딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(Artificial Intelligence)과 같은 건가요? 라고 누가 묻는다면 조금 멈칫거릴 것 같습니다. 두 단어를 모두 많이 쓰기도 하고 듣기도 했지만 차이에 대해선 깊에 생각해 본적이 없었던 것 같습니다. 아마도 다른 사람들도 이를 혼용해서 부르거나 각기 나름대로 구분해서 생각할 것 같은데요. KD너겟(KDnuggets)에서 이와 관련된 글이(Is “Artificial Intelligence” Dead? Long Live Deep Learning?!?) 실렸습니다. 페드로 도밍고스(Pedro Domingos) 교수를 비롯해서 7명의 전문가에게 나름대로 두 단어의 정의를 부탁했습니다.

출처: KD너겟 홈페이지

사람마다 조금씩 바라보는 시각이 다르지만 대체적으로 큰 틀에서는 딥러닝은 머신러닝(Machine Learning)의 부분 집합이며 인공지능은 머신러닝을 포괄하는 큰 의미로 생각하고 있습니다. 따라서 딥러닝은 인공지능의 동의어도 아니고 인공지능을 대체하는 개념도 아닙니다. 최근의 성과에 힘입어 미디어에서 딥러닝과 인공지능을 혼용하여 사용하지만 딥러닝은 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Networks)를 사용한 머신러닝의 한 분야입니다.

딥러닝이 주로 인공지능 분야에 활용되고 있지만 인공지능은 딥러닝 이외에도 강화학습(reinforcement learning), 몬테카를로 트리탐색(Monte Carlo tree search), 유전자 알고리즘(Genetic algorithm) 등과 같은 기술이 함께 사용되고 있다는 점을 설명하고 있습니다. 인공지능은 또 머신러닝과 상관없는 문제해결(Problem Solving), 검색(Search), 지식표현(Knowledge Representation) 등 많은 다른 분야와 연관되어 있다는 점을 페드로 도밍고스 교수가 지적하고 있습니다.

그는 딥러닝은 특별히 이미지(비전), 텍스트(언어), 음성 등의 분야에서 주로 사용되고 있으며 구조화 되지 않은 입력 데이터를 이용해서 예측을 하는 데는 여전히 일반적인 머신러닝 알고리즘인 앙상블(Ensemble) 메소드나 서포트 벡터 머신(SVM) 등이 좋은 선택이라고 말하고 있습니다.

트위터의 휴고 라로쉘(Hugo Larochelle)도 인공지능은 궁극적인 목표이고 딥러닝을 그에 다다르기 위한 수단 중 하나라고 정의하고 있습니다. 소울 해커스 랩(Soul Hackers Labs)의 CEO 카를로스 아구에타(Carlos Argueta)는 자연어 처리나 컴퓨터 비전에 대해 이야기하면 사람들이 하나 같이 ‘딥러닝을 사용하나요?’ 라고 묻는데 아주 피곤하다고 하네요. 🙂

(업데이트) 7월말에 엔비디아(Nvidia) 블로그에 이와 관련된 글(What’s the Difference Between Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning?)이 실렸습니다. 이 글에서도 딥러닝은 인공지능이나 머신러닝 보다 최근에 각광받기 시작했으며 머신러닝의 한 분야임을 잘 설명하고 있습니다.

 출처: 엔비디아 블로그