인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI 개념 정리

[AI 기초 가이드] 인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝, 그리고 생성형 AI까지 한 번에 정리하기

뉴스나 기사에서 하루가 멀다 하고 쏟아지는 AI 관련 용어들, 헷갈리지 않으신가요? ChatGPT와 같은 서비스가 일상이 된 지금, 인공지능(AI), 머신러닝, 딥러닝, 그리고 최근 화두인 생성형 AI의 개념을 명확히 구분하는 것은 필수적인 지식이 되었습니다.

오늘은 이 용어들의 관계와 핵심 개념을 누구나 이해하기 쉽게 정리해 드립니다.

 

인공지능 개념과 포함 범위

1. 가장 큰 개념: 인공지능 (Artificial Intelligence)

**인공지능(AI)**은 가장 포괄적인 상위 개념입니다. 쉽게 말해 **"인간의 지능을 기계나 컴퓨터 시스템으로 구현한 것"**을 통칭합니다.

• 정의: 학습, 추론, 지각, 언어 이해 등 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터가 수행하도록 만드는 기술
• 예시: 체스 게임 프로그램, 단순한 규칙 기반의 챗봇

핵심 포인트: AI는 '목표' 그 자체이며, 아래 설명할 머신러닝과 딥러닝은 이 AI를 구현하기 위한 '방법'입니다.

2. 스스로 학습하는 기계: 머신러닝 (Machine Learning)

**머신러닝(기계 학습)**은 AI의 하위 집합입니다. 과거에는 사람이 컴퓨터에게 모든 규칙을 일일이 코딩해 줘야 했다면, 머신러닝은 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 규칙을 학습하게 만듭니다.

• 작동 원리: 수많은 데이터를 제공하면 컴퓨터가 그 안에서 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 미래를 예측하거나 분류합니다.
• 특징: 데이터가 많을수록 성능이 향상됩니다.
• 예시: 스팸 메일 필터링, 유튜브 영상 추천 알고리즘

3. 인간의 뇌를 닮은 기술: 딥러닝 (Deep Learning)

딥러닝은 머신러닝 안에 포함되는 더 좁은 개념입니다. 인공신경망(Artificial Neural Networks)을 기반으로 하며, 인간의 뇌 구조를 모방하여 데이터를 처리합니다.

• 차이점: 머신러닝은 사람이 어떤 데이터를 학습해야 할지 가이드를 줘야 하는 경우가 많지만, 딥러닝은 데이터 자체의 특징(Feature)을 기계가 스스로 추출하고 판단합니다.
• 강점: 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 복잡하고 비정형화된 데이터 처리에 압도적인 성능을 보입니다.
• 예시: 자율주행 자동차의 사물 인식, 알파고(AlphaGo)

4. 창작의 영역: 생성형 AI (Generative AI)

최근 가장 뜨거운 감자인 생성형 AI는 딥러닝 기술을 활용하여 새로운 콘텐츠를 만들어내는 AI를 말합니다.

• 기존 AI와의 차이: 기존 AI가 데이터를 '분류'하거나 '예측'하는 데 집중했다면, 생성형 AI는 학습한 데이터를 바탕으로 새로운 결과물(텍스트, 이미지, 오디오 등)을 생성합니다.
• 대표 기술: 거대언어모델(LLM)이 여기에 속합니다.
• 예시: ChatGPT(텍스트 생성), Midjourney(이미지 생성), Suno(음악 작곡)