머신 러닝과 AI: 차이점 이해

머신 러닝이 최근에 나온 개념처럼 느껴질 수도 있지만, 사실 이 용어는 컴퓨터 과학자인 Arthur Samuel이 70여 년 전에 만들어낸 용어입니다. 그는 머신 러닝을 ‘명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습할 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야’라고 정의했는데, 이는 여전히 매우 적절하고 정확한 정의입니다.

보다 현대적인 용어로 말하면 머신 러닝은 고급 알고리즘을 사용해 대량의 데이터를 처리하여 인간의 학습 방식을 모방하는 AI의 하위 집합입니다. 이는 본질적으로 더 많은 정보를 처리할수록 더 정확해지고 문제 해결 능력이 향상된다는 것을 의미합니다. 머신 러닝은 데이터를 분석하여 관계와 패턴을 파악함으로써 이를 수행합니다. 머신 러닝에는 지도 머신 러닝, 비지도 머신 러닝, 준지도 러닝, 강화 학습의 네 가지 유형이 있습니다.

머신 러닝이 유용한 이유는 해결하려는 문제에 맞는 알고리즘 없이도 복잡한 작업을 수행하는 방법을 빠르게 학습할 수 있기 때문입니다. 따라서 추세를 예측하고, 복잡한 작업을 빠르게 자동화하고, 데이터의 패턴이나 이상 징후를 파악하는 데 탁월합니다.

머신 러닝과 해당 기능에 대한 포괄적인 개요는 머신 러닝이란 무엇인가? 가이드에서 확인해 보세요.

머신 러닝과 달리 인공 지능은 하나의 특정 기술이 아닙니다. 실제로는 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행하고 문제를 해결하기 위한 광범위한 접근 방식입니다. 여기에는 머신 러닝뿐만 아니라 딥 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등이 포함됩니다.

AI의 적용 분야는 무궁무진하지만, 일반적으로 문제 해결, 학습, 인식, 의사소통, 의사 결정, 창의성 등에 사용됩니다. 현재 가장 인기 있는 인공 지능 유형은 생성형 AI입니다. 이 형태의 AI는 글을 쓰거나, 음악, 컴퓨터 코드, 예술품과 같은 것을 만들 수 있습니다. ChatGPT, DALL·E, Midjourney와 같은 생성형 AI 앱은 모두 인상적인 결과물로 인해 인기가 급상승했습니다.

그러나 생성형 AI를 둘러싼 많은 논란, 특히 표절 문제와 환각에 대한 논란이 일고 있습니다. 이는 이 기술이 기존 콘텐츠를 사용하여 자신만의 '오리지널' 콘텐츠를 생성하는 방식에서 비롯됩니다. AI 분야가 계속 성장함에 따라 윤리에 대한 질문은 계속 제기될 것이며, 모두를 안전하게 보호할 수 있는 방법을 결정하고 시행하는 것은 그 자체로 어려운 과제가 될 것입니다.

이 두 용어는 종종 같은 의미로 사용되지만, 머신 러닝과 AI는 별개의 개념입니다. 이미 언급했듯이 머신 러닝은 AI의 유형이지만, 모든 AI가 머신 러닝이거나 머신 러닝을 사용하는 것은 아닙니다. 중첩되는 부분이 많지만(이에 대해서는 나중에 자세히 설명), 기능, 목표, 범위가 서로 다른 경우가 많습니다.

AI의 더 넓은 목표는 인간의 지능을 시뮬레이션하여 작업을 수행할 수 있는 애플리케이션과 기계를 만드는 것이지만, 머신 러닝은 더 넓은 AI 목표의 일부로서 알고리즘을 사용하여 기존 데이터를 학습하는 능력에 중점을 둡니다.

AI는 자율 주행 자동차부터 의료 진단, 창의적 글쓰기에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 문제들은 때때로 비슷하기도 하지만, 매우 다른 문제일 때도 많습니다.

반면에 머신 러닝은 그 기능이 훨씬 더 제한적입니다. 알고리즘은 데이터를 분석하여 패턴을 파악하고 예측하는 데 탁월합니다. 하지만 더 광범위한 문제를 해결하거나 AI와 같은 방식으로 적용할 수는 없습니다.

차이를 살펴보는 가장 좋은 방법은 머신 러닝은 더 큰 AI 머신에서 중요하지만 하나의 톱니바퀴에 불과하다는 것입니다. 이 머신은 자전거일 수도 있고 우주 로켓일 수도 있습니다. 그다지 역동적이지 않을 수도 있지만, 간과하거나 당연시해서는 안 되는 중요한 부분입니다.

머신 러닝과 AI에 대해 이야기할 때 '중첩된다'는 용어는 약간 오해의 소지가 있습니다. 서로 중첩되는 것이 아니라, 머신 러닝은 AI 애플리케이션 자체에서 필수적이고 큰 부분이라는 것입니다. 인간으로서의 학습 능력이 지능과 분리되지 않는 것과 마찬가지입니다.

이를 이해하는 가장 좋은 방법은 머신 러닝이 AI를 지원하는 몇 가지 주요 방식을 살펴보는 것입니다.

AI의 주요 목표는 추론, 의사 결정, 적응성 등 인간의 지능과 능력을 모방하는 것입니다. 여러 가지 기술을 조합하여 이를 달성하지만, 가장 중요한 방법은 거의 언제나 머신 러닝입니다. 이러한 머신 러닝 알고리즘을 통해 AI가 정보를 분석하고 패턴을 파악하며 행동을 조정할 수 있기 때문입니다.

마찬가지로 의사 결정과 예측은 거의 모든 AI 도구의 핵심 부분입니다. 정보를 평가하고, 옵션을 가늠하고, 최선의 다음 단계를 결정하는 것은 모든 지능의 필수적인 부분이기 때문입니다. 머신 러닝은 AI 도구가 이러한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있는 방법입니다. 머신 러닝 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하여 이러한 의사결정을 쉽게 내릴 수 있는 패턴을 파악합니다.

머신 러닝의 범위가 제한적이라고 이야기했지만, 머신 러닝은 AI 도구가 다양한 분야에서 다양한 문제를 해결하고 처리할 수 있게 해줍니다. 머신 러닝은 이러한 많은 애플리케이션의 기반이 되어 AI가 매우 역동적으로 작동할 수 있게 해줍니다. 

머신 러닝을 기반으로 하는 AI는 여러 분야에 걸쳐 무궁무진한 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그렇다면 실제로는 어떤 모습일까요? 다음은 이미 AI가 작업을 자동화하고 복잡한 문제를 간소화하는 몇 가지 방법입니다.

• 생성형 AI: 창의성은 더 이상 인간만의 특성이 아닙니다. AI와 머신 러닝 덕분에 기계가 예술을 진정으로 아름답게 표현하고, 노래를 만들고, 심지어 시를 쓸 수 있게 되었습니다. 또한 코드와 문서를 작성하고 임시 교육 자료도 만들 수 있습니다.

• 프로세스 자동화: AI는 지루하고 반복적인 프로세스를 자동화할 뿐만 아니라 머신 러닝을 통해 프로세스를 개선하고 최적화하는 방법을 학습할 수 있습니다. 이는 고객 서비스 커뮤니케이션 효율화부터 복잡한 재무 데이터 분석에 이르기까지 다양합니다.

• 데이터 기반 인사이트: 의사 결정은 일과 삶 모두에서 중요한 부분입니다. 하지만 때로는 최선의 결정을 내리는 데 필요한 모든 데이터를 수집하는 것이 불가능할 때가 있습니다. AI는 단시간에 방대한 양의 데이터를 분석하여 관련 데이터를 기반으로 최선의 결정을 내릴 수 있습니다. 

• 개인 맞춤화 및 추천: 머신 러닝을 갖춘 AI는 학습과 적응 능력이 뛰어나 진정으로 개인 맞춤화된 경험을 제공할 수 있습니다. TV 프로그램 스트리밍, 보험 쇼핑 등에서 이러한 시스템은 사용자의 행동과 선호도를 학습하여 사용자가 보고 싶은 것만 보여줄 수 있습니다.

Elastic®에서는 자체 애플리케이션 내에서 최대한 간단하게 AI와 머신 러닝의 강력한 기능을 활용할 수 있도록 노력해 왔습니다. 이를 위해 Elasticsearch Relevance Engine(ESRE)을 구축했습니다. ESRE는 검색 기반 AI 애플리케이션을 빠르고 쉽게 구축할 수 있도록 설계된 개발자 도구 세트입니다. ESRE를 사용하면 다음을 구축할 수 있습니다.

• 시맨틱 검색: Elastic의 키워드 매칭 기능 외에도 ESRE를 사용하면 벡터 임베딩 및 트랜스포머 모델을 통해 사용자 요청 뒤에 숨겨진 더 깊은 의미를 이해할 수 있습니다.

• 정확도 순위: 기존 키워드 검색 및 하이브리드 검색(텍스트와 벡터 검색 결합)과 같은 업계 최고의 순위 기능을 모든 유형의 정보 도메인에 사용할 수 있습니다.

• 벡터 데이터베이스: ESRE의 전체 기능에는 임베딩 생성, 벡터의 저장 및 검색이 포함됩니다.

• 데이터 수집 도구: 이 도구 세트에는 웹 크롤러, 데이터베이스 커넥터, 서드파티 데이터 통합, API가 있는 사용자 지정 커넥터가 포함됩니다.

• Elastic Learned Sparse EncodeR(ELSER): Elastic에서 훈련한 스파스 벡터 검색 모델을 사용하면 시맨틱 검색을 수행하여 보다 정확한 검색 결과를 얻을 수 있습니다. 도메인 외부 모델이기 때문에 자체 데이터에 대한 미세 조정이 필요하지 않으므로 다양한 사용 사례에 즉시 적용할 수 있습니다.

• 자체 데이터 가져오기: 서드파티 통합을 통해 원하는 AI 플랫폼과 모델을 사용하거나 서드파티 모델(예: GPT-3 및 4)을 사용하세요.

지난해 Elastic은 보안 및 통합 가시성을 위한 Elastic AI Assistant도 출시했습니다. AI Assistant는 사용자와 검색 분석 플랫폼 사이의 간극을 메워주는 생성형 AI 도우미입니다. 즉, 사용자가 앱의 상태나 보안 태세에 대해 자연어로 질문을 하면 이 도우미가 회사의 프라이빗 데이터에서 찾은 내용을 바탕으로 답변을 제공합니다.

AI와 머신 러닝은 더 이상 공상 과학의 전유물이 아니며 이제 예술부터 의료에 이르기까지 모든 분야에서 혁신을 일으키고 있습니다. 하지만 두 기술은 서로 비슷해 보이지만, 분명하고 뚜렷한 차이점이 있습니다. AI는 거대하고 야심찬 기술이며, 그 배후에는 머신 러닝이 있습니다.

두 기술이 계속 발전함에 따라 그 가능성은 정말 무궁무진합니다. 그리고 Elastic은 이러한 도구를 최대한 쉽게 이용할 수 있도록 하기 위해 최선을 다하고 있습니다. ESRE의 강력한 기능부터 DevOps 및 보안 분석가의 삶을 조금 더 편하게 만들어주는 AI Assistant에 이르기까지, Elastic은 성장하는 인공 지능, 머신 러닝의 세계와 이러한 기술이 해결할 모든 문제에 기여할 수 있기를 바랍니다.

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