인공지능이 바꾸는 미래세상 2부

인공지능이 바꾸는 미래세상 2부

인공지능(AI)의 분류와 종류

인공지능(AI)은 다양한 방식으로 분류될 수 있습니다. 주로 다음과 같이 분류할 수 있습니다.

1. 기계 학습(Machine Learning) 기반 AI
기계 학습은 데이터를 바탕으로 컴퓨터가 패턴을 학습하여 문제를 해결하는 기술입니다. 기계 학습 기반 AI는 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 정답(라벨)을 이용하여 예측, 분류, 군집화, 회귀 등 다양한 작업을 수행합니다. 기계 학습은 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning) 등으로 분류될 수 있습니다.

기계 학습 기반 인공지능은 데이터를 기반으로 학습하여 패턴을 파악하고 문제를 해결하는 인공지능입니다. 기계 학습은 크게 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 분류될 수 있습니다.

첫째, 지도 학습 (Supervised Learning):
지도 학습은 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 라벨(정답)이 주어지는 상황에서 학습하는 방식입니다. 예를 들어, 이미지 분류 작업에서 고양이와 개를 구분하는 모델을 학습할 때, 입력 데이터는 이미지이고, 라벨은 '고양이' 또는 '개' 등일 수 있습니다. 이러한 지도 학습 방식은 분류, 회귀 등 다양한 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

둘째, 비지도 학습 (Unsupervised Learning):
비지도 학습은 입력 데이터에 대한 라벨이 주어지지 않는 상황에서 학습하는 방식입니다. 비지도 학습은 데이터의 내재된 구조를 파악하거나 데이터를 군집화하는 등의 작업에 사용됩니다. 예를 들어, 고객들의 구매 데이터를 이용하여 비슷한 구매 패턴을 가진 고객들을 군집화하는 작업은 비지도 학습에 해당합니다.

셋째, 강화 학습 (Reinforcement Learning):
강화 학습은 에이전트(agent)가 환경과 상호작용하며 보상(reward)을 최대화하는 방향으로 학습하는 방식입니다. 에이전트가 주어진 상태에서 어떤 행동을 취하고, 그 행동에 대한 보상을 받는 과정을 통해 학습을 진행합니다. 예를 들어, 바둑이나 체스와 같은 게임을 플레이하면서 최적의 전략을 학습하는 것은 강화 학습에 해당합니다.

기계 학습 기반 인공지능은 위와 같은 방법론을 사용하여 다양한 분야에서 응용됩니다. 예를 들어, 자연어 처리, 이미지 인식, 음성 인식, 추천 시스템 등에서 기계 학습을 사용하여 문제를 해결하고 있습니다.

2. 신경망(Neural Networks) 기반 AI
신경망은 인간의 뇌 구조를 모방한 알고리즘입니다. 신경망 기반 AI는 입력층, 은닉층, 출력층 등 여러 개의 뉴런으로 구성되며, 깊은 학습(Deep Learning)이라고도 알려진 딥러닝에서 사용됩니다. 이를 통해 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 신경망 기반 인공지능은 인간의 뇌 구조를 모방한 신경망을 기반으로 학습하고 예측하는 기술입니다. 다양한 형태와 구조의 신경망을 사용하여 인공지능을 구현할 수 있습니다. 주요 신경망 기반 인공지능 종류는 다음과 같습니다.
퍼셉트론 (Perceptron)
퍼셉트론은 가장 기본적인 신경망 구조로, 입력과 가중치, 활성화 함수를 통해 출력을 계산하는 단순한 모델입니다. 주로 이진 분류 작업에 사용되며, 입력을 특정 조건에 따라 분류하는 데에 활용됩니다.
다층 퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron, MLP)
다층 퍼셉트론은 여러 개의 은닉층(hidden layer)을 가진 신경망으로, 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다. 각 은닉층의 노드는 이전 층의 출력을 입력으로 받아 가중치와 활성화 함수를 통해 계산됩니다. 다층 퍼셉트론은 이미지, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 작업에 사용될 수 있습니다.
컨볼루션 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN)
컨볼루션 신경망은 주로 이미지와 관련된 작업에 효과적인 신경망 구조입니다. 이미지의 공간 구조를 이용하여 각 영역의 특징을 추출하고 분석하는데 강점을 가집니다. 이미지 인식, 객체 감지, 영상 분류 등의 작업에서 널리 사용됩니다.
순환 신경망 (Recurrent Neural Network, RNN)
순환 신경망은 시퀀스 데이터(Sequence data)에 특화된 신경망입니다. 입력의 이전 상태를 기억하고 다음 상태로 전달하는 순환 구조를 가지고 있어, 시간적인 패턴을 학습하고 예측할 수 있습니다. 자연어 처리, 음성 인식, 기계 번역 등에서 사용됩니다.
변형된 신경망 구조
위에서 언급한 기본 신경망 구조 외에도 GAN (Generative Adversarial Network), Autoencoder, LSTM (Long Short-Term Memory), Transformer 등 다양한 변형된 신경망 구조가 존재합니다. 이들은 특정 분야나 작업에 적합한 모델 구조로 개발되었습니다.

각각의 신경망 기반 인공지능은 특정 작업과 데이터에 대한 특성에 맞게 사용됩니다. 이를 통해 이미지, 음성, 자연어 등 다양한 데이터를 처리하고 인간 수준의 성능을 달성할 수 있습니다.

3. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기반 AI
자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술입니다. 이를 통해 기계 번역, 음성 인식, 텍스트 분류, 감성 분석 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. NLP는 기계 학습, 신경망, 통계 등 다양한 기법과 방법론을 활용하여 구현됩니다.

자연어 처리 기반 인공지능은 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술을 기반으로 한 인공지능입니다. 자연어 처리 기반 인공지능은 다양한 분야에서 활용되며, 텍스트 분류, 감정 분석, 기계 번역, 질의응답 시스템, 대화형 챗봇 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 자연어 처리 기반 인공지능의 주요 기술과 알고리즘은 다음과 같습니다.

토큰화 (Tokenization)
텍스트를 단어 또는 문장으로 분리하는 작업입니다. 토큰화는 자연어 처리 과정에서 가장 기본이 되는 작업으로, 입력된 텍스트를 단어 단위로 쪼개어 처리합니다.
형태소 분석 (Morphological Analysis)
단어를 의미를 갖는 최소 단위인 형태소로 분석하는 작업입니다. 형태소 분석을 통해 단어의 원형, 품사 및 의미 등을 추출할 수 있습니다.
문장 구문 분석 (Syntax Parsing)
문장의 구조를 분석하여 문법적인 관계를 파악하는 작업입니다. 문장 구문 분석은 문장의 주어, 동사, 목적어 등을 식별하여 의미를 파악하는 데 사용됩니다.
 의미 분석 (Semantic Analysis)
문장의 의미를 이해하고 해석하는 작업입니다. 의미 분석을 통해 단어나 문장의 의미, 상관관계, 추론 등을 파악하여 자연어 처리 결과의 정확도를 높일 수 있습니다. 대표적인 의미 분석 기술로는 워드 임베딩(Word Embedding)이 있습니다.
기계 학습 (Machine Learning)
기계 학습 기술을 활용하여 자연어 처리 모델을 학습하고 예측하는 작업을 수행합니다. 학습 데이터를 바탕으로 모델이 일반화하여 텍스트 분류, 감정 분석, 기계 번역 등의 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 대표적인 알고리즘은 순환 신경망(RNN), 변형된 LSTM(Long Short-Term Memory) 등입니다.
자연어 처리 기반 인공지능은 실제 자연어로 이루어진 데이터를 처리하고 이해하는 데에 큰 역할을 합니다. 이를 통해 텍스트 기반의 다양한 작업을 자동화하고 인간의 언어 능력을 대체 또는 보조할 수 있습니다.

4. 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기반 AI
컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지나 비디오를 이해하고 처리하는 기술입니다. 이미지 분류, 객체 감지, 얼굴 인식, 영상 분할 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 컴퓨터 비전에서는 기계 학습, 신경망, 컴퓨터 그래픽스 등의 기법과 알고리즘을 이용합니다. 또한, 인공지능은 분야에 따라 다양한 종류로 구분될 수 있습니다. 예를 들어 음성 인식, 이미지 인식, 자율 주행, 추천 시스템, 로봇, 자연언어 이해와 생성, 게임 AI 등 다양한 종류의 인공지능 응용 분야가 있습니다. 이러한 분야에서는 각각 특정한 기술과 방법론을 사용하여 문제를 해결합니다.

컴퓨터 비전 기반 인공지능은 컴퓨터가 이미지나 비디오를 이해하고 처리하는 기술을 기반으로 한 인공지능입니다. 컴퓨터 비전은 이미지 내에서 패턴, 객체, 특징 등을 인식하고 추출하는 작업을 수행합니다. 컴퓨터 비전 기반 인공지능은 다양한 분야에서 활용됩니다. 컴퓨터 비전 기반 인공지능의 주요 기술과 알고리즘은 다음과 같습니다. 이미지 분류 (Image Classification)
이미지 분류는 컴퓨터 비전에서 가장 기본적인 작업 중 하나입니다. 이미지 분류는 컴퓨터가 이미지를 사전에 정의된 클래스 또는 카테고리로 분류하는 작업을 의미합니다. 대표적으로 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하는 알고리즘이 많이 사용됩니다.
객체 감지 (Object Detection)
객체 감지는 이미지에서 특정 객체의 위치와 경계 상자를 식별하는 작업입니다. 객체 감지는 컴퓨터 비전 분야에서 많은 연구와 발전이 이루어진 기술로, 시각적으로 다양한 객체를 식별하고 추적하는 데 사용됩니다. R-NN(Regional Convolutional Neural Network), YOLO(You Only Look Once), SSD(Single Shot MultiBox Detector) 등의 알고리즘이 주로 사용됩니다.
영상 분할 (Image Segmentation)
영상 분할은 이미지를 작은 영역으로 분할하여 픽셀 수준에서 다른 객체 또는 배경을 구분하는 작업입니다. 이를 통해 이미지 내의 각 객체를 세분화하고 분리할 수 있습니다. 세그멘테이션 알고리즘으로는 U-Net, Mask R-CNN 등이 널리 사용됩니다.
이미지 생성 및 변환 (Image Generation and Transformation)
이미지 생성은 인공지능이 새로운 이미지를 생성하는 작업을 말합니다. 변환은 이미지를 다른 스타일이나 특성으로 변환하는 작업입니다. GAN(Generative Adversarial Network)을 사용하는 알고리즘이 주로 이미지 생성과 변환 작업에 사용됩니다.
동작 인식 (Action Recognition)
동작 인식은 비디오에서 인간이나 객체의 동작을 인식하고 분류하는 작업입니다. 동작 인식은 보안, 교통 관리, 영상 감독 등 다양한 분야에서 활용되며, 기계 학습과 신경망 기술을 활용한 알고리즘들이 사용됩니다.
컴퓨터 비전 기반 인공지능은 이미지 및 비디오 데이터를 이해하고 처리하는 데에 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 자동차의 자율주행, 보안 시스템의 개선, 의료 진단 등 다양한 영역에서 혁신과 발전이 이루어집니다.

인공지능 개념 차원의 분류

인공지능의 차원(레벨, 수준)에 따라 다음과 같이 분류할 수 있습니다.

인공지능 Level 1 (관념적 AI) - 규칙 기반 시스템
- IF ~ THEN 규칙을 사용하여 수행하는 단순한 인공지능이며, 소프트웨어 프로그래머가 규칙을 수동으로 입력하게 됩니다. 관련적 인공지능 중 하나인 규칙 기반 시스템은 IF-THEN 규칙을 사용하여 인공지능을 구현하는 방법입니다. 이 방법은 특정 규칙을 사람이 수동으로 입력하여 인공지능 시스템을 만들어내는 것을 말합니다.

규칙 기반 인공지능 시스템은 주어진 조건을 기반으로 하나 이상의 규칙을 만족하는 결과를 출력하는 방식으로 동작합니다. 주로 기호 논리(프로덕션 시스템)를 이용하여 구현되며, 특정 도메인의 전문지식을 규칙으로 적용하는 방식입니다.

예를 들어, 의료 진단 시스템에서는 환자의 증상, 질병 이력 등의 조건을 입력받고, 해당 조건에 따라 IF-THEN 규칙을 적용하여 질병을 진단하는 것이 가능합니다. IF-THEN 규칙은 사전에 도메인 전문가들에 의해 작성될 수 있으며, 이를 통해 전문가 수준의 의사결정을 수행할 수 있습니다.

규칙 기반 시스템은 직관적으로 이해하기 쉽고 설명 가능하며, 특정 도메인에 대한 전문지식을 쉽게 반영할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다. 그러나 시스템이 복잡한 상황을 다루기 어렵거나 예상치 못한 상황에 대처하는 능력이 제한적일 수 있으며, 규칙의 수가 많아질수록 관리와 유지보수의 어려움도 존재할 수 있습니다. 이러한 단점들은 머신러닝과 같은 다른 접근 방식을 사용한 인공지능으로 보완될 수 있습니다.

인공지능 Level 2 (한정적 AI) - 패턴 매칭
- 머신러닝 알고리즘을 사용하여 입력값을 학습하고, 이를 기반으로 입력값과 유사한 패턴을 찾아내는 인공지능입니다.
- 이러한 방법으로는 이메일 스팸 필터링, 음성 인식 등이 있습니다. 한정적 인공지능의 한 종류인 패턴 매칭은 인공지능이 특정한 문제 범주에서 동작하도록 제한하는 방식입니다. 이 방법은 특정한 패턴을 식별하고 이를 기반으로 문제를 해결합니다.

간단한 예시로는 스팸 필터링이 있습니다. 스팸 메일의 패턴을 인식하여 이를 기반으로 스팸 메일을 필터링하는 것입니다. 만약 특정한 단어나 구절이 스팸 메일에 계속해서 등장한다면, 그것은 스팸 메일일 가능성이 높아지게 됩니다. 인공지능이 이러한 패턴을 식별하여 스팸 메일을 필터링할 수 있습니다.

또 다른 예시로는 이미지 인식이 있습니다. 이미지 인식 알고리즘이 특정한 패턴을 인식하는 것을 바탕으로, 그림 속에 나타나는 물체를 인식하는 것입니다. 예를 들어, 고양이 사진에서는 귀, 코, 눈, 입 등의 특정한 패턴이 등장합니다. 그림 속에서 이러한 패턴을 식별하여 이를 기반으로 고양이라는 물체를 인식하는 것입니다.
한정적 인공지능은 특정한 문제에 대해 빠른 속도와 높은 정확성을 보이지만, 범용적이지는 않습니다. 이러한 방식은 특정 분야나 문제에 대해 최적화된 설루션을 제공하는 것이 목적입니다.

인공지능 Level 3 (일반화 AI) - 지도 학습 및 비지도 학습
- 머신러닝에서 지도학습과 비지도학습 방법을 사용합니다.
- 이러한 방법으로는 이미지 인식, 언어 번역, 검색 엔진 개발 등이 있습니다.
일반화 인공지능은 다양한 문제를 해결할 수 있는 범용적인 능력을 갖춘 인공지능입니다. 이를 위해 지도 학습과 비지도 학습 두 가지 방식이 사용됩니다.

지도 학습은 레이블이 지정된 데이터를 이용하여 모델을 학습시키는 방식입니다. 이를 통해 입력값에 대한 출력값을 학습하여, 새로운 입력값에 대해 정확한 출력값을 예측할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 이메일을 스팸 또는 일반 메일로 분류하는 문제를 해결하기 위해, 스팸과 일반 메일에 대한 레이블이 지정된 데이터를 이용하여 모델을 학습시킬 수 있습니다.

반면 비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 이용하여 모델을 학습하는 방식입니다. 이를 통해 데이터의 구조나 패턴을 발견하고, 군집화나 차원 축소 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 세그먼트를 구분하는 문제를 해결하기 위해, 구매 내역 데이터에 대한 레이블이 없는 경우, 비지도 학습 기법을 사용하여 데이터 패턴을 분석하고, 고객을 유사한 특성을 가진 그룹으로 나눌 수 있습니다.

일반화 인공지능은 이러한 지도 학습과 비지도 학습 방식을 통해 데이터의 패턴 및 특성을 파악하고, 새로운 데이터에 대해 정확한 예측과 분류를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 분야에서 적용할 수 있는 범용적인 인공지능 모델을 개발할 수 있게 됩니다.

인공지능 Level 4 (강화학습 AI) - 지능 강화
- 목표 달성을 위한 행동의 시행착오 과정을 통해 학습하는 인공지능입니다. 
- 이러한 방법으로는 슈퍼마리오 게임, 바둑, 알파고 등이 있습니다.
강화학습은 인공지능이 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 방법 중 하나입니다. 강화학습 인공지능은 주어진 환경에서 가장 큰 보상을 얻기 위해 시행착오를 통해 학습합니다.

강화학습에서는 에이전트라고 불리는 인공지능 알고리즘이 주어진 환경에서 행동을 선택하고, 환경으로부터 피드백인 보상을 받습니다. 이때 에이전트는 보상을 최대화하기 위해 시행착오를 통해 정책을 개선해 나갑니다.

예를 들어, 체스 게임을 강화학습으로 학습시킨다고 가정해 봅시다. 초기에는 무작위로 행동을 선택하며 게임을 진행합니다. 이때 보상은 게임의 승패에 따라 주어지게 됩니다. 시행착오를 통해 점점 승리할 확률이 높아지는 행동을 선택하게 되면서, 게임에서 더 좋은 결과를 얻기 위한 정책을 개발하게 됩니다.

강화학습은 게임 이외에도 로봇 제어, 자율주행차, 자원 관리 등 다양한 문제 영역에 적용될 수 있습니다. 강화학습은 가능한 모든 상태-행동 쌍에 대한 가치를 추정하고, 이를 기반으로 최적의 행동을 선택하는 방식을 통해 인공지능을 학습시킵니다. 이를 통해 강화학습 인공지능은 주어진 환경에서 최적의 행동을 취할 수 있는 능력을 갖출 수 있게 됩니다.