By 관리자 in 인공지능 — 18 8월 2025

인공지능의 정의와 종류: 기본 개념부터 세부 유형까지

인공지능이란 무엇일까?

인공지능, 줄여서 AI는 컴퓨터가 인간처럼 생각하고 학습하며 결정하는 기술을 가리킵니다. 단순한 프로그램이 아니라, 데이터를 바탕으로 패턴을 인식하고 예측하는 능력을 지녔죠. 예를 들어, 스마트폰의 음성 인식 기능이 바로 AI의 일상적인 적용 사례입니다.

AI는 인간 지능을 모방하지만, 그 한계를 뛰어넘어 더 빠르고 정확한 결과를 내놓을 수 있습니다.

이 기술이 발전하면서 일상생활부터 산업 현장까지 광범위하게 활용되고 있어요. 하지만 AI의 본질을 이해하려면 먼저 그 정의를 명확히 해야 합니다. AI는 기계가 지능적인 행동을 보이는 모든 시스템을 포괄하는데, 여기에는 학습과 적응이 핵심입니다.

AI를 분류하는 방법은 여러 가지인데, 가장 기본적인 기준은 지능 수준과 기능에 따라 나뉩니다. 약한 AI와 강한 AI를 먼저 살펴보고, 그 안에서 세부 유형을 탐구해 보죠.

약한 AI: 특정 작업에만 특화된 형태로, 인간 지능을 완벽히 모방하지 않습니다. 체스 게임에서 상대를 이기는 프로그램이 대표적입니다. 이 유형은 좁은 범위에서 뛰어난 성능을 발휘하지만, 창의성이나 감정 이해는 부족하죠.
강한 AI: 인간처럼 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 이상적인 형태입니다. 아직 실현되지 않았지만, SF 영화에서 보는 자아를 가진 로봇이 이에 가깝습니다. 이론적으로는 감정과 의식을 가질 수 있어요.

약한 AI는 이미 우리 주변에 널리 퍼져 있지만, 강한 AI는 윤리적 딜레마를 불러일으키기도 합니다. 어떤 차이가 더 큰 영향을 미칠까요? 약한 AI가 실용적이라면 강한 AI는 미래의 가능성을 상징합니다.

AI를 기능별로 나누면 더 구체적으로 이해할 수 있습니다. 다음은 네 가지 주요 유형입니다.

이 유형들을 비교해 보면, 반응형 AI는 간단하지만 제한적이고, 제한 메모리 AI는 실생활에서 더 유연합니다. 당신의 프로젝트에 맞는 AI를 선택할 때 이 차이를 고려하세요!

이론만으로는 부족하니, 실제 예시를 들어 보죠. 머신러닝은 AI의 한 종류로, 데이터를 통해 스스로 개선됩니다. 넷플릭스의 추천 시스템이 바로 머신러닝의 산물입니다.

데이터 입력 → 패턴 학습 → 예측 출력

머신러닝의 작동 원리

반대로 딥러닝은 머신러닝의 하위 집합으로, 신경망을 사용해 복잡한 문제를 해결합니다. 이미지 인식 앱에서 얼굴을 구분하는 기술이 딥러닝 덕분이죠. 이처럼 AI 종류를 알면 기술의 잠재력을 더 잘 활용할 수 있습니다.