인공지능(AI)란 무엇인가요? 인공지능 기술이란

1 인공지능이란?
2 인공지능의 작동 원리
3 인공지능의 종류
4 인공지능 활용 사례

인공지능이란?

인공지능(AI)이란 사람처럼 생각하고 인간의 기능, 학습 추론, 판단 능력을 모방하여 일을 처리하고 문제를 해결하는 기술이다.

일 처리 = 문제 해결
기술이다.

인공지능의 목표는 인간의 지능과 유사한 기능을 갖추고 인간이 할 수 있는 작업을 대체하는 컴퓨터 시스템을 만드는 분야입니다.

인공지능이 사용되는 분야는 자동화, 분류, 인식, 자연어 이해, 예측 등으로 다양한 분야에서 활용 되고 있다. 또한 의료, 금융, 교육, 제조 등 다양한 분야에서도 적용 되고 있다.

음성, 자연어, 이미지 등의 다양한 정보를 처리할 수 있는 기술로 발전하고 있는 중이다.

인공지능의 작동 원리

데이터를 기반으로 인간이 하는 추론, 학습, 문제 해결, 예측 등의 다양한 작업을 수행한다. 다음과 같은 과정으로 작동된다.

데이터 수집
데이터 전 처리
데이터 분석
모델 구축
학습 및 예측
평가 및 개선

1단계: 데이터 수집

인공지능 알고리즘이 학습을 시킬 수 있는 데이터를 먼저 수집해야 합니다. 만약에 데이터가 없다면 아무리 좋은 인공지능 모델이 존재하더라도 학습을 시킬 수 없습니다.

데이터가 많을 수록 패턴을 찾기가 수월해집니다.

데이터의 질이 굉장이 중요합니다. 이상한 데이터들을 학습하면 결국에는 출력되는 결과도 이상한 결과가 됩니다.

데이터 수징 방법은 아래처럼 다양합니다.

크롤링
수동으로 직접 수집: 설문지 등

2단계: 전 처리

데이터를 수집했다면 그 다음으로 잘못된 정보를 학습 하지 않도록 데이터에 대한 전 처리를 해야 합니다. 전처리를 해야 좋은 데이터로 인공지능에게 학습을 시킬 수 있습니다. 처리 없이 바로 학습을 시키면 불완전하거나 잡음이 많거나 관련이 없는 데이터들로 학습을 하게 됩니다. 당연히 이상한 데이터를 넣어서 학습을 시키니 이상한 결과물이 출력이 될 수 밖에 없습니다.

다음과 같은 처리를 하는 단계입니다.

데이터의 형식을 통일하기
데이터의 불필요한 부분 제거하기 ( 노이즈 제거 )
결측치나 이상치를 처리하기
분석하기 쉬운 형태로 데이터를 통합하거나 분리하거나 중복된 데이터는 삭제하거나 조합하기
데이터 형식을 변환해서 학습 시킬 수 있는 형식의 데이터로 만들기
정보의 표현 방식을 일관되게 표준화하기
데이터를 범주별로 분류 또는 그룹화하기

인공지능 모델에 필요한 데이터만 학습 시키기 위해서 데이터를 전처리해야 합니다.

전 처리 왜 해야 할까요?

인공지능이 더 정확하게 예측할 수 있게 정확하고 일관된 데이터셋을 만들기 위함입니다.
데이터의 품질을 향상 시킬 수 있습니다.
인공지능이 데이터를 더 쉽게 이해하고, 패턴을 감지하고 처리할 수 있습니다.

AI 작동 원리 3단계: 데이터 분석 및 모델 선택

전 처리된 데이터를 분석하여 어떤 모델을 구축해서 문제를 해결 할지 선택하는 단계입니다.

보통 다음과 같이 인공지능 모델을 선택합니다.

먼저 문제 유형이 무엇인지에 따라 다음과 같이 인공지능 모델을 선택합니다.

분류: 데이터를 여러 그룹 중 하나로 묶는 문제 유형
회귀: 연속적인 값을 예측하는 모델
군집화: 라벨이 없는 데이터에서 비슷한 패턴을 가진 데이터끼리 그룹화하는 모델
추천: 제품이나 서비스를 추천할 때 쓰는 문제 유형
차원 축소: 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 모델
자연어 처리: 텍스트 데이터를 처리하고 분석하는 모델
시계열 분석: 시간이 경과함에 따라 변하는 데이터를 측정하여 예측하는 문제 유형

AI 작동 원리 4단계: 모델 구축

실제로 인공지능 모델을 구현해보고 전처리 된 데이터로 최종 결과물을 도출하는 단계입니다.

위의 3단계에서 선택한 적합한 모델로 전 처리된 데이터들로 실제 모델을 구현해봅니다.

실제 코드로 구현하는 단계로 아래처럼 여러 도구들로 구현을 할 수 있습니다.

TensorFlow: 구글에서 개발한 오픈소스 라이브러리로 딥러닝 모델을 쉽게 구축 할 수 있습니다.
Keras: 딥러닝 모델을 쉽게 구축할 수 있는 고수준 라이브러리입니다. TensorFlow, Theano, CNTK 등의 백엔드를 지원하며, 직관적인 API로 구성되어 있어 입문자도 쉽게 사용할 수 있습니다.
PyTorch: PyTorch는 페이스북에서 개발한 오픈소스 라이브러리로 딥러닝 모델을 쉽게 구축할 수 있습니다.
scikit-learn: 파이썬 기반의 머신러닝 라이브러리로, 다양한 머신러닝 모델을 구현할 수 있습니다.
R: 통계 및 데이터 분석 언어로, 다양한 통계 분석 및 머신러닝 모델을 지원합니다.
MATLAB: MATLAB은 수치 해석 및 시각화 도구로, 다양한 수학 및 과학 분야, 머신러닝 모델 개발에서 사용됩니다.

5단계: 학습 및 예측

이제 본격적으로 전 처리된 학습 데이터를 모델 구축 단계에서 생성된 모델로 학습 시키는 단계입니다.

모델의 성능을 평가해서 재 학습 하거나 수정하여 끊임없이 개선 시킬 수 있습니다.

학습 데이터를 사용하여 모델을 학습 시킵니다. 이때, 학습 알고리즘을 사용하여 모델의 가중치(weight)와 편향(bias) 값을 업데이트합니다. 모델의 학습이 진행됨에 따라 모델의 정확도가 향상됩니다.

검증 데이터를 사용하여 학습된 모델의 성능을 평가하며 이때, 모델의 정확도와 오차를 계산합니다.

그 다음에 학습된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.

6단계: 평가 및 개선

앞서 5단계의 학습이 끝나면 다음으로 모델의 성능을 평가하고 개선해야 합니다. 모델이 잘못 된 예측을 할 수 있기 때문입니다.

방법은 모델의 성능을 평가하기 위해 학습한 데이터 말고 다른 테스트 전용 데이터로 잘 수행되는 지를 정확도, 재현율, 정밀도 등의 지표로 다음과 같이 평가합니다.

분류 문제: 정확도, 재현율, 정밀도, F1 점수 등의 지표를 사용해 문제를 해결합니다.
회귀 문제: 평균 제곱 오차(MSE), 평균 절대 오차, R제곱, 결정 계수 등의 지표를 사용해 문제를 해결합니다.

그리고 모델을 재학습시켜서 모델의 성능을 개선할 수 있고요. 이 과정에서 데이터를 추가하거나 모델의 하이퍼파라미터를 조정하는 등으로 모델의 성능을 향상 시킬 수 있습니다.

인공지능의 종류

Strong AI vs Weak AI

Strong 인공지능과 Weak(약한) 인공지능은 AI의 인지 수준으로 구분할 수 있습니다.

▼ Strong 인공지능:

인간과 비슷한 수준의 인지 능력, 학습 능력, 문제 해결 능력, 추론 능력 등을 갖춘 인공지능이다.
가장 고도화 되었을 때 인간과 구분이 어려울 수준이 될 가능성도 있다.
인간의 모든 인지적 작업을 수행할 수 있다: 추론, 사고, 문제 해결, 지각, 언어 이해 등

▼ Weak 인공지능:

약한 인공지능은 강한 인공지능과 다르게 제한된 영역에서 특정 작업만 수행할 수 있는 인공지능이다.
따라서 관련 되지 않는 다른 작업에서는 작업을 수행하지 못한다.
대표적인 사례로 자율 주행 자동차가 있다. 인간의 운전 능력을 대체해주지만 인간의 모든 인지적인 작업을 수행해줄 수는 없다.

Deep Learning AI

인공신경망(ANN)으로 사용해 대규모의 복잡한 데이터에서 패턴을 학습하여 예측 또는 분류해주는 스스로 문제를 해결하는 능력을 갖춘 인공지능 기술입니다.
인공신경망은 인간의 뇌를 모방하여 여러 뉴런으로 연결되어 입력 데이터를 처리하며 가중치와 편향을 자동으로 조정해서 최적의 결과물을 출력하는 방식으로 동작합니다.
대표적인 사례로 음성 인식, 자연어 처리, 이미지 분류, 게임 등에서 활용되고 있습니다.

Neural Network AI

Nueral Network AI는 딥러닝의 한 종류로 인공 신경망을 사용해 학습하는 인공지능 중 하나입니다.
인공지능이 자동으로 패턴을 인식해서 학습하며 이미지, 음성, 텍스트 데이터 같은 비정형 데이터를 처리하는 데 효과적입니다.
데이터의 양을 늘릴수록 모델의 성능이 더 개선됩니다.

Fuzzy Logic 인공지능

모호성과 불확실성이 있는 문제를 해결하기 위해 개발된 인공지능입니다.
예를 들어 “가벼운 물건”이라는 용어는 관점에 따라 다양하게 해석될 수 있습니다. 그래서 이런 불확실성을 다루는 데 Fuzzy Logic 인공지능이 도움이 됩니다.

Symbolic AI

인간의 지식을 바탕으로 기호 논리나 수학적 기호를 사용하여 규칙을 미리 정의한 후 추론, 문제해결, 지식 표현 등의 지능적인 추론을 수행하는 인공지능 기술입니다.
대표적인 사례로 추론 엔진, 자연어 처리, 전문가 시스템 등이 있습니다.
단점은 새로운 정보를 처리하기 어렵다는 점입니다.

Reactive Machines

과거나 미래를 고려하지 않고 오직 현재만 고려해서 결정을 내리는 다른 인공지능보다 비교적 단순한 AI입니다.
따라서 인간이 할 수 있는 추론, 판단력, 분석 등을 갖지 못합니다.
대표적인 사례로 체스 게임에서 사용되었으나 이전 게임에서 배운 규칙들과 전략들을 기억하지 않고 현재의 가능한 움직임들로만 다음 수를 결정합니다.

인공지능 활용 사례

음성 인식 기술: 음성으로 명령을 하면 인식해서 실행, 동작, 답변 등을 해주는 기술입니다. 대표적인 예로 구글 어시스턴트, ChatGpt, 애플의 시리, 아마존 에코의 알렉사 등이 있습니다.
게임 AI: 게임 캐릭터를 스스로 움직이게 하거나 전략적인 게임에서 최고의 전략을 만들 수 있습니다. 예를 들어 체스나 바둑 등이 있습니다.
자율 주행 자동차: 운전자 없이 스스로 주행하는 자동차를 만드는 인공지능 기술입니다.
추천 시스템: 개인에게 맞춤화된 제품이나 서비스를 추천해줍니다. 대표적으로 넷플릭스, 유튜브, 아마존 등에서 활용되고 있습니다.

여기까지 인공지능이란 무엇인지 관련된 내용에 대해 알아봤는데요. 아래에서 이 글과 관련된 유용한 정보들을 확인할 수 있습니다.

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