인공지능 종류 : 머신러닝 , 딥러닝 , 생성형 Ai 차이점은?

알파고로 인해 인공진능이 대중에게 알려지는 계기가 되었다면, 이제는 챗GPT의 열풍으로 인해 인공지능이 많이 대중화되었고 일상생활에 점차 가까이 접근하고 있습니다.

오늘은 인공지능의 종류에 대해서 알아보고 그 차이점들에 대해서도 알아보겠습니다.

인공지능 종류 

인공지능은 기계나 소프트웨어를 사람처럼 추론, 패턴화, 학습이 가능하도록 지능화 시키는 알고리즘을 통칭한 것입니다. 인공지능에는 여러 관련 기술이 있고 그중 하나가 머신러닝입니다. 그리고 머신 러닝에서 가장 잘 알려진 알고리즘이 바로 딥러닝입니다.

머신러닝과 딥러닝의 차이

우리가 알고 있고 한번 쯤 들어 본 딥러닝은 머신러닝의 한 종류입니다. 일반적으로 머신러닝이라고 하면 대량의 데이터를 스스로 학습하고 규칙을 생성하는 기술입니다. 

그리고 딥러닝은 머신러닝의 한 종류로서 인공신경망 기반의 AI 알고리즘입니다. 알파고가 바로 딥러닝 알고리즘으로 개발한 인공지능입니다.

딥러닝은 사람의 뇌의 뉴런의 정보 입출력 모델을 기반으로 개발한 개념으로 입력된 정보를 분석하고 예측하는 능력이 뛰어납니다.

그래서 알파고를 보면 수많은 바둑 데이터를 입력해서 학습을 시키면 스스로 바둑판의 상황을 판단하고 분석해서 상항에 맞는 판단을 내리게 됩니다.

지율주행도 마찬가지로 딥러닝 기잔의 기술이 접목이 되어 있고 수많은 교통정보와 지도 데이터 그리고 상황 데이터를 입력시켜 학습을 시키면 교통상황 및 도로 상황에 맞는 판단으로 운전을 하게 되는 것입니다.

딥러닝은 학습데이터가 굉장히 중요합니다. 어떤 데이터를 입력시켜서 학습시키냐에 따라서 결과가 차이가 많이 나게 됩니다.

그러면 챗GPT같은 생성형 Ai는 무엇일까요? 어떤 차이가 있을까요? 아래에서 자세히 알아보겠습니다.

생성형 AI란 무엇인가?

생성형 AI는 일반적인 딥러닝보다는 좀 더 진화된 모델입니다. 생성형 AI의 가장 큰 장점은 스스로 학습 데이터를 찾고 이렇게 학습된 것을 기반으로 하여 사용자가 원하는 요구 사항에 맞게 결과물을 제시한다는 것입니다.

그래서 생성형 AI는 사용자와 대화가 가능하고 사용자가 필요한 것을 요구하면 사람처럼 자발적이고 즉각적으로 창작해서 결과물을 제시할 수가 있습니다.

대량의 데이터를 스스로 학습하다 보면 원본 데이터와는 전혀 다른 창작이 가능하다는 것입니다. 지금까지의 AI 중에서 가장 사람에 가까운 인간형 AI의 기반이 되는 기술로 보시면 됩니다.

물론 아직 초기 단계이고 생성형 AI의 부작용으로 인한 악용 사례가 계속 보고 되고는 있지만 분명 인류의 삶의 질을 높여 줄 도움이 되는 기술인 것은 분명합니다. 다만 AI의 악용을 예방하기 위한 규제와 예방책은 분명히 마련되어야 합니다.

인공지능의 부작용 및 사회적 문제점