스스로 어떤 작업을 수행하는 능력을 가진 프로그램 -> 인공지능
데이터 무관 인간이 짠 알고리즘대로만 돌아가는 인공지능 -> 룰 베이스 인공지능
데이터로부터 학습해서 알고리즘을 스스로 찾는 인공지능 -> 머신러닝
머신러닝 중에 신경망을 여러층 쌓음 -> 딥러닝
ex) 스타크래프트 pc -> 인간이 짠대로만 반응하는 룰 베이스 인공지능
알파고 -> 스스로 바둑 잘두는 법을 학습한 머신러닝
이번에 나온 철권 고스트 ai -> 알파고처럼 q러닝 강화학습쓴 머신러닝
현대에 우리가 흔히 'ai'라고 하는 것들(cv, llm 등등)은 다 머신러닝이 기반이라고 보면 되나?
최근에 말하는 AI는 99% 딥러닝 기반이고 딥러닝이 머신러닝에 속하는 것은 맞지만 머신러닝이라고 굳이 지칭할 때는 딥러닝 이외의 고전적인 기법을 부름
인공지능 안에 머신러닝이 있고, 머신러닝 안에 딥러닝이 있으니 틀린 말은 아닌데. 윗댓 말처럼, 신경망 없는 머신러닝은 그냥 머신러닝. 신경망 쓴 머신러닝을 딥러닝이라고 해서 구별해서 부르는 편임. 그리고, 시장에서는 이때다 싶으니까 머신러닝을 쓰든, 룰베이스인공지능을 쓰든 일단 AI기술이라고 홍보하고 있어서 주의가 필요함. 추가로 딥러닝이 꼭 머신러닝이나 룰베이스보다 꼭 좋은 것도 아님. 데이터 부족이나 모델 성능 이슈로 여전히 부족하고 비쌀 수도 있음. 사실상 GPT 말고는 돈 주고 쓸 AI제품은 아직 없다고 생각함. 아직 성능이슈가 많음. 내년에 많이 개선 되겠지만.