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인공지능시대(46): 인공지능의 학습방법
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2021년 11월 09일(화) 16:52 [주간문경] 
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| | | ↑↑ 지홍기
영남대학교 명예교수
문경대학교 특임교수
문경시지역발전협의회 의장 | ⓒ (주)문경사랑 | |
학습용 데이터 구축
최근 정부는 인공지능(AI) 학습용 데이터 구축사업 공모가 있었다. 이 사업은 개별 구축이 어려운 AI 학습용 데이터를 대규모로 구축해 AI허브로 개방하는 사업이다. 2025년까지 1,300종의 데이터 구축을 목표로 하고 있다. 이 사업은 AI가 학습할 분야별로 자연어 처리 32종, 이미지 인식 분야 30종, 의료 분야 21종, 교통 및 물류 분야 13종, 농축산 분야 15종, 재난·안전·환경 분야 19종 등을 구축할 계획이다.
자가학습하는 AI
이처럼 대규모로 학습용 데이터를 구축하는 이유는 데이터가 AI에서 핵심이기 때문이며, AI 구현에서는 “데이터”와 “시뮬레이션”이 중요하다고 할 수 있다. 최근 대부분의 AI는 기계학습 즉, 자가학습으로 지능을 형성하는 방식이며, 이러한 학습방식은 사람과 유사하다고 볼 수 있다.
사람은 크게 두 가지 방법으로 학습한다. 하나는 책과 강의를 통해 지식을 습득하며, 다른 하나는 직접 부딪치면서 경험으로 지식을 습득한다. 전자는 AI의 데이터 학습과 유사하고 후자는 모의(Simulation)을 통해 학습하는 방식과 유사하다. AI가 구체적으로 학습하는 방법은 다음과 같다.
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| | ⓒ (주)문경사랑 | |
데이터로 학습하는 AI
AI가 데이터로 학습한다는 뜻은 자료 및 정보로 학습한다는 뜻과 유사하다. 데이터를 모은다는 뜻은 AI를 가르칠 자료 및 정보를 모은다는 뜻으로 해석할 수 있다. 즉, AI도 사람처럼 이해하기 쉬운 정보를 주면, 이를 학습해서 지능을 구현하기 쉽기 때문이다. AI가 이해하기 쉬운 데이터를 획득하면, 그만큼 지능을 더 쉽게 구현할 수 있다.
데이터를 통한 AI 학습법은 AI가 이해할 수 있는 데이터에 따라 구분할 수 있다. 먼저, 지도학습은 AI에 이해할 수 있는 데이터를 주면서 학습하는 방식이다. 반면에 비지도 학습은 이해하기 어려운 데이터를 가지고 AI를 학습하는 방식이다. 또한 두 학습의 중간으로 준지도 학습은 이해하기 쉬운 데이터와 어려운 데이터를 동시에 학습하는 방식이다.
지도학습은 문제와 정답을 동시에 제공하는 방식으로 AI는 둘 사이의 관계를 파악해 지능을 획득할 수 있다. 이러한 지능은 대체로 분류, 회귀, 확률 등의 방식으로 구현된다. AI의 학습 이해도를 평가하는 방법을 교차검증이라고 하며, 이는 “참(True)”과 “거짓(Fake)”의 데이터가 주어진다. 그리고 AI는 해당 데이터를 가지고 참과 거짓을 구분 평가해야 하며, 그 척도는 정밀도와 재현율이다.
비지도학습은 정답 없이 문제만 주어진 경우이며, 스스로 정답을 찾아야 한다. 이때 AI는 대체로 분류 형태 즉, 특성별로 문제(데이터)를 분류하는 방법으로 데이터를 특성별로 묶는 클러스터링(Clustering) 방법과 특성 중에서 불필요한 것을 제거하는 차원축소 방법이 사용되고 있다.
경험으로 학습하는 AI
AI는 경험으로도 학습할 수 있으며, 이를 강화학습이라 하고 학습하기 전에 데이터가 주어지지 않고 스스로 부딪치면서 경험하는 방식이다. 그 사례로는 알파고 제로(AI바둑)가 있으며, 특징은 3천만번이 넘는 바둑 대전을 스스로 진행하면서 기보를 익혀서 이전 알파고와의 대국에서 100번 모두 이겼다.
알파고 제로의 승리는 강화학습의 보상이며, 강화학습은 시행착오로 지능을 구현하는 방식이다. 보상의 가치측정법에는 상태가치함수가 있으며, 이는 현재 상태에서 규칙에 따라 행동했을 때에 얻게 되는 보상을 계산하는 기법이다.
따라서 AI 학습법의 공통점은 자가학습으로 이뤄지며, 학습에는 사람이 개입할 여지가 많지 않다. 데이터를 잘 주거나 보상 정책을 잘 만드는 것뿐이다. 이것이 인공지능시대에 정부가 스스로 죽비를 들어야 하는 이유라고 할 수 있다.
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