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AI(인공지능)가 급속하게 발전하면서 함께 자주 접하게 되는 용어가 머신러닝(Machine Learning·기계학습)과 딥러닝(Deep Learning·심층학습)이다.
머신러닝이라는 용어가 처음 등장한 것은 60년 전인 1959년 미국 IBM의 컴퓨터공학자 아서 리 사무엘(Arthur Lee Samuel)에 의해서다.
인공지능의 한 종류라고 할 수 있는 머신러닝은 컴퓨터가 빅데이터를 스스로 학습하며 특징과 패턴을 인식한 답을 찾도록 하는 방법을 말한다. 인간이 기계에게 정답을 알려주는 것이 아니라 컴퓨터가 스스로 학습해 배우도록 한다는 얘기다.
만약 머신러닝 중인 컴퓨터가 계속 오답을 내놓는다면 인간은 정답을 알려주는 것이 아니라 기계의 사고방법인 알고리즘을 수정하는 방식으로 접근해야 한다. 질 높은 데이터를 기반으로 오랜 기간 머신러닝을 할수록 정확도는 높아지게 된다.
약한 컴퓨터 처리능력과 충분하지 않은 데이터 등으로 인해 머신러닝 기술은 1980~1990년대는 특별한 발전을 하지 못했다. 1990년대 이후 인터넷의 등장으로 방대한 데이터 수집이 쉬워지고 컴퓨팅 성능이 높아지면서 본격적으로 발전했다.
이세돌과 대결했던 구글 바둑 AI ‘알파고 리(Lee)’를 통해 널리 알려진 ‘딥러닝’은 머신러닝 방법 중 하나다. 인간의 뇌에서 영감을 받은 인공신경망(artificial neural network)을 활용했다.
사실 인공신경망을 활용한 머신러닝 기술은 1980년대까지 거슬러 올라가지만 과적합(Overfitting) 등의 문제로 인해 외면을 받았다.
하지만 2006년 토론토 대학의 제프리 힌튼 교수는 수십 개 층으로 이뤄진 인간의 신경망을 모방한 ‘심층신경망(Deep Neural Network)’을 통해 에러율을 대폭 낮춘 ‘딥 러닝’ 기법을 개발해 주목을 받았다.
이후 구글은 2013년 힌튼 교수가 설립한 DNN 리서치를 사들이며 본격적인 ‘딥 러닝’ 기술 개발에 뛰어들었다. 다음 해 구글이 인수한 ‘딥 마인드’는 힌튼 교수의 제자들이 참여한 스타트업으로, 이후 알파고 개발사로 전 세계적 관심을 받았다.
