[AI 기초] 인공지능 분야가 어떻게 나뉘는지 한 그림으로 이해하기

1. 머신러닝 (Machine Learning)

• 데이터를 기반으로 모델을 학습시키고 예측·결정을 내리는 분야입니다.
• 주요 요소: 딥러닝(Deep Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 준지도 학습(Semi-supervised Learning)

2. 계획 및 최적화 (Planning & Optimization)

• 복잡한 문제 상황에서 최선의 행동 순서나 자원 배분을 결정하는 분야입니다.
• 주요 요소: 리덕션(Reduction), 고전적 계획법(Classical), 확률적/시간적 계획법(Probabilistic, Temporal)

3. 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP)

• 인간의 언어(텍스트 및 대화)를 이해하고 처리하는 기술입니다.
• 주요 요소: 번역(Translation), 분류 및 군집화(Classification, Clustering), 정보 추출(Information Extraction)

4. 전문가 시스템 (Expert Systems)

• 특정 분야 전문가의 지식과 규칙을 데이터베이스화하여 의사결정을 돕는 인공지능 시스템입니다.

5. 컴퓨터 비전 (Vision)

• 시각적 데이터(이미지, 동영상)를 인식하고 분석하는 기술입니다.
• 주요 요소: 컴퓨터 비전(Computer Vision), 머신 비전(Machine Vision), 로봇 비전(Robot Vision)

6. 음성 해석 (Speech Interpretation - 상단)

• 음성과 텍스트 간의 상호 변환 기술입니다.
• 주요 요소: 음성 인식/음성-텍스트 변환(Speech to Text), 음성 합성/텍스트-음성 변환(Text to Speech)

7. AI 발전 단계/발전 수준 (하단 Speech Interpretation 표기 부분)

• 참고: 이미지 하단 우측에는 라벨 오류로 'Speech Interpretation'이라 표기되어 있으나, 세부 항목은 AI의 이론적 발전 단계를 나타냅니다.
• 주요 요소: 반응형 기계(Reactive Machines), 한정된 기억(Limited Memory), 마음 이론(Theory of Mind), 자아 인식(Self-Aware)