딥러닝이 일으킨 혁신적인 변화

딥러닝이 일으킨 혁신적인 변화

딥러닝 이전의 머신러닝을 설명하기 위해 간단하게나마 그 개념을 짚어보겠습니다.
머신러닝은 데이터를 기반으로 한 인공지능(AI)입니다.

컴퓨터는 인간처럼 학습하지 않습니다.
그러나 인간처럼 학습합니다.

인공 신경망과 유사한 머신러닝 모델을 다루는 딥러닝은 머신러닝의 일종이고 딥러닝의 가장 큰 특징은 데이터를 기반으로 합니다.
머신러닝이라는 용어는 1960년대부터 사용되었지만, 이것이 발전하고 진화한 것은 1970년대와 1980년대입니다.

데이터가 축적되면서 알고리즘이 다양해지고 더 복잡한 알고리즘이 개발되었습니다.
즉, 컴퓨터 알고리즘을 학습시키는 컴퓨터는 1970년대보다 훨씬 더 복잡한 기술이 되었습니다.

딥러닝 이전에도 컴퓨터로 훈련시키는 컴퓨터 비전(컴퓨터 이미지 처리), 음성 인식, 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 등이 있었습니다.
그러나 딥러닝 이전에는 머신러닝에서 한 걸음 더 나아간 것이었습니다.

오늘날 우리가 인공지능이라 부르는 것은 머신러닝(머신러닝 + 딥러닝)이라고 할 수 있습니다.
머신러닝의 종류는 많지만 우리가 머신러닝이라 부르는 것은 '딥러닝'입니다.

딥러닝에 대해 다음에 자세히 다루겠지만, 간단히 이 개념만 알아두시면 딥러닝이 무엇을 하는지 쉽게 이해하실 수 있습니다.

'딥러닝'은 무엇인가?
머신러닝의 정의에 대해 알아보았으니 딥러닝이 무엇인지 알아봐야 합니다.

딥러닝은 딥러닝의 한 종류입니다.
머신러닝보다 더 진화한 기술입니다.

'인공지능을 공부하고 싶다.' 라고 하면, 인공지능이 무엇인지에 관한 개념들을 먼저 공부해야 합니다.
그다음 머신러닝을 공부해야 합니다.

그러나 머신러닝에 대한 개념은 인터넷에 많은 자료들이 있으니 자신의 수준에 맞게 공부하시면 됩니다.
이 포스트를 읽고 딥러닝에 대한 개념을 이해하셨기를 바랍니다.

우리가 컴퓨터를 학습시키는 머신러닝과 컴퓨터가 인간처럼 학습하는 딥러닝은 어떻게 다릅니다?
이 질문에 답하기 위해, 머신러닝의 개념을 좀 더 자세히 알아볼 필요가 있습니다.

일반적으로 학습이라는 말은 '이해'를 의미합니다.
이해한다는 것은 무엇에 대해 안다는 것입니다.

그러나 딥러닝은 '이해'가 아닌 '학습'을 의미합니다.

예를 들어, 컴퓨터가 고양이를 이해하려면 고양이에 대해 알아야 하는데, 고양이에 대해 아는 것, 즉 '학습'은 이해에 비해 그 양이 훨씬 많습니다.
고양이에 대해 알지 못하더라도 고양이에 대해 많이 아는 사람이 있습니다.

또 고양이에 대해 잘 모르지만 잘 아는 사람이 있습니다.
이런 상황을 생각해 보면, 컴퓨터가 인간처럼 학습하기 위해서는 고양이를 잘 알아야 할 것입니다.

결국 딥러닝도 고양이를 이해하기 위해서는 학습을 해야 합니다.
그런데 인간처럼 학습하기 위해서는 어떤 학습 과정을 거쳐야 할까요?

인간을 학습시키기 위해 먼저 인간에 대해 잘 알아야 하는데, 그러려면 인간을 이해하는 일이 선행되어야 합니다.
그러면 인간을 잘 이해하는 일이 무엇일까요?

인간의 특징은 무엇일까요?
인간의 특징은 '뇌'에 있습니다.

인간을 '생각하는 생물'로 정의하는 것이 일반적이지만, 최근 뇌과학은 뇌를 '감정이 있는 생물'로 정의합니다.
인간은 동물과 다릅니다.

동물은 '생존'의 본능이 있습니다.

인간은 '자기만족'의 본능이 있습니다.
인간은 '감정'이 있습니다.

인간의 뇌는 생존을 위한 '기능'과 이성적 생각을 하는 '구조', 그리고 뇌에서 일어나는 '감정적' 현상인 '뇌 과학' 세 가지 기능이 있습니다.
뇌 과학은 뇌의 구조와 기능에 대한 연구를 합니다.

뇌 과학에서는 인간의 뇌에 대해 잘 알고 있는 심리학자, 신경과학자, 철학자, 사회학자 등 전문가들이 뇌 연구를 통해 인간을 어떻게 이해하는지 연구합니다.
신경과학을 기반으로 한 뇌 연구는 '인간의 뇌가 어떻게 탄생했는가?'에 관한 연구를 하고 있습니다.

인간은 뇌의 뉴런(신경세포)에 따라 '뉴론(Nuron)', '뉴런', '뉴런' 은 인간의 뇌에서 서로 다른 역할을 하는 구조입니다.
뉴런은 뇌 신경세포이고, 뉴런 사이를 연결하는 '시냅스'가 '뉴런'의 역할입니다.

시냅스는 정보를 전달하는 곳이고, 뇌의 다른 부분이 정보를 전달받아 전달하기도 합니다.
인간은 '뇌의 뉴런'을 기반으로 '뉴런'이라는 뉴런과 시냅스(시냅스)에 의해 인간이라는 새로운 생물체가 탄생합니다.

인간의 뇌는 뉴런, 시냅스, 뉴런에서 일어나는 변화가 인간을 '생각하는 동물'로 정의하고 있습니다.
인간은 뇌를 '생각'하기 위해 노력하는 존재입니다.

인간은 뇌를 '활용'(학습)하기 위해 노력하는 존재입니다.

이 내용을 기반으로 '인간을 컴퓨터 프로그램으로 만들기' 위해서는 인간의 사고 과정을 이해해야 합니다.
인간의 사고 과정에 대해 학습을 하면, '인간을 학습시키기' 위해서 어떤 과정이 필요한지 알 수 있습니다.

사고 과정을 이해하기 위해 인간의 생각을 들여다보겠습니다.
인간의 생각은 '감각'에 의해 시작됩니다.

감각은 우리 몸에서 일어납니다.
감각은 '눈'을 통해 '보는 것'과 '귀'를 통해 '듣는 것'으로 나뉩니다.

인간을 비롯한 동물은 시각, 청각, 촉각 등의 감각을 이용하여 정보를 처리합니다.
인간이 학습한다는 것은 감각(데이터가 입력되는 경로)을 통해 정보를 처리하여 '인지'한다는 것입니다.

인지하기 위해서는 많은 정보를 처리해야 합니다.
정보를 처리할 때, 정보를 처리하는 데 사용되는 부분을 '처리'라고 합니다.

처리에 사용되는 부분은 '입력', 저장, 출력','실행'의 3가지로 나뉩니다.'처리'는 인간의'인지'와 관련된 부분입니다.
우리가 어떤 정보를 인지하게 되면, 그것을 이해하는지, 처리하는지, 실행하는지에 따라 인간의 행동으로 나타납니다.






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