인공지능 vs 머신러닝: 핵심 차이점 완벽 정리

인공지능(AI)은 2020년 최대 유행어 중 하나이며, 우리가 그 잠재력을 온전히 활용하기 시작하면서 앞으로 더욱 인기를 끌 것입니다. 이 주제가 생소한 분들은 '인공지능'이라는 개념이 왜 거의 항상 '머신러닝'과 함께 언급되는지 궁금해하실 수 있습니다.

이들은 무엇일까요? 어떻게 다를까요? 산업 현장에서는 어디에 적용될까요? 왜 이토록 중요한가? 인더스트리 4.0을 통해 생겨난 많은 다른 용어들처럼, 인공지능과 머신러닝도 종종 과도하게 사용되고 잘못 적용되는 것 같습니다. 이 글은 마케팅 과장 없이 그 차이를 명확히 하고자 합니다.

AI와 ML의 정의

인공지능은 기계가 인간 행동을 모방할 수 있게 하는 기술입니다. 머신러닝(ML)은 경험이 쌓일수록 통계적 방법을 사용해 시간이 지남에 따라 성능이 향상되는 AI의 부분집합입니다. 자연어 처리, 이미지 인식, 스마트 로봇 등 다양한 주제를 포괄하는 많은 유형의 인공지능이 있습니다.

인공지능은 감지, 추론, 학습 능력을 가집니다. 많은 인공지능 시스템의 기반이 되는 머신러닝은 결과에 대한 예측 능력만 가집니다. ML은 데이터 패턴의 차이를 식별할 수 있지만, 자신이 실제로 무엇을 하고 있는지 결코 이해하지 못합니다. AI는 머신러닝의 결과와 다른 분석 방법을 활용해 일정 수준의 지능에 도달합니다.

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 상호 관계를 보여주는 다이어그램

차이점

머신러닝은 이진 결정을 내리는 임무를 맡습니다. 무언가는 참이거나 참이 아닙니다. 시간이 지남에 따라 결정을 내리는 방법이 개선되어, 그 결정이 올바르다는 확신이 커집니다. 얼굴 인식은 머신러닝의 고전적인 예입니다. 사진 속 사람이 당신인지 아닌지 둘 중 하나입니다. 반면 인공지능은 많은 입력의 결합된 결정을 사용해 그것 모두를 개선합니다. 다양한 결정 측면에서 학습합니다. 사진에서 당신이 다른 사람과 자주 함께 나타난다면, 인공지능은 이 경험에서 학습해 머신러닝 알고리즘을 업데이트하여 결정 과정을 개선합니다.

적용

머신러닝의 가장 일반적인 적용은 패턴 인식입니다. 지도 학습을 사용해 머신러닝 알고리즘에 견고한 데이터 세트를 제공합니다. 가장 흔한 두 가지 학습 방법은 회귀와 의사결정 트리입니다. 프로그래머는 관심 있는 조건을 식별합니다. 그러면 알고리즘은 미래에 유사한 조건을 찾습니다.

머신러닝 시스템은 자산 건전성 모니터링에 자주 적용됩니다. 예를 들어, 진동 분석은 회전 장비의 베어링 문제를 감지하는 데 사용됩니다. 머신러닝을 사용하면 알고리즘에 수년 치의 대량 진동 데이터를 제공하고, 데이터 내 패턴을 식별합니다. 프로그래머는 데이터 세트에서 베어링 고장이 발생한 시점을 식별합니다. 시스템은 신뢰도 수준과 함께 결정을 내립니다. 예를 들어, 시스템이 베어링이 6주 내에 고날 확률이 90%라고 판단할 수 있습니다.

인공지능이 이 상황에 개입하는 것은 다른 데이터 분석 방법의 활용을 통해서입니다. 제조 데이터(공정 데이터나 품질 데이터 등)가 추가될 수 있습니다. AI 시스템은 머신러닝 알고리즘을 개선해 베어링 고장을 더 잘 감지하려 합니다. 또한 원하는 결과를 달성하기 위한 최적의 조건을 제공할 수도 있습니다. 예를 들어 8주 후에 계획된 정비 중단이 있다면, AI 시스템은 베어링이 그때 전까지 고장 나지 않을 가능성을 높이는 조건을 제시할 수 있습니다.

중요성

ML과 AI 기술은 제조업의 성공에 필수적이 될 것입니다. 더 많은 데이터를 수집하고 분석 도구를 활용하는 능력을 통해 더 나은 결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다. 이는 운영 및 비즈니스 효율을 극적으로 개선할 것입니다. 특정 매개변수를 최적화하면서 다른 값은 제약함으로써 프로세스를 개선할 수 있습니다(예: 품질을 유지하면서 효율성 극대화). 다양한 시장 상황에서 구매 결정을 최적화할 수 있습니다. 위에서 언급했듯 장비를 최적화된 수준으로 운영할 수 있습니다.

결론

인공지능과 머신러닝을 구현하려 하기 전에 한 가지 경고의 말을 전합니다. 비즈니스에 이들을 사용하는 데 많은 이점이 있지만, 이들이 디지털 트랜스포메이션의 첫 단계가 되어서는 안 됩니다. 상당한 컴퓨팅 파워를 가진 시스템이 필요합니다. 애플리케이션 요구에 맞게 확장할 수 있는 클라우드 아키텍처를 탐색하는 것이 좋습니다.

데이터 품질도 이러한 노력의 성공에 결정적입니다. '쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다'는 격언이 확실히 적용됩니다. 하지만 일단 데이터가 정확하고 정리되었으며, 이를 처리할 파워를 갖게 되면, 머신러닝을 활용한 인공지능은 위에서 언급한 결과로 이어질 것이 확실합니다.