인공지능은 컴퓨터가 인간과 같이 학습하고 추론하는 능력을 갖춘 기술입니다. 인공지능은 인간의 학습과 추론 능력을 모방하여, 데이터를 기반으로 패턴을 인식하고 이를 통해 결정을 내릴 수 있습니다.
인공지능은 크게 규칙 기반 인공지능과 기계 학습 기반 인공지능으로 나뉩니다. 규칙 기반 인공지능은 사람이 직접 프로그래밍한 규칙을 기반으로 추론하는 방식으로, 예를 들어 체스나 바둑 등의 게임에서 사용됩니다. 반면 기계 학습 기반 인공지능은 사람이 프로그래밍한 규칙이 아닌, 데이터와 통계적 모델링을 기반으로 학습하여 추론하는 방식입니다. 기계 학습 기반 인공지능은 자연어 처리, 이미지 분석, 음성 인식, 추천 시스템 등의 분야에서 사용됩니다.
기계 학습 기반 인공지능은 크게 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나뉩니다. 지도 학습은 입력 데이터와 그에 대한 정답(레이블)을 이용하여 모델을 학습시키는 방식으로, 예를 들어 이미지 분류나 스팸 필터링과 같은 문제에 사용됩니다. 비지도 학습은 입력 데이터만으로 모델을 학습시키는 방식으로, 예를 들어 데이터 클러스터링이나 차원 축소와 같은 문제에 사용됩니다. 강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 전략을 학습하는 방식으로, 예를 들어 게임이나 로봇 제어 등에 사용됩니다.
인공지능은 현재 많은 분야에서 활용되고 있습니다. 자연어 처리 기술을 이용한 대화형 인터페이스나 음성 인식 기술을 이용한 가상 비서, 추천 시스템, 이미지 분석 기술을 이용한 자율주행 자동차 등이 그 예입니다. 또한, 인공지능은 의학 분야에서도 활용되어 환자 진단과 치료 계획 수립 등에 사용되고 있습니다.