1강 - 인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝이란 무엇인가?

1강 - 인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝이란 무엇인가?

 

-인공지능의 역사

인공지능의 발전사

• 인공지능 태동기(1943~1956)

인공지능의 꿈이 부풀어오른 초기 시기

1943 - 월터 피츠, 워런 맥컬러가 최초로 뉴런의 개념 정의(MCP 뉴런)

1950 - 튜링 테스트(인공지능이 사람 수준의 인공지능인지 판단. 아직도 의미있는 테스트)

1956 - 다트머스 AI 컨퍼런스(많은 AI에 대한 전망을 밝혔지만 이 전망은 AI 겨울에서 무너짐)

 

• 인공지능 황금기(1956~1974)

1957 - 프랑크 로젠블라트 퍼셉트론(MCP 뉴런을 최초로 구체화(구현)함. 퍼셉트론이 유명하고 상징적이라 인공신경망을 다층 퍼셉트론이라고 하기도 함. 사이킷런에도 퍼셉트론 클래스 존재. 인공지능의 가장 기본이 되는 알고리즘.)

1959 - 데이비드 허블과 토르스텐 비셀의 시각피질연구(고양이 뇌에 전기자극을 줘서 어떤 반응을 하는지, 고양이 눈에 슬라이드를 넘겨주며 어떤 자극이 일어나는지 연구. 뇌의 시각세포가 단순한 것(엣지, 대각선)에서부터 단계적으로 점차 복잡한 형태를 인식함.)

 

• 1차 AI 겨울(1974~1980)

컴퓨터 성능 한계로 인한 AI 분야의 침체기. 복잡한 계산 불가로 판단되어 인기가 사그러듦.

 

• AI 붐(1980~1987)

AI 이름이 바뀌어 전문가 시스템이라는 이름으로 AI 붐이 일어남.

 

• 2차 AI 겨울(1987~1993)

하지만 이름이 바뀌었다고 본질이 바뀌는 것이 아니기 때문에 다시 침체기를 맞이함.

전문가 시스템의 실패

 

하지만 이런 시기에도 계속 연구한 연구자들이 존재하고, 이들이 현대에 와서 큰 성과를 냄.

 

• LeNet-5(1998)

르넷 파이브 - 얀 르쿤 박사가 만든 인공 신경만 알고리즘. 합성 곱 신경망 사용. 최초로 우편 번호 숫자를 인식하는 시스템을 만들어 실전에 적용.

 

• AlexNet(2012)

알렉스넷 - 2012년 이미지넷 데이터를 사용하는 경진 대회에서 합성곱 신경망으로 괄목할만한 성과를 냄. 알렉스넷 이후로는 이미지 관련해서는 거의 합성곱 신경망을 사용하게 됨.

 

• 텐서플로(2015)

텐서플로 - 구글에서 딥러닝 라이브러리를 대중화시킴. 라이브러리 발표되면서 대중적으로 개발자들이 인공지능에 대해 배울 수 있는 좋은 기회가 됨.

 

• 알파고(2016)

이세돌 VS 알파고 - 인공지능의 붐

 

• 현재

 

-인공지능의 정의

인공지능 : 사람처럼 학습할 수 있고 사람처럼 생각할 수 있고 추론이 가능한 지능이 있는 컴퓨터 시스템 혹은 컴퓨터 알고리즘.

 

그럼 영화 <her>의 사만다 같은 인공지능처럼 완전히 사람과 구분할 수 없고 사랑에 빠질 수 있는 사람과 거의 동일한 지능을 가진 시스템을 인공지능이라고 하는가?

 

불가능하다고 단정지을 순 없지만 현재 인공지능이 이런 수준은 아님.

사람과 구분할 수 없을 정도의 완벽한 시스템이 아닌 사람의 일을 도와주는 것이 현재의 인공지능!

반복적인 작업, 안전하고 편리하게 생활을 누릴 수 있는 데 도움을 주는 보조적인 역할을 함.

 

강 인공지능(슈퍼 인텔리전스) : 사만다와 같은 사람과 유사한 지능을 가진 시스템

약 인공지능 : 보통 접하는 일반적인 인공지능. 사람을 보조하는 역할. 아이폰-시리.

 

 

-딥러닝, 머신러닝, 인공지능의 관계

머신러닝 : 인공지능의 하위분야. 인공지능 중에서도 소프트웨어에 해당.

 

머신러닝 라이브러리 - 사이킷런(파이썬 api)

딥러닝 라이브러리 - 텐서플로(파이썬 api)

 

딥러닝 : 머신러닝의 많은 분야 중에 인공신경망을 사용하는 것.

딥러닝(인공신경망)은 머신러닝의 하위 분야.

 

인공지능 ⊇ 머신러닝 ⊇ 딥러닝

 

 

 

참고자료

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 강의

https://www.youtube.com/watch?v=J6wehCO_c58&list=PLVsNizTWUw7HpqmdphX9hgyWl15nobgQX&index=1