202104 통권 제360호 - "AI가 학습하는 3가지 방법" > 산학협동경영기술정보

"AI가 학습하는 3가지 방법"

                                                                                                                                                                    유성민 건국대 겸임교수

지난 11일 과학기술정보통신부(과기부)는 ‘21년 “2021년 인공지능(AI) 학습용 데이터 구축사업 공모”를 시행한다고 밝혔다. 그리고 지난 19일에 설명회도 가졌다.
해당 사업은 개별 구축이 어려운 AI 학습용 데이터를 대규모로 구축해 AI허브(www.aihub.co.kr)로 개방하는 사업이다.

본 사업은 2017년부터 시작했는데, 2020년까지 191종의 데이터를 구축했다. 2025년까지 1,300종의 데이터 모집을 목표로 하고 있다. 올해에는 150종의 AI 학습데이터를 추가로 구축할 예정이다. 분야를 살펴보면 자연어 처리 32종, 이미지 인식 분야 30종, 의료분야 21종, 교통 및 물류 분야 13종, 농축산 분야 15종, 재난·안전·환경 분야 19종 등을 모집한다.
이처럼 과기부가 대규모로 학습용 데이터를 구축하는 이유는 데이터가 AI에서 핵심이기 때문이다. 엄밀히 말해 AI 구현에서는 “데이터”와 “시뮬레이션”이 중요하다고 할 수 있다.

요즘 대다수 AI는 기계학습으로 구현되는데, 다시 말해 자가학습으로 지능을 형성하는 방식이다. 이러한 학습방식은 사람과 유사하다고 볼 수 있다. 사람은 크게 두 가지 방법으로 학습한다. 하나는 책 혹은 강의를 통해 지식을 습득한다. 다른 하나는 직접 부딪치면서 경험으로 지식을 습득한다. 전자는 AI의 데이터 학습과 유사하다. 후자는 시뮬레이션을 통해 학습하는 방식과 유사하다. AI가 구체적으로 어떻게 학습하는지를 좀 더 구체적으로 살펴보자.