디트로이트 비컴 휴먼을 통해 알아본 딥러닝과 머신러닝의 의미를 알아보자.

딥러닝 머신러닝이라고 하면 선뜻 그 의미를 이해하기가 쉽지 않다. 2016년 대중에게 처음 선보인 알파고를 보고 딥러닝이 아닐까? 생각하겠지만 알파고는 엄밀히 말하면 인공지능으로 기계를 지능적으로 만든 과학으로 볼 수 있다. 그렇다면 과연 딥러닝과 머신러닝은 무엇이며 의미를 알아보는 동시에 이해하는 데 도움이 되는 게임들을 소개해본다. 참고로 본 리뷰는 게임 리뷰가 아니라는 점을 참고하기 바란다.

인공지능 알파고

인공 지능

앞서 말했듯이 인공지능은 기계를 지능적으로 만드는 과학이다. 문제를 해결할 때 알고리즘을 기반으로 해결하고 AI 알고리즘이 적용돼 특정 규칙을 설정하는 기존 알고리즘과 달리 자체 규칙 시스템을 구축해 컴퓨터가 사람에게 전적으로 의존하던 작업을 스스로 해결할 수 있는 기술을 의미한다.

구글 딥마인드가 개발한 인공지능 바둑 프로그램 알파고.

참고로 첫머리에서 말한 알파고는 구글 딥마인드가 개발한 인공지능 바둑 프로그램으로 대중에게는 2016년 이창호 9단과 2017년 바둑 세계랭킹 1위 기사였던 커제 9단과 대결해 모두 승리하며 인공지능의 새로운 장을 열었다는 평가를 받기도 했다.

머신러닝 AI 챗봇 구현, 자율주행머신러닝.쉽게 말해 인공지능 하위에 집합 개념이라고 보면 된다. 인공지능이 AI 알고리즘을 통해 자체 규칙 시스템을 통해 스스로 해결하는 반면 머신러닝은 처리되는 정보에 대해 더 많이 배울 수 있도록 대량의 데이터를 인위적으로 제공해야 한다. 그래서 방대한 양의 데이터를 통해 학습하는 방식을 머신러닝이라고 한다.잘못 학습된 인공지능 기반 머신러닝.단! 머신러닝의 단점으로 지적되는 부분이 이러한 빅데이터를 기반으로 학습을 하기 때문에 편향된 정보로 인해 다소 엉뚱한 학습을 하는 경우도 발생한다. 예를 들어 얼마 전 논란이 됐던 AI 챗봇 이루다에서 원인을 찾을 수 있으니 관심 있으신 분들은 유튜브 플랫폼에서 확인해보시길 바란다.딥러닝 디트로이트 비컴 휴먼디트로이트 비컴 휴먼 딥러닝.개인적으로 킬링타임을 영상 스트리밍 서비스를 이용하며 시간을 보내는데 유튜브 플랫폼에서 필자의 관심사를 알고리즘으로 파악했는지 디트로이트 비컴 휴먼 게임 영상을 추천해준다. 여러 엔딩 영상을 봤는데 리뷰하면서 딥러닝의 의미를 본 게임 영상을 통해 이해하면 도움이 될 것 같았다. 본 콘텐츠는 게임을 클리어하면서 만들어진 영상이기 때문에 보는 데 큰 불편은 없을 것이다. 마찬가지로 유튜브 플랫폼에 관련 영상이 많이 게시돼 있으니 시간을 내보면 딥러닝을 이해하는데 조금은 도움이 되지 않을까 싶다.그럼에도 간단하게 딥러닝의 의미를 알려주면 인공신경망에서 발전한 형태의 지능으로 뇌 뉴런과 유사한 정보 입출력 계층을 활용해 데이터를 학습한다. 딥러닝은 훈련된 시스템의 이미지 인식 능력은 이미 인간을 앞서고 있다고 보고 있으며 이 외에도 혈연 암세포, MRI 스캔으로 종양 식별 능력 등 향후 인류 생활에 큰 도움이 될 것으로 기대를 모으고 있다.간단히 머신러닝과 딥라임의 차이를 이야기하면 딥러닝은 사용하는 데이터를 스스로 학습할 수 있는 반면 머신러닝은 앞서 말했듯이 학습 데이터를 인위적으로 제공해야 한다는 점에서 뚜렷한 차이가 있을 것으로 보인다.딥러닝의 연구 및 개발, 과연 이대로 좋은 것일까?앞서 소개한 디트로이트 비컴 휴먼 영상을 보신 분들은 느끼셨겠지만 인류의 일자리를 인공지능이 대신하면서 암울한 미래의 모습을 보셨을 겁니다. 그럼에도 딥러닝은 우리 삶에 상당히 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보고 있어 위협적인 존재가 될지 아니면 인류 발전을 한 단계 업그레이드할지 지켜봐야 할 것 같다. 미래는 어떻게 흘러갈지 아무도 예측할 수 없기 때문이다. 끝까지 읽어주셔서 감사합니다.앞서 소개한 디트로이트 비컴 휴먼 영상을 보신 분들은 느끼셨겠지만 인류의 일자리를 인공지능이 대신하면서 암울한 미래의 모습을 보셨을 겁니다. 그럼에도 딥러닝은 우리 삶에 상당히 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보고 있어 위협적인 존재가 될지 아니면 인류 발전을 한 단계 업그레이드할지 지켜봐야 할 것 같다. 미래는 어떻게 흘러갈지 아무도 예측할 수 없기 때문이다. 끝까지 읽어주셔서 감사합니다.

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