지 시각적으로 이해하기 위해 벤 다이어그램이라는 도구를 활용해 보겠습니다.
머신러닝은 인공지능의 한 분야
가장 흔하게 사용되는 비유는 바로 벤 다이어그램입니다. 벤 다이어그램에서 인공지능(AI)은 더 큰 원으로 표현될 수 있으며, 그 내부에 완전히 포함되는 작은 원이 바로 머신러닝(ML)입니다. 이는 머신러닝이 인공지능이라는 광범위한 분야의 한 가지 특정 접근 방식임을 의미합니다. 즉, 모든 머신러닝은 인공지능이지만, 모든 인공지능이 머신러닝인 것은 아닙니다.
머신러닝이 AI의 하위 분야로 여겨지는 이유는, 머신러닝의 목표 자체가 데이터로부터 학습하여 인간의 지능적인 행동을 모방하거나 자동화하는 시스템을 만드는 것이기 때문입니다. 다시 말해, 머신러닝은 AI라는 더 큰 목표를 달성하기 위한 여러 가지 방법 중 하나이며, 현재 가장 성공적인 방법 중 하나로 평가받고 있습니다.
머신러닝 없이 구현 가능한 전통적인 인공지능 방식
머신러닝이 등장하기 이전에도 인공지능 연구는 활발하게 진행되었습니다. 이러한 초기 AI 연구는 주로 규칙 기반 시스템(Rule-based Systems)과 같은 접근 방식을 사용했습니다. 규칙 기반 시스템은 특정 문제 해결을 위해 전문가의 지식을 명시적인 규칙의 형태로 컴퓨터에 입력하는 방식입니다.
예를 들어, 초기 의료 진단 시스템은 의사의 진단 규칙을 '만약 환자가 X 증상을 보이고 Y 증상을 보인다면, Z 질병을 의심해 볼 수 있다'와 같은 형태로 코딩하여 구현되었습니다. 이러한 시스템은 특정 분야에서는 효과를 보였지만, 복잡하고 변화무쌍한 현실 세계의 문제를 해결하는 데는 한계가 있었습니다. 새로운 규칙을 추가하거나 기존 규칙을 수정하는 것이 어렵고, 예외적인 상황에 대한 대처 능력이 떨어졌기 때문입니다.
인공지능을 구현하는 다양한 방법론과 머신러닝의 역할
머신러닝 외에도 인공지능을 구현하기 위한 다양한 방법론들이 존재합니다.
- 기호주의(Symbolicism) 접근 방식
- 논리 기호와 규칙을 사용하여 지능을 표현하고 추론하는 데 초점 맞춤
- 연결주의(Connectionism) 접근 방식
- 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망을 사용하여 학습하고 문제 해결
- 행동주의(Behaviorism) 접근 방식
- 환경과의 상호작용을 통해 지능적인 행동을 학습하는 데 중점을 둠
이러한 다양한 AI 접근 방식 중에서 머신러닝은 특히 데이터의 힘을 활용하여 스스로 학습하고 성능을 향상시킬 수 있다는 점에서 강력한 도구로 인정받고 있습니다. 방대한 양의 데이터를 분석하고 복잡한 패턴을 인식하는 능력은 이전의 AI 방식으로는 달성하기 어려웠던 수준의 지능적인 시스템 개발을 가능하게 했습니다.
인공지능과 머신러닝의 상호 보완적인 관계
물론 인공지능 시스템이 항상 머신러닝만을 사용하는 것은 아닙니다. 때로는 규칙 기반 시스템과 머신러닝 모델을 결합하여 사용하거나, 다양한 AI 기술들을 융합하여 더욱 강력하고 유연한 시스템을 구축하기도 합니다. 예를 들어, 자연어 처리 시스템은 머신러닝 기반의 언어 모델과 규칙 기반의 문법 분석기를 함께 사용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
이번 단계에서는 벤 다이어그램을 통해 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 관계를 명확하게 이해했습니다. 머신러닝은 AI라는 더 큰 원 안에 속하는 중요한 하위 분야이며, 데이터로부터 스스로 학습하는 능력을 통해 현대 AI 발전의 핵심적인 역할을 수행하고 있다는 것을 다시 한번 확인할 수 있었습니다. 다음 단계에서는 AI와 ML의 핵심적인 차이점을 더욱 구체적으로 분석하여 두 개념을 명확하게 구분하는 시간을 갖도록 하겠습니다.