딥러닝과 머신러닝, 인공지능(AI)과 뭐가 다르고 차이가 무엇일까?

---

여러분, 뉴스 자주 보시나요? 뉴스를 보다 보면 인공지능, 머신러닝, 딥러닝이라는 단어가 거의 빠지지 않고 등장합니다. ChatGPT 이야기만 나와도 딥러닝이니 생성형 AI니 하는 용어가 함께 따라오죠. 저 역시 처음에는 이 세 가지가 모두 같은 뜻인 줄 알았습니다. 검색을 해봐도 설명은 많은데 읽을수록 더 헷갈렸던 기억이 있습니다.

​

얼마 전 지인에게 ChatGPT가 머신러닝인지 인공지능인지 질문을 받은 적이 있었습니다. 설명을 시작했는데 생각보다 쉽지 않더군요. 그래서 종이에 원을 세 개 그려 포함 관계를 설명했더니 오히려 1분 만에 이해했습니다. 그때 느꼈습니다. 어려운 기술도 구조만 이해하면 훨씬 쉽게 기억된다는 것을요.

​

오늘은 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)의 차이를 누구나 이해할 수 있도록 쉽고 그리고 재미나게 풀어보겠습니다. 기술적인 용어는 최소화하고 실제 사례를 중심으로 설명드려볼게요!

---

​

가장 먼저 이해해야 하는 핵심은 포함 관계입니다

 

많은 분들이 인공지능과 머신러닝, 딥러닝을 서로 경쟁하는 기술이라고 생각합니다. 하지만 실제로는 전혀 그렇지 않습니다. 쉽게 말하면 가장 큰 상자 안에 중간 상자가 있고, 그 안에 더 작은 상자가 들어 있는 구조입니다. 인공지능이라는 가장 큰 범위 안에 머신러닝이 있고, 머신러닝 안에 딥러닝이 포함됩니다. 마트료시카 인형을 떠올리면 이해하기 쉽습니다. 가장 큰 인형이 인공지능이고, 그 안의 인형이 머신러닝, 가장 작은 인형이 딥러닝이라고 보면 됩니다.

​

​

인공지능(AI)은 가장 넓은 개념입니다

인공지능은 인간처럼 생각하고 판단하며 문제를 해결하도록 만드는 모든 기술을 의미합니다. 중요한 점은 스스로 학습하지 않아도 인공지능에 포함될 수 있다는 것입니다.

​

예를 들어 예전 체스 프로그램은 사람이 수많은 규칙을 미리 입력했습니다. 상대가 이런 수를 두면 이렇게 대응하라는 규칙을 계속 추가하는 방식이었습니다.

​

스스로 배우지는 않았지만 사람처럼 판단하는 기능을 수행했기 때문에 인공지능으로 분류됩니다. 자동응답 시스템이나 일부 고객센터 상담 프로그램도 정해진 규칙을 기반으로 동작하는 경우가 많습니다. 이것 역시 넓은 의미에서는 인공지능의 범주에 포함됩니다.

​

여기서 많은 사람들이 오해하는 부분이 있습니다. 인공지능이라고 해서 모두 ChatGPT처럼 스스로 배우고 대화하는 것은 아닙니다.

​

​

머신러닝은 컴퓨터가 스스로 규칙을 배우는 방법입니다

기존 인공지능은 사람이 규칙을 만들었습니다. 하지만 현실에서는 모든 상황을 사람이 하나하나 입력하는 것이 거의 불가능합니다. 그래서 등장한 것이 머신러닝입니다. 머신러닝은 데이터를 많이 제공하면 컴퓨터가 스스로 규칙을 찾아내는 학습 방식입니다.

​

대표적인 예가 스팸메일 필터입니다. 수천, 수만 개의 이메일을 보여주면서 이것은 스팸이고 이것은 정상 메일이라고 알려주면 컴퓨터는 반복 학습을 통해 스팸메일의 특징을 찾아냅니다. 이후에는 새로운 메일이 들어와도 스스로 판단해 분류할 수 있습니다.

​

제가 처음 머신러닝을 이해했던 것도 추천 알고리즘 때문이었습니다. 온라인 쇼핑몰에서 운동화를 검색했더니 이후 다른 쇼핑몰에서도 운동화 광고가 계속 나타났습니다. 처음에는 우연인 줄 알았는데 알고 보니 사용자의 행동 데이터를 분석해 관심사를 예측하는 머신러닝 기술이 활용되고 있었습니다. 이처럼 우리가 일상에서 접하는 추천 시스템 대부분에는 머신러닝이 사용됩니다.

​

다만 머신러닝에도 한계는 있습니다. 학습하기 전에 사람이 데이터를 정리하고 어떤 특징을 활용할지 어느 정도 방향을 잡아줘야 하는 경우가 많습니다.

​

 

​

딥러닝은 머신러닝을 더 발전시킨 기술입니다

딥러닝은 머신러닝의 여러 방법 가운데 하나입니다. 가장 큰 특징은 사람의 개입이 크게 줄어든다는 점입니다. 인간의 뇌 신경세포 구조에서 영감을 받은 인공신경망을 여러 층으로 구성해 데이터를 분석합니다.

​

예를 들어 고양이 사진을 구분한다고 생각해 보겠습니다. 기존 머신러닝에서는 귀 모양, 눈 위치, 수염 길이 같은 특징을 사람이 미리 알려주는 경우가 많았습니다. 하지만 딥러닝은 그런 과정 없이도 수많은 사진을 학습하면서 어떤 부분이 중요한지 스스로 찾아냅니다. 그래서 얼굴 인식, 음성 인식, 번역, 이미지 생성 같은 복잡한 작업에서도 뛰어난 성능을 보여줍니다.

​

현재 우리가 사용하는 ChatGPT, 이미지 생성 AI, 음성 비서, 자율주행 기술 대부분은 딥러닝 기술을 기반으로 발전하고 있습니다. 물론 이런 성능을 얻기 위해서는 조건이 있습니다. 그 조건은 막대한 양의 데이터와 매우 높은 연산 성능입니다. 그래서 GPU 같은 고성능 장비가 중요한 역할을 하게 됩니다.

​

​

한눈에 비교해 보면 더 쉽습니다

구분	인공지능(AI)	머신러닝(ML)	딥러닝(DL)
개념	인간의 지능을 구현하는 기술 전체	데이터를 통해 스스로 학습	인공신경망 기반의 머신러닝
규칙 생성	사람이 만들 수도 있음	데이터를 통해 학습	특징까지 스스로 학습
데이터 요구량	적어도 가능	보통 수준	매우 많은 데이터 필요
대표 사례	체스 프로그램, 자동응답	스팸메일 필터, 추천 시스템	ChatGPT, 이미지 생성, 자율주행

위 표를 보면 세 기술이 서로 경쟁하는 것이 아니라 단계적으로 발전한 기술이라는 점을 쉽게 이해할 수 있습니다.

​

​

ChatGPT는 AI일까, 머신러닝일까, 딥러닝일까?

이 질문도 자주 나옵니다. 정답은 모두 맞습니다. ChatGPT는 인공지능입니다. 그리고 동시에 머신러닝 기술을 활용하며, 딥러닝 기반의 거대 언어 모델을 사용합니다. 다시 말해 가장 큰 범주에서는 인공지능이고, 학습 방식은 머신러닝이며, 실제 핵심 기술은 딥러닝이라고 이해하면 됩니다. 이 원리를 알고 나면 앞으로 등장하는 새로운 AI 서비스도 훨씬 쉽게 이해할 수 있습니다.

​

앞으로는 딥러닝 이후의 시대도 준비되고 있습니다

최근에는 생성형 AI, 멀티모달 AI, AI 에이전트 같은 용어도 자주 등장합니다. 하지만 이런 기술 역시 결국 딥러닝 기술을 기반으로 발전한 결과물입니다. 기초 개념을 이해하면 새로운 용어가 나와도 어렵지 않습니다. 건물의 기초가 튼튼해야 높은 층을 올릴 수 있는 것처럼 AI를 이해할 때도 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계를 먼저 익히는 것이 가장 중요합니다.

---

처음에는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝이 모두 비슷한 말처럼 느껴질 수 있습니다. 저도 그랬습니다. 하지만 포함 관계 하나만 이해하고 나니 AI 관련 기사나 기술 설명이 훨씬 쉽게 읽히기 시작했습니다.

​

핵심만 다시 정리하면 인공지능은 가장 넓은 개념이고, 머신러닝은 데이터를 통해 학습하는 방법이며, 딥러닝은 머신러닝을 더욱 발전시킨 기술입니다.

​

앞으로 AI 기술은 더욱 빠르게 발전할 가능성이 높습니다. 새로운 용어가 계속 등장하더라도 오늘 소개한 기본 구조만 기억하고 있다면 훨씬 수월하게 이해할 수 있을 것입니다. 어려운 기술도 원리를 알고 나면 생각보다 친숙하게 다가온다는 점을 꼭 기억해 보시기 바랍니다.

​