인공지능이란?
인공지능은 컴퓨터가 인식과 추론, 학습 등의 과제를 수행하게 만드는 연구 분야다. 모든 인공지능이 같은 방식으로 작동하지는 않는다. 사람이 정의한 규칙을 적용하는 시스템도 있고, 데이터를 학습해 새로운 입력에 대한 결과를 예측하는 시스템도 있다.
기계 학습과의 관계
기계 학습은 사례에서 통계적 패턴을 찾는 접근이다. 딥 러닝은 여러 층의 인공 신경망을 사용하는 기계 학습 방법이다. 따라서 인공지능, 기계 학습, 딥 러닝은 완전히 같은 말이 아니라 서로 포함 관계를 갖는 개념이다.
학습과 추론
학습은 모델의 매개변수를 조정하는 과정이고, 추론은 학습된 모델로 새 입력을 처리하는 과정이다. 두 단계의 계산량과 필요한 자원은 다를 수 있다. 학습에 많은 연산이 필요하더라도 추론까지 항상 같은 규모의 장비를 요구하지는 않는다.
어디에 쓰일까?
검색 결과 정렬, 음성 인식, 번역, 영상 분석, 문서 생성 등에 사용된다. 생성형 모델은 문장이나 그림을 만들지만, 그럴듯한 결과가 사실임을 보장하지는 않는다. 중요한 내용은 원문과 교차 확인해야 한다.
관련 문서
우주처럼 복잡한 자연 현상을 연구할 때도 방대한 관측 자료의 분석에 인공지능을 활용한다.