AI를 처음 접할 때 가장 헷갈리는 세 단어가 「인공지능(AI)·머신러닝(ML)·딥러닝(DL)」입니다.
이 셋은 서로 경쟁하는 기술이 아니라 「큰 동그라미 안에 작은 동그라미가 들어 있는」 포함 관계로 이해하면 가장 명료합니다.
가장 큰 동그라미는 인공지능(AI)입니다.
「사람의 지적 행위를 기계로 흉내 내는 모든 시도」가 여기에 들어갑니다.
1980년대의 전문가 시스템(IF-THEN 규칙으로 이루어진 진단 시스템)도 AI이고, 오늘날의 ChatGPT도 AI입니다.
그 안의 한 단계 작은 동그라미가 머신러닝(ML)입니다.
머신러닝은 「사람이 규칙을 일일이 적어 주는 대신, 데이터에서 규칙을 스스로 배우게 하는 방식」의 AI입니다.
스팸 메일 필터, 신용카드 사기 탐지, 넷플릭스 추천이 모두 여기에 속합니다.
그 안에 또 한 단계 작은 동그라미가 딥러닝(DL)입니다.
딥러닝은 「여러 층(深, deep)으로 쌓인 인공 신경망을 사용하는 머신러닝」을 가리킵니다.
사진을 분류하는 CNN, 문장을 생성하는 Transformer, 음성을 인식하는 모델이 모두 딥러닝의 산물입니다.
비유로 정리하자면 「AI는 운송 수단 전체, ML은 그중 자동차류, DL은 그중 전기차」와 비슷합니다.
모든 전기차는 자동차이고 모든 자동차는 운송 수단이지만, 모든 운송 수단이 자동차나 전기차는 아닙니다.
마찬가지로 모든 딥러닝은 머신러닝이고 모든 머신러닝은 AI이지만, 그 역은 성립하지 않습니다.
한 줄 요약
AI·머신러닝·딥러닝은 「큰 동그라미 안에 작은 동그라미」 관계입니다.
모든 딥러닝은 머신러닝이고 모든 머신러닝은 AI이지만, 그 역은 성립하지 않습니다.
더 알아볼 것
- 전문가 시스템 — 머신러닝이 아닌 옛 AI
- 신경망과 딥러닝의 관계
- 「딥」하다는 말의 정확한 의미 — 층(layer)의 깊이
