형사법의 신동향 통권 제51호 7 인공지능 이용 범죄예측 기법과 불심검문 등에의적용에 관한 고찰양종모
머신러닝은 인간과 같은 학습능력을 기계를 통해 구현하는 여러 가지 방법들을 연구하는 것을 말하며, 주어진 데이터를 분석하고, 그 분석과정과 결과를 토대로 학습 가능한 규칙이나 새로운 지식을 자동적으로 추출함으로써 기계가 학습하는 효과를 얻는다. 기본적인 수준에 머물러 있던 기계학습과 관련된 기법들은, 빅 데이터로 인해 기계학습 기법의 잠재력을 최대화할 수 있게 되었다. 최근 관심을 끈 알파고 프로그램은 영국의 DeepMind사에서 개발하였는데, DeepMind사의 회사명은 Deep Learning에서 따온 것이다. 알파고 프로그램의 인공지능 알고리즘은 딥러닝에 기초하고 있는데, 프로기사들의 기보 16만 개를 5주 만에 학습했다고 한다. 알파고 프로그램은 나아가 스스로 대국을 통해 훈련하는 소위 강화학습(Reinforcement Learning) 과정을 거쳤다. 알파고 프로그램의 차별성은 딥러닝에 있는데, 딥러닝 기법 중에서 이미지 처리에 강한 Convolution 신경망 기반으로 학습했다고 한다. 이와 같이 알파고 프로그램은 인공지능 기반의 딥러닝 기술을 사용하였기 때문에 바둑과 같이 경우의 수가 매우 많고, 복잡한 게임에서 인간을 이기기는 어려울 것이라는 기존 예상을 완전히 뒤엎는 결과를 보인 것이다.
기계를 이용해서 인간과 같은 학습능력을 구현하는 다양한 방법들을 연구하는 것이 뭘까