인공지능 ai 종류(약한 AI와 범용 AI, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI)

인공지능은 할 수 있는 일의 범위, 만드는 방식, 주로 내놓는 결과에 따라 나눌 수 있다. 약한 AI와 범용 AI는 능력의 범위를, 머신러닝과 딥러닝은 학습 방식을, 생성형 AI는 하는 일을 가리킨다.

 

받은편지함에서 스팸 메일을 골라내는 기능과 답장 초안을 쓰는 기능은 같은 화면에 있어도 하는 일이 다르다. 인공지능 ai 종류를 살펴볼 때는 이런 일상 속 기능을 떠올리면 쉽다. 세 기준을 차례로 살펴보자.

인공지능 ai 종류, 능력의 범위로 어떻게 나눌까?

능력의 범위를 기준으로 약한 AI, 범용 인공지능, 초인공지능을 구분한다. 약한 AI(ANI)는 정해진 목적에 맞춰 특정 작업이나 관련 작업을 수행한다. 스팸 필터는 메일에 담긴 여러 단서를 보고 스팸 여부를 판단하는 데 쓰인다. 맡은 일을 얼마나 잘하는가보다 어떤 범위의 일을 처리할 수 있는가가 이 구분의 기준이다.

 

범용 인공지능(AGI)은 서로 다른 분야의 문제를 폭넓게 풀고, 한 분야에서 익힌 지식을 새로운 과제에도 적용할 수 있는 능력을 뜻한다. 어느 정도의 능력을 갖춰야 범용이라고 부를 수 있는지는 연구자마다 기준이 다르다. 초인공지능(ASI)은 다양한 인지 능력에서 사람을 크게 앞서는 가상의 AI를 가리킨다.

 

가령 글쓰기와 번역을 모두 잘하는 도구를 보면 범용 AI를 떠올리기 쉽다. 처리할 수 있는 작업이 여러 개라는 사실만으로 범용성을 판단하기는 어렵다. 익숙한 과제에서 보인 성능이 낯선 분야에도 이어지는지 살펴봐야 한다.

규칙 기반, 머신러닝, 딥러닝의 차이

규칙 기반 시스템은 사람이 정한 조건을 적용하고, 머신러닝은 데이터에서 판단에 필요한 패턴을 배운다. 딥러닝은 여러 층으로 이루어진 인공 신경망을 사용하는 머신러닝의 한 갈래다. AI는 넓은 개념이고, 그 안에 머신러닝이 들어가며, 머신러닝 안에 딥러닝이 들어간다.

 

인공지능 ai 종류를 구현 방식으로 비교할 때는 판단 기준이 어디서 오는지 보면 된다. 같은 스팸 필터를 예로 들면 아래와 같다.

 

방식	스팸 필터의 판단 기준
규칙 기반	차단 목록에 있는 발신자와 일치하면 메일을 걸러낸다.
머신러닝	스팸 여부가 표시된 메일을 학습해 단어와 링크 등의 단서를 종합한다.
딥러닝	여러 층의 신경망을 통해 단어의 배열과 문맥 같은 패턴을 학습한다.

 

실제 서비스에서는 여러 방식을 함께 쓸 수 있다. 차단 목록에 있는 주소는 규칙으로 거르고, 나머지 메일은 학습한 모델이 점수를 매겨 분류하는 식이다.

분류, 예측, 생성은 결과가 어떻게 다를까?

분류는 정해진 범주를 고르고, 예측은 값이나 가능성을 추정하며, 생성은 글이나 이미지 같은 결과물을 만든다. 예측이라는 말은 넓은 뜻으로 분류까지 포함하기도 한다. 여기서는 주문량처럼 앞으로의 값을 추정하는 사례로 예측을 설명한다. 일상에서 만나는 기능은 화면에 무엇이 나오는지 보면 구분하기 쉽다.

 

쇼핑몰의 업무를 예로 들면 세 기능이 내놓는 결과가 서로 다르다.

 

• 분류는 문의를 배송, 교환, 환불 같은 항목으로 나눈다.
• 예측은 지난 판매 기록을 바탕으로 다음 주 주문량을 추정한다.
• 생성은 배송 문의의 내용에 맞춰 답장 초안을 쓴다.

 

한 서비스에 이 기능들이 함께 들어갈 수 있다. 문의를 먼저 분류한 뒤 배송 담당자에게 보낼 답장 초안을 만드는 식이다. 초안을 쓰는 기능에 딥러닝 모델을 썼다면, 결과를 기준으로는 생성형 AI이고 구현 방식을 기준으로는 딥러닝을 쓴 사례다.

마치면서

인공지능을 나누는 말이 헷갈릴 때는 그 말이 어떤 질문에 답하는지 떠올리면 된다. 인공지능 ai 종류를 구분할 때 맡을 수 있는 일의 폭을 묻는다면 약한 AI와 범용 AI를, 데이터를 어떻게 배우는지 묻는다면 머신러닝과 딥러닝을 살펴보면 된다. 쓰임새가 궁금하다면 정해진 항목을 고르는지, 값을 추정하는지, 글이나 이미지를 만들어 내는지부터 차례로 확인하면 된다.

 

[안내드립니다] 이 글은 인공지능의 주요 분류를 처음 접하는 독자를 위한 설명입니다. 범용 인공지능의 판단 기준은 연구에 따라 달라질 수 있습니다.