1.1.1 인공 지능

그림 1-1의 벤 다이어그램(venn diagram)에서 볼 수 있듯이 인공 지능은 광범위한 분야입니다. 이 분야를 간략하게 정의하면 ‘일반적으로 사람이 수행하는 지능적인 작업을 자동화하려는 노력’입니다. 따라서 인공 지능은 머신 러닝, 신경망, 딥러닝을 포함합니다. 하지만 머신 러닝과 다른 많은 방법도 포함합니다. 예를 들어 초기 체스 프로그램은 프로그래머가 고안한 하드 코딩(hard-coding)된 규칙을 사용했습니다. 이런 프로그램은 머신 러닝으로 간주되지 않습니다. 왜냐하면 데이터에서 학습하여 문제를 풀기 위한 전략을 탐색하는 대신에 문제 해결을 위해 명시적으로 프로그래밍되었기 때문입니다. 오랫동안 많은 전문가가 지식 처리와 의사 결정을 위해 명시적인 규칙을 충분히 많이 만든다면 사람 수준의 인공 지능이 달성될 수 있다고 믿었습니다. 이런 접근 방법을 심볼릭 AI(symbolic AI)라고 하며, 1950년대에서 1980년대 후반까지 인공 지능의 주된 패러다임이었습니다.¹⁰

▲ 그림 1-1 인공 지능, 머신 러닝, 신경망, 딥러닝 사이의 관계. 벤 다이어그램에서 나타나 있듯이 머신 러닝은 인공 지능의 하위 분야다. 심볼릭 AI 같은 인공 지능의 일부 분야는 머신 러닝과 다른 방법을 사용하며, 신경망은 머신 러닝의 하위 분야다. 결정 트리(decision tree)와 같이 신경망이 아닌 머신 러닝 기술이 있는데, 딥러닝은 ‘얕은’ 신경망(적은 개수의 층을 가진 신경망) 대신 ‘심층’ 신경망(많은 개수의 층을 가진 신경망)을 만들고 적용하는 과학이자 예술 분야다.