AI 용어 설명: 머신러닝, 딥러닝, GPT 등 쉽게 이해하기

AI(인공지능)에 대한 관심이 높아지면서 "머신러닝(Machine Learning)", "딥러닝(Deep Learning)", "GPT" 같은 용어들도 자주 등장합니다. 하지만 이 단어들이 정확히 무엇을 의미하는지 일반인 입장에서는 다소 어렵게 느껴질 수 있습니다. 가 글에서는 AI 분야의 대표적인 용어들을 쉽고 친절하게 설명하여 누구나 이해할 수 있도록 도와드리겠습니다.

1. 인공지능(AI, Artificial Intelligence)이란?

AI는 "인간처럼 사고하고 학습하고 판단하는 컴퓨터 시스템"를 뜻합니다. 즉, 사람의 지능을 컴퓨터에 구현하려는 기술입니다. 예를 들어, 스마트폰의 음성 비서(시리, 빅스비 등), 자율주행차, 번역기 등은 모두 AI가 적용된 사례입니다.

AI는 1950년대부터 연구되었으며, 최근에는 데이터와 컴퓨팅 파워가 크게 발전하면서 급속도로 성장하고 있습니다.

 

2. 머신러닝(Machine Learning)이란?

머신러닝은 AI의 한 분야로, 컴퓨터가 명확하게 프로그래밍되지 않아도 데이터를 통해 스스로 학습하는 기술입니다.

예를 들어, 고양이 사진 수천 장을 보여주면 컴퓨터가 고양이의 특징을 스스로 찾아내고, 다음에 보여주는 이미지가 고양이인지 아닌지를 구별할 수 있게 됩니다. 즉, 사람이 "고양이는 귀가 뾰족하고 수염이 있다"고 일일이 가르쳐주지 않아도 스스로 규칙을 찾아냅니다.

머신러닝은 대표적으로 아래의 세 가지로 분류됩니다:

-지도학습(Supervised Learning): 정답이 있는 데이터를 이용해 학습 (예: 이메일이 스팸인지 아닌지 분류)

-비지도학습(Unsupervised Learning): 정답 없이 데이터를 군집화하거나 패턴을 탐색 (예: 고객 분류)

-강화학습(Reinforcement Learning): 보상을 통해 최적의 행동을 배우는 방식 (예: 게임 플레이, 자율주행)

 

3. 딥러닝(Deep Learning)이란?

딥러닝은 머신러닝의 한 종류로, 인간의 뇌를 본떠 만든 인공신경망(Artificial Neural Network)를 이용해 데이터를 학습하는 기술입니다. 이름에서 알 수 있듯이, '깊은(Deep)' 층을 가진 신경망을 사용한다는 의미입니다.

딥러닝은 특히 이미지, 음성, 자연어 처리 등 복잡한 데이터를 처리하는 데 뛰어난 성능을 보입니다.

예시로는:

-사람의 얼굴을 인식하는 기술

-음성으로 명령을 내리는 스마트 스피커

- 자동 번역기

가 모두 딥러닝을 기반으로 동작합니다.

딥러닝이 강력한 이유는 사람이 직접 피처(feature)를 설정하지 않아도 스스로 중요한 정보를 추출할 수 있다는 점입니다.

 

4. 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)

자연어 처리는 사람의 언어(문장, 대화 등)를 컴퓨터가 이해하고 분석하도록 하는 기술입니다. 예전에는 단어의 조합을 단순히 분석했지만, 최근에는 문맥까지 이해하는 수준으로 발전했습니다.

예시로는:

- 번역기 (구글 번역)

- 자동 이메일 분류기

- 스마트폰 음성 비서

- AI 챗봇 등이 있습니다.

자연어 처리는 GPT, BERT 등과 같은 언어 모델을 통해 더 정교하고 자연스러운 문장 처리가 가능해졌습니다.

 

5. GPT란?

GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 OpenAI에서 개발한 언어 모델로, 사람처럼 자연스럽고 문맥에 맞는 글을 생성하는 인공지능입니다.

- Generative: 무언가를 만들어낸다는 의미 (여기서는 글을 생성)

- Pre-trained: 사전에 대량의 데이터로 학습했다는 뜻

- Transformer: 최신 딥러닝 구조 중 하나로, 문맥 이해에 강점을 가짐

 

GPT는 기존의 AI보다 훨씬 자연스럽고, 긴 문장 구조도 이해하고 만들어낼 수 있습니다. 예를 들어,

- 블로그 글 작성

- 이메일 초안 작성

- 코드 작성

- 요약, 번역, 질문 응답 등에 사용됩니다.

 

현재 사용되는 GPT는 GPT-4까지 나와 있으며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

 

6. 생성형 AI(Generative AI)

생성형 AI는 단순히 데이터를 분류하거나 예측하는 것을 넘어서, 새로운 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등을 직접 만들어내는 AI를 말합니다.

대표적인 생성형 AI 예시는 다음과 같습니다:

- ChatGPT: 텍스트 생성, 대화

- DALL·E: 그림과 이미지 생성

- Midjourney: 예술 스타일 이미지 생성

- Runway ML: 영상 편집 및 생성

이러한 기술은 콘텐츠 제작, 디자인, 교육, 마케팅 등 다양한 분야에서 큰 가능성을 보여주고 있습니다.

 

7. 인공지능 관련 기타 용어 정리

- AI: 인공지능 전체 영역을 의미

- ML: 머신러닝, AI의 하위 분야

- DL: 딥러닝, 머신러닝의 하위 분야

- NLP: 자연어 처리, 인간 언어를 이해하는 기술

- GAN: 생성적 적대 신경망, 두 개의 신경망이 경쟁하며 콘텐츠 생성

- API: 응용 프로그램 인터페이스, 개발자가 AI 기능을 쉽게 사용할 수 있게 함

 

마무리하며

인공지능은 앞으로 우리의 삶 곳곳에 더욱 깊숙이 들어올 기술입니다. 처음에는 생소하고 어려울 수 있지만, 기본 용어만 이해해도 AI 뉴스나 관련 정보를 훨씬 쉽게 받아들일 수 있습니다. 머신러닝은 AI가 배우는 방법, 딥러닝은 더 깊은 학습 방법, GPT는 말 잘하는 AI로 이해하면 시작이 쉬워집니다.

앞으로 더 많은 AI 기술이 등장하겠지만, 지금 소개한 개념들만 알아도 시대의 흐름에 발맞춰 나갈 수 있습니다. 복잡하게 느껴졌던 AI 용어들, 이제는 훨씬 친숙하게 다가오지 않나요? 궁금한 점이 있다면 하나씩 더 알아가는 것도 좋습니다. AI는 우리가 이해하고 활용할수록 더욱 유익한 도구가 되어줄 것입니다.