인공지능이란?
인공지능이라는 말을 들으면 터미네이터의 스카이넷이나 공각기동대의 인형사가 생각날 지도 모르겠다.
하지만 현대 과학기술은 거기까지는 도달하지 못했다. 거기까지 가게 되면 기술의 문제 뿐 아니라 철학과 윤리의 문제이고, 인류의 생존이 걸린 문제가 될 것이다.
현재 우리가 개발하거나 사용하는 인공지능은 특정 분야에서 인간을 대신해서 판단을 내려주는 인공지능을 말한다. 현재 가장 핫한 분야인 자율주행차량이나 의료정보판독 같은 분야인데 어떤 경우는 인간보다 낫은 퍼포먼스를 보여주기도 한다. 앞으로 인간이 하던 단순한 일자리들을 뺏어갈 녀석들이다. 왜냐면 이들은 인간보다 일도 잘하고 싸면서도 불평도 없다.
머신러닝과 딥러닝
머신러닝이란 인공지능의 부분집합이다. 좀 더 정확하게 표현하자면 인공지능을 구현하지 위한 여러 방법 중의 하나이다. 다시 말해 모든 인공지능이 다 머신러닝으로 구현되는 것은 아니니까 머신러닝이 곧 인공지능은 아닞다.
머신러닝 중에서도 딥 러닝은 조금 특별한 지위를 가진다. 머신 러닝 중에 인간의 두뇌의 동작방법을 흉내낸 뉴럴 네트워크라는 방식이 있는데, 딥러닝은 뉴럴 네트워크의 일종이다. 나중에 차차 언급하겠지만, 딥러닝은 현재까지 발견된 방법 중에서 인간의 두뇌와 가장 유사한 방법이라고 한다. 그래서인지, 딥러닝으로 꽤나 똑똑한 인공지능을 만들어 내기도 한다. 딥러닝이 머신러닝의 유일한 해법이라고 할 수는 없지만 성능이 좋은 축에 속하고 활용도가 높다. 다만, 비용이 좀 비싸다.
이를 수식으로 나타내면 다음과 같다
이 글에서 소개하고자 하는 것은 자연어 처리와 딥러닝이다.
자연어 처리
자연어 처리 그 자체는 머신러닝과는 상관 없다.
하지만, 머신러닝의 소스가 되는 데이터를 만들 때, 자연어처리가 제대로 되어 있어야 머신러닝의 예측결과가 좋아진다. 특히 감성분석이나 키워드 분석, 연관어 분석 같은 영역에서는 자연어 처리가 필수다. 검색엔진을 만들 때도 자연어처리 기술은 유용하게 사용된다.
딥러닝
딥러닝이 머신러닝의 일종이라는 것은 앞에서 언급한 바와 같다.
뒤에 자세하게 이야기 하겠지만, 지금은 우선 "여러 개의 레이어 (layer)가 존재하는 인공신경망" 정도로 알아두자. 레이어가 많아지만 깊다 (deep)라고 표현한다. 통상 레이어가 2개 이상이면 딥러닝이라고 한다. 레이어를 셀 때 입력 계층은 생략하고 센다.
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