딥러닝 - 왜 AI의 성능은 갑자기 발전했을까?
딥러닝이란? 왜 AI의 성능은 갑자기 발전했을까?
지난 글에서는 머신러닝(Machine Learning)이 데이터를 분석하여 스스로 규칙을 찾는 기술이라는 것을 알아보았습니다.
하지만 머신러닝에도 한계가 있었습니다.
복잡한 이미지나 음성, 자연어를 처리하려면 사람이 중요한 특징을 직접 선택해야 했고, 데이터가 많아질수록 성능을 높이는 데에도 어려움이 있었습니다.
이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 기술이 바로 딥러닝(Deep Learning)입니다.
이번 글에서는 딥러닝이 무엇인지, 왜 AI의 발전을 이끌었는지 쉽게 알아보겠습니다.
딥러닝은 머신러닝의 발전된 기술입니다
먼저 가장 많이 헷갈리는 부분부터 정리해 보겠습니다.
많은 사람들이 머신러닝과 딥러닝을 서로 다른 기술이라고 생각하지만 사실은 그렇지 않습니다.
딥러닝은 머신러닝을 발전시킨 기술입니다.
쉽게 말하면
AI
└── 머신러닝
└── 딥러닝
이라는 관계입니다.
즉, AI라는 큰 분야 안에 머신러닝이 있고,
그 머신러닝을 더욱 발전시킨 것이 딥러닝입니다.
머신러닝의 한계
머신러닝은 데이터를 통해 규칙을 배우지만,
사람의 도움이 필요한 경우가 많습니다.
예를 들어
"고양이를 구별하는 AI"
를 만든다고 가정해 보겠습니다.
머신러닝에서는 개발자가
귀 모양
눈 위치
수염
얼굴 비율
등이 중요한 특징이라고 알려주는 경우가 많았습니다.
AI는
이 특징을 이용해 학습합니다.
즉, 사람이 어떤 특징이 중요한지를 먼저 고민해야 했습니다.
딥러닝은 특징도 스스로 찾습니다
딥러닝은 여기서 큰 차이를 보입니다.
사람이
"고양이는 귀가 중요하다."
라고 알려주지 않아도
AI가 수백만 장의 사진을 보면서
스스로
귀
눈
털
얼굴 형태
몸의 비율
등을 자동으로 찾아냅니다.
이 덕분에 사람의 개입이 줄어들고,
복잡한 문제도 훨씬 정확하게 해결할 수 있게 되었습니다.
왜 이름이 '딥(Deep)'일까?
딥러닝의 "Deep"은 단순히 "뛰어나다"는 뜻이 아닙니다.
AI가 정보를 여러 단계에 걸쳐 처리하기 때문에 붙은 이름입니다.
예를 들어 사람이 고양이 사진을 본다고 생각해 보겠습니다.
우리는 한 번에 "고양이"라고 판단하지 않습니다.
먼저
선과 윤곽을 보고
귀와 눈을 확인하고
얼굴을 인식한 뒤
전체 모습을 종합하여
"고양이"라고 판단합니다.
딥러닝도 이와 비슷하게 여러 단계를 거쳐 정보를 분석합니다.
그래서 "깊은(Deep)" 구조라고 부르는 것입니다.
딥러닝은 많은 데이터를 좋아합니다
딥러닝은 데이터를 많이 사용할수록 성능이 좋아지는 특징이 있습니다.
예를 들어
100장의 사진보다
100만 장의 사진을 학습한 AI가 훨씬 정확한 결과를 만들 가능성이 높습니다.
그래서 오늘날의 AI 기업들은 엄청난 양의 데이터를 이용해 모델을 학습시킵니다.
대표적으로
인터넷 문서
이미지
동영상
음성
책
논문
등 다양한 데이터를 활용합니다.
GPU가 중요한 이유
딥러닝은 수많은 데이터를 반복해서 계산해야 합니다.
CPU만으로도 학습은 가능하지만,
속도가 매우 느립니다.
반면 GPU(Graphics Processing Unit)는
수천 개의 계산을 동시에 처리할 수 있습니다.
그래서
딥러닝 학습에서는 GPU가 거의 필수 장비가 되었습니다.
현재 OpenAI, Google, NVIDIA 같은 기업들도
수천 개 이상의 GPU를 이용해 AI를 학습시키고 있습니다.
딥러닝은 어디에 사용될까?
현재 우리가 사용하는 대부분의 최신 AI는
딥러닝 기술을 기반으로 합니다.
대표적인 예시는 다음과 같습니다.
이미지 인식
얼굴 인식
의료 영상 분석
불량품 검사
음성 인식
음성 비서
실시간 자막
음성 번역
자연어 처리
ChatGPT
Gemini
Claude
Copilot
자율주행
차선 인식
보행자 인식
교통 표지판 인식
생성형 AI
이미지 생성
영상 생성
음악 생성
문서 작성
딥러닝도 완벽하지 않습니다
딥러닝은 매우 뛰어난 기술이지만,
한계도 존재합니다.
대표적으로
많은 데이터가 필요합니다.
학습 시간이 오래 걸립니다.
강력한 GPU가 필요합니다.
왜 그런 결과를 냈는지 설명하기 어려운 경우가 있습니다.
그래서 모든 문제를 딥러닝으로 해결하는 것은 아닙니다.
데이터가 적거나 규칙이 명확한 문제는
머신러닝이 더 적합한 경우도 있습니다.
머신러닝과 딥러닝 비교
| 구분 | 머신러닝 | 딥러닝 |
|---|---|---|
| 특징 추출 | 사람이 일부 설계 | AI가 스스로 학습 |
| 데이터 양 | 적어도 가능 | 많을수록 유리 |
| 계산량 | 비교적 적음 | 매우 많음 |
| GPU 필요성 | 선택 사항 | 사실상 필수 |
| 대표 활용 | 추천 시스템, 가격 예측 | ChatGPT, 이미지 생성, 자율주행 |
딥러닝이 AI 혁명을 만든 이유
2010년대 이후 AI가 급격히 발전한 이유는
딥러닝 기술과 함께
세 가지 조건이 갖춰졌기 때문입니다.
① 데이터
인터넷과 스마트폰의 보급으로
엄청난 양의 데이터가 만들어졌습니다.
② GPU
병렬 계산이 가능한 GPU의 발전으로
학습 속도가 크게 빨라졌습니다.
③ 알고리즘
더 효율적인 딥러닝 알고리즘이 개발되면서
AI의 성능이 크게 향상되었습니다.
이 세 가지 요소가 만나면서
현재의 ChatGPT와 이미지 생성 AI 같은 기술이 등장하게 되었습니다.
한눈에 정리하기
딥러닝의 핵심을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.
머신러닝을 발전시킨 기술이다.
사람이 특징을 알려주지 않아도 AI가 스스로 학습한다.
데이터가 많을수록 성능이 좋아진다.
GPU를 이용해 대량의 계산을 수행한다.
이미지, 음성, 자연어 처리 분야에서 뛰어난 성능을 보인다.
마무리
딥러닝은 머신러닝을 한 단계 발전시킨 기술로, 사람이 일일이 특징을 지정하지 않아도 AI가 데이터 속에서 중요한 패턴을 스스로 찾아낼 수 있도록 만든 기술입니다.
이 덕분에 이미지 인식, 음성 인식, 자율주행, 생성형 AI 등 다양한 분야에서 획기적인 발전이 이루어졌으며, 오늘날 우리가 사용하는 대부분의 최신 AI 서비스는 딥러닝을 기반으로 동작하고 있습니다.
하지만 딥러닝이 어떻게 이러한 학습을 수행하는지는 아직 설명하지 않았습니다.
그 핵심에는 인공신경망(Artificial Neural Network)이라는 구조가 있습니다.
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