[딥러닝]머신러닝 차이점 알아보기

인공지능 기술 발전 단계로는 크게 4단계로 구분할 수 있다. 첫 번째 AI기술은 1950년대 중반 미국 다트머스 대학 연구소에서 개발된 퍼셉트론이라는 알고리즘 기반의 기계학습 시스템이다. 1956년 존 매카시 교수가 제안한 이론으로 신경망 모델처럼 인간의 두뇌구조를 모방하여 데이터로부터 학습하며 패턴을 인식한다는 특징이 있다. 하지만 이후 더 효율적인 구조 및 성능 개선을 위한 수많은 연구가 진행되어 왔음에도 불구하고 여전히 낮은 수준의 처리속도 문제나 제한적인 응용성 측면에서 한계점을 드러내고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 1980년대 후반부터는 기존보다 더욱 강력한 컴퓨팅 파워 확보라는 과제 하에 병렬처리 방식 도입 필요성이 대두되었다. 이를 통해 1990년대 초반 슈퍼컴퓨터급 컴퓨터 환경에서의 복잡한 계산문제도 빠르게 풀어낼 수 있게 되면서 새로운 국면을 맞이하게 된다. 바로 오늘날 우리가 흔히 알고 있는 빅데이터 분석기법 또는 실시간 예측분석시스템 같은 개념들인 것이다. 이때부터 비로소 진정한 의미의 지능형 시스템 구현 가능성이 높아지게 되었다. 다만 당시로서는 아직 초보적인 수준이었기 때문에 실용화보다는 기초연구 목적으로만 활용되었다고 한다.

머신러닝

지금으로부터 약 30년 전 IBM에서는 세계 최초로 딥블루라는 체스 전용 컴퓨터를 개발했다. 그리고 1997년 5월 15일 제2회 체스시합에서 러시아 챔피언 가리 카스파로프를 꺾으며 세상을 놀라게 했다. 무려 2억 1천만 개의 기보를 입력시켜 훈련시킨 결과였다고 한다. 이어 2011년 3월 11일에는 구글 소속 과학자들이 제작한 알파고가 이세돌 9단과의 바둑대결에서 승리를 거두었다. 물론 대국 과정에서 몇 차례 실수가 있긴 했지만 그럼에도 불구하고 최종 스코어 4승 1패로 완승을 거둔 것이다. 이로 인해 세간에선 인공지능 시대가 도래했다며 떠들썩했고 관련 산업 역시 급성장세를 보였다. 바야흐로 인공지능 전성시대가 열린 것이다. 현재까지도 다양한 분야에서 활약하고 있지만 개인적으로는 의료분야 쪽 전망이 밝다고 생각한다. 고령화 사회 진입 속도가 빨라지면서 건강관리 수요가 급증하고 있기 때문이다. 따라서 향후엔 질병 진단 및 치료법 제시뿐 아니라 예방의학 차원으로까지 영역이 확장될 것으로 보인다.

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