AI의 학습 과정
AI는 어떻게 학습할까?
지난 글에서는 AI(인공지능)가 무엇인지에 대해 알아보았습니다. AI는 사람처럼 학습하고 판단하도록 만든 기술이라는 점을 살펴봤는데요.
그렇다면 이런 의문이 생길 수 있습니다.
"AI는 누가 모든 지식을 입력해 주는 걸까?"
"AI는 어떻게 스스로 답을 찾을 수 있을까?"
이번 글에서는 AI가 학습하는 원리를 누구나 이해할 수 있도록 쉽고 간단하게 설명해 보겠습니다.
AI는 처음부터 똑똑하지 않습니다.
많은 사람들이 AI는 처음부터 모든 것을 알고 있다고 생각합니다.
하지만 실제 AI는 아무것도 모르는 상태에서 시작합니다.
마치 갓 태어난 아이가 주변 사물을 보며 하나씩 배우는 것처럼 AI도 수많은 데이터를 반복해서 학습하며 점점 똑똑해집니다.
AI에게 가장 중요한 것은 프로그램보다 데이터(Data)입니다.
1. 먼저 데이터를 준비합니다.
AI가 학습하기 위해서는 먼저 많은 데이터가 필요합니다.
예를 들어 고양이를 구별하는 AI를 만든다고 가정해 보겠습니다.
AI에게는 다음과 같은 사진들이 필요합니다.
- 🐱 고양이 사진 50만 장
- 🐶 강아지 사진 50만 장
- 🐰 토끼 사진 30만 장
사진이 많을수록 AI는 다양한 특징을 배우게 됩니다.
2. AI는 사진을 보며 특징을 찾습니다.
사람은 고양이를 보면 바로 알아봅니다.
하지만 AI는 처음에는 고양이가 무엇인지 전혀 모릅니다.
대신 사진을 하나씩 분석하면서 공통점을 찾기 시작합니다.
예를 들어
- 귀가 뾰족한가?
- 눈은 어디에 있는가?
- 수염이 있는가?
- 얼굴은 둥근가?
- 몸의 비율은 어떠한가?
이런 특징을 수없이 비교하면서
"이런 특징을 가진 사진은 고양이일 가능성이 높구나."
라는 규칙을 스스로 만들어 갑니다.
이 과정을 학습(Training)이라고 합니다.
3. 학습을 반복할수록 정확도가 높아집니다.
AI는 한 번만 공부하는 것이 아닙니다.
같은 데이터를 수천 번, 수만 번 반복해서 학습합니다.
처음에는
고양이 → 강아지 (오답)
처럼 자주 틀립니다.
하지만
틀릴 때마다
"왜 틀렸을까?"
를 계산하고 내부 값을 조금씩 수정합니다.
이 과정을 계속 반복하면
고양이 → 고양이 (정답)
처럼 점점 정확도가 높아집니다.
사람이 문제를 틀린 뒤 오답노트를 만드는 것과 비슷한 원리입니다.
4. 새로운 사진도 예측할 수 있습니다.
학습이 끝난 AI는 처음 보는 사진도 분석할 수 있습니다.
예를 들어 새로운 사진을 입력하면
새로운 사진 ↓ 귀 모양 분석 ↓ 눈 위치 분석 ↓ 수염 확인 ↓ 고양이일 확률 98%
처럼 가장 가능성이 높은 결과를 예측합니다.
이 과정을 추론(Inference)이라고 합니다.
즉,
- 학습(Training) → 공부하는 과정
- 추론(Inference) → 배운 내용을 실제로 사용하는 과정
이라고 이해하면 됩니다.
AI 학습 과정을 한눈에 보기
AI가 학습하는 전체 과정을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.
① 데이터 준비 ↓ ② AI가 데이터 학습 ↓ ③ 특징(패턴) 발견 ↓ ④ 새로운 데이터 입력 ↓ ⑤ 결과 예측 ↓ ⑥ 틀리면 다시 학습
이 과정이 반복될수록 AI의 성능은 점점 향상됩니다.
우리 주변의 AI도 같은 방식으로 학습합니다.
생각보다 많은 서비스들이 이러한 원리로 동작합니다.
📺 동영상 스트리밍 ( 유튜브 / 넷플릭스 등.. )
여러분이 어떤 영상을 자주 보는지 학습하여 비슷한 장르와 성향의 영상을 추천합니다.
🛒 온라인 쇼핑몰 ( 네이버 / 구글 등.. )
구매 기록과 검색 기록을 분석해 관심 분야 혹은 관심 분야와 연관된 상품을 추천합니다.
🎵 음악 스트리밍 서비스 ( 스포티파이 / 유튜브 뮤직 등.. )
즐겨 듣는 음악을 분석하여 취향에 맞는 플레이리스트를 제공합니다.
💬 LLM 모델 ( ChatGPT / Gemini / Copilot 등.. )
인터넷에 존재하는 방대한 양의 문서를 학습하여 질문에 맞는 자연스러운 답변을 생성합니다.
물론 LLM 모델은 단순히 문장을 외우는 것이 아니라, 학습한 패턴을 바탕으로 가장 적절한 다음 단어를 예측하며 문장을 만들어 갑니다.
데이터가 중요한 이유
AI의 성능은 데이터의 품질에 크게 영향을 받습니다.
예를 들어
고양이 사진을 100만 장 학습한 AI와
100장만 학습한 AI를 비교하면
당연히 100만 장을 학습한 AI가 훨씬 정확한 결과를 보여줄 가능성이 높습니다.
또한 데이터가 잘못되어 있다면 AI도 잘못된 결과를 학습하게 됩니다.
그래서 AI 개발에서는
- 데이터의 양
- 데이터의 품질
- 다양한 사례
를 확보하는 것이 매우 중요합니다.
AI도 틀릴 수 있습니다.
AI는 매우 뛰어난 기술이지만 항상 정답을 맞히는 것은 아닙니다.
다음과 같은 이유로 잘못된 결과를 낼 수도 있습니다.
- 학습 데이터가 부족한 경우
- 편향된 데이터를 학습한 경우
- 처음 보는 상황을 만난 경우
- 애매한 질문을 받은 경우
그래서 AI의 답변은 참고 자료로 활용하되, 중요한 내용은 사람이 한 번 더 확인하는 것이 좋습니다.
마무리
AI는 처음부터 모든 것을 알고 있는 것이 아니라 수많은 데이터를 반복해서 학습하며 스스로 패턴을 찾아가는 기술입니다.
쉽게 말하면 AI도 사람처럼 공부하고, 틀리고, 다시 배우는 과정을 반복하며 점점 더 정확한 결과를 만들어냅니다.
이러한 학습 원리를 이해하면 앞으로 배우게 될 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI도 훨씬 쉽게 이해할 수 있습니다.
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