AI는 어떻게 배우고 성장할까? – 머신러닝 이야기

오늘은 AI의 두뇌, 즉 AI가 학습하는 방식에 대해 이야기해보겠습니다.
"AI가 스스로 똑똑해진다"는 표현, 한 번쯤 들어보셨을 겁니다.
그 핵심에는 바로 **머신러닝(Machine Learning)**이라는 개념이 있습니다.

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📌 머신러닝이란 무엇인가요?

**머신러닝(Machine Learning)**은
사람이 직접 일일이 명령하지 않아도,
데이터를 통해 스스로 패턴을 학습하는 기술입니다.

예를 들어,
고양이 사진 1만 장과 강아지 사진 1만 장을 보여주면
AI는 각 특징을 스스로 파악해서,
새로운 사진이 고양이인지 강아지인지 맞힐 수 있게 됩니다.

📎 즉, AI는 “직접 가르치는 게 아니라 스스로 깨닫게 하는 방식”입니다.

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🧠 머신러닝의 3가지 주요 방법

머신러닝에도 학습 방식이 다양합니다. 대표적으로 아래 3가지가 있습니다.

1. 지도 학습 (Supervised Learning)

• 사람이 정답을 알려주며 학습시키는 방식입니다.
• 예: 이메일을 스팸/정상으로 구분할 때,
  과거에 ‘이건 스팸이야’라고 라벨링된 데이터를 이용해 학습

2. 비지도 학습 (Unsupervised Learning)

• 정답 없이, AI가 스스로 데이터의 패턴을 찾는 방식입니다.
• 예: 고객을 소비 유형에 따라 그룹으로 나누는 ‘고객 군집 분석’

3. 강화 학습 (Reinforcement Learning)

• 시행착오를 통해 보상을 받으며 학습하는 방식입니다.
• 예: 체스를 두면서 이기면 +1점, 지면 -1점 → AI는 이기기 위해 전략을 개선

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🎮 게임으로 배우는 AI

강화 학습은 게임 분야에서 특히 빛을 발합니다.

예를 들어:

• 알파고: 바둑을 두며 스스로 더 나은 수를 학습
• OpenAI의 Dota AI: 게임을 수천 번 반복해 플레이 전략을 최적화
• 자율주행 AI: 가상 도로에서 수없이 주행하며 상황 대처 능력을 강화

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🤔 AI가 스스로 배우는 건 정말 똑똑한 걸까요?

AI가 배운다고 해서
사람처럼 ‘이해’하거나 ‘의도’를 가지는 건 아닙니다.
AI는 그저 패턴을 계산하고 확률적으로 예측할 뿐입니다.

예를 들어,
AI가 "이 문장은 슬퍼요"라고 판단하더라도,
그 감정을 느끼거나 공감하는 건 아닙니다.
그저 과거의 슬픈 문장들과 유사한 표현을 찾았을 뿐이죠.

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✍️ 마무리하며

머신러닝은 AI를 똑똑하게 만드는 핵심 기술입니다.
우리가 데이터를 잘 준비하고, 적절한 방식으로 학습시키면
AI는 생각보다 놀라운 일들을 해냅니다.