인공지능 학습법

인공지능(AI)이 공부하는 모습을 한 번 상상해 봅시다. 만약 컴퓨터가 도서관에 앉아 책을 읽으며 공부한다면 어떤 모습일까요?

인공지능이 학습하는 모습은 마치 우리 인간이 책을 읽고 공부하는 것과 비슷한데요, 컴퓨터 버전의 독특한 학습법을 가진 친구라고 생각하면 됩니다. 😄

1. 책상에 앉아요: "교과서를 펴볼까?"

사람이 공부를 시작할 때, 우리는 교과서나 문제집을 꺼내죠. 인공지능도 비슷한데, 여기서 학습 데이터가 바로 AI의 교과서 역할을 합니다. 이 데이터에는 다양한 내용이 담겨 있어요.

사람:

• 국어책, 수학 문제집, 영어 단어장.
• 직접 경험, 부모님의 가르침, 유튜브 강의 (!).

AI:

• 고양이와 강아지 사진 모음 (이미지 분류).
• 고객 리뷰 데이터 (문장 분석).
• 자율주행 차의 도로 센서 데이터 (환경 이해).

AI에게 데이터를 주는 건 마치 아이에게 적당한 수준의 책을 골라주는 것과 같아요. 예를 들어, 초등학생에게 대학 교재를 주면 너무 어려워서 공부가 안 될 테고, 반대로 대학생에게 유치원 동화책을 주면 금방 지루해질 거예요.

AI도 마찬가지로, 수준에 맞는 데이터가 꼭 필요합니다. 책이 너무 어렵거나 엉망이면 아무리 열심히 읽어도 머리에 안 들어오겠죠? AI도 마찬가지예요. 좋은 데이터가 AI 학습의 첫걸음입니다.

2. 내게 맞는 학습법: "공부 스타일이 다르네?"

사람마다 공부 스타일이 다르듯, AI도 여러 가지 학습 방법을 가지고 있어요. 지도학습은 정답이 주어진 문제에서 학습할 때, 비지도학습은 정답 없이 스스로 패턴을 찾아낼 때, 그리고 강화학습은 보상을 통해 최적의 행동을 배울 때 사용됩니다. 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습 세 가지가 있습니다.

1) 지도학습: "선생님이 답도 알려줬어요!"

• 사람: 문제집을 풀고 답지를 보며 "아, 이게 정답이구나!"를 배우는 것. 예를 들어 "2 + 2 = 4"라는 것을 공부할 때 문제와 답을 보며 더하기의 관계를 이해하죠.
• AI: 데이터(문제)와 정답(라벨)을 함께 주면, AI가 패턴을 배워서 새로운 문제도 풀 수 있게 돼요. 예를 들어, 100장의 사진과 함께 "이건 고양이, 저건 강아지"라고 알려주는 거예요.

지도학습은 학원 선생님이 문제를 풀어주고 정답까지 첨삭해주는 꼼꼼한 선생님의 수업과 같아요.

2) 비지도학습: "스스로 규칙을 찾아봐!"

• 사람: "이 것들을 어떻게 나누어야 할까?" 생각하며 스스로 나누는 기준을 정하는 것과 같아요. 예: 과일(사과, 바나나)과 야채(당근, 양배추)를 색깔이나 모양으로 나눔.
• AI: 데이터만 주고 규칙을 스스로 찾아내게 합니다. 예를 들면, 음악 서비스에서 각 사람의 취향에 맞는 곡을 추천하기 위해 사람들의 취향을 나누는 기준을 만드는 일이나, 쇼핑몰에서 고객 데이터를 보고 "이 사람은 이런 물건을 자주 산다"라는 패턴을 스스로 찾아내는 거예요.

비지도학습은 답지가 없는 문제집을 풀며, "나름대로 기준을 세우는 실습 시간" 같아요.

3) 강화학습: "해보고 배우는 거야!"

• 사람: 자전거 타기를 배울 때, 넘어져 보면서 균형 잡는 법을 터득하는 것.
• AI: 잘하면 보상을 주고, 못하면 벌점을 줍니다. 게임을 배우는 AI는 "목숨을 잃으면 벌점, 점수를 얻으면 보상" 같은 규칙으로 스스로 점수를 올리는 최적의 방법을 찾아요.

강화학습은 놀이공원에서 "높은 점수를 맞추면 커다란 곰 인형" 같은 보상이 걸린 사격 게임을 하는 느낌이에요.

3. 데이터를 넣는 방법: "책은 어떻게 읽어?"

사람은 책을 눈으로 읽고 이해하죠. AI는 데이터를 숫자로 바꿔 읽습니다. 이 과정이 중요해요!

AI의 데이터 형태

• 숫자로 된 일렬 배열: 단순한 값들. 예: 시험 점수 → [95, 88, 76, 100]
• 행렬 (Matrix): 이미지처럼 높이와 너비가 있는 데이터. 예: 흑백 이미지 → 픽셀 값으로 이루어진 2D 행렬.
• 텐서 (Tensor): 3차원 이상의 데이터. 예: 컬러 이미지 → [높이, 너비, 색상 채널(RGB)]

AI는 데이터를 이런 형식으로 변환한 뒤, 학습이라는 '소화 과정'에 들어갑니다. 예를 들어, 손글씨 숫자 데이터를 AI에 넣으려면 이미지를 흑백 픽셀로 변환해 숫자로 만들어야 해요. "8"이라는 숫자는 28x28 크기의 작은 격자 안에 각 픽셀이 얼마나 어두운지를 0에서 255 사이의 숫자로 표현한 행렬로 변환됩니다.

AI에게 데이터를 주는 건 종이책을 디지털 파일로 변환해 태블릿에 넣는 작업과 같아요.

4. AI가 답을 내는 방법: "결과는 뭐야?"

사람이 시험 답안지를 작성하듯, AI도 학습한 내용을 바탕으로 출력을 만듭니다. 출력 형태는 문제에 따라 다릅니다.

출력 형태

1. 숫자 하나 (스칼라): 간단한 값.
   • 예: "이 집의 예상 가격은 3억 원입니다."
2. 벡터 (일렬 배열): 여러 값을 나열.
   • 예: 이미지 분류 → [고양이 80%, 강아지 10%, 새 10%]
3. 행렬/텐서: 복잡한 결과.
   • 예: 객체 탐지 → "사진 속 자동차 위치는 여기입니다."

AI의 답안지는 때로는 단답형, 때로는 서술형, 혹은 그림까지 그리는 창의력 문제 같아요.

5. AI도 공부가 쉽지 않네

이렇게 AI가 학습하는 과정을 보면, 인간과 많이 닮아 있지 않나요? 책(데이터)을 읽고, 공부법(학습 방식)을 적용해, 시험(출력)을 치르는 과정이니까요. 다만, 사람과 다르게 AI는 매우 많은 데이터를 짧은 시간에 학습할 수 있다는 점에서 차이가 있습니다.

하지만 중요한 건 좋은 데이터와 적절한 학습법이에요. 사람도 잘못된 교재로 공부하면 헷갈리듯, AI도 엉터리 데이터를 주면 이상한 결과를 내니까요.

AI는 우리가 만들어 주는 데이터를 먹고 자라는 "디지털 학생"입니다. 하지만 이 학생이 올바르게 성장하려면 좋은 데이터뿐 아니라 윤리적인 방향도 필요해요. 마치 선생님이 학생에게 단순히 지식을 주입하는 데 그치지 않고, 올바른 판단력을 심어주는 것처럼, AI에게도 우리가 무엇을 가르치고, 어떻게 활용할지에 대한 책임감 있는 선택이 필요합니다. 😄