Fuzzy Theory과 AI(Artificial Intelligence)의 차이

1980년대에 퍼지이론(Fuzzy Theory)이라 하여 이 인공지능을 세탁기 등에 적용하면 인간의 생활이 보다 윤택해지고 편리해질 것이고 하여 가전제품의 판매 촉진에 동원하였다. 그러면 이 시대에 말하는 인공지능 곧 AI(Artificial Intelligence)의 차이는 무엇일까?

간단히 말하면 “Fuzzy Theory”와 “AI(인공지능)”는 서로 관련은 있지만 범위와 적용 방식이 다르다. 이의 이해를 위해 피상적으로 간단하게 설면하면

먼저 개념의 차이다.

첫째, 퍼지이론(Theory)은 1965년 로피 주데(Lotfi Zadeh)가 제안한 퍼지집합이론에서 나온 개념이다.

기존의 이진논리(참=1, 거짓=0) 대신, 0과 1 사이의 연속적인 값으로 불확실성을 표현하였다. 예를 들면 ‘온도가 덥다’는 전통논리는 ‘덥다’는 1 / ‘덥지 않다’는 0인데 퍼지이론은 ‘덥다’는 0.7, ‘시원하다’는 0.3 정도의 개념이다.

둘째, 인공지능 AI(Artificial Intelligence)는 인간의 지능적 행위를 모방하도록 만든 넓은 범위의 기술이자 학문이다.

기계학습, 신경망, 퍼지이론, 전문가 시스템, 자연어처리, 강화학습 등 다양한 기법을 포함하며 목표는 학습, 추론, 문제 해결, 의사결정 등을 수행하게 하는 것이다.

다음으로 역할의 차이이다.

Fuzzy는 AI의 하위 기법 중 하나로, 불확실하고 애매한 상황을 수치적으로 처리하기 위해 사용되고, AI는 훨씬 더 큰 개념으로, 퍼지뿐 아니라 통계적 모델, 신경망, 규칙 기반 시스템 등 다양한 방법을 포괄한다.

나아가서 이를 각자에 비유하자면

Fuzzy는 망치, 드라이버 같은 도구 하나이고, 특정 기술을 말하고, AI는 도구를 담는 공구함 전체로 다양한 도구를 포함한 큰 분야이다.

한편 이를 응용한 것을 예로 들면

Fuzzy는 세탁기, 에어컨, 카메라 자동 초점을 두어 애매한 조건에서도 부드럽게 동작하도록 하며,

AI는 자율주행차, 챗봇, 의료 영상 진단, 추천 시스템으로 퍼지를 포함하여 다양한 기법을 복합적으로 사용하는 것을 말한다.

끝으로 정리하자면

Fuzzy는 불확실성을 다루는 특정한 수학적/논리적 방법이고,

AI는 그러한 기법들을 포함한 지능형 시스템 전체를 뜻한다.