인공지능과 머신러닝은 어떤 차이가 있을까요?

AI, ML, AR, VR — 마케팅과 관련된 머신 기반 기술에 대하여 많은 약어들이 존재하는데, 도대체 어떤 기술이 어디에 사용되는 건지 파악하기란 쉽지 않습니다.

인공지능(AI), 머신러닝(ML), 증강현실(AR), 그리고 가상현실(VR)이 미래에 큰 영향을 미칠 것이라는 사실은 의심할 여지가 없습니다. 그러나 이들이 어떻게 다른지 구분이 어려울 수 있습니다. 특히 인공지능과 머신러닝은 더욱 그러합니다.

그래서 이번 기회에 확실하게 그 차이를 알아 보려고 합니다. 먼저 각 약자의 의미를 정의해보겠습니다.

인공지능(AI)란 무엇일까요?

인공지능(AI, Artificial Intelligence)는 지능적인 인간의 행동을 모방하는 기계의 능력을 말합니다. AI는 크게 일반(general) 인공지능과 응용(applied) 인공지능으로 구분할 수 있습니다.

Vertical AI 또는 Narrow AI라고도 불리는 응용 인공지능은 주식 매매나 맞춤형 광고처럼 특정 니즈에 특화된 “스마트” 시스템을 말합니다.

Strong AI 또는 Full AI라고도 불리는 일반 인공지능은 인간이 다룰 수 있는 모든 작업을 처리할 수 있는 시스템과 장치를 말합니다. 이들은 공상 과학 영화에 나오는 드로이드(droid)와 유사합니다. 그리고 우리가 미래에 대해 떠올릴 때는 일반 인공지능과 관련된 것들이 대부분입니다.

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머신러닝(ML)이란 무엇일까요?

인공지능의 하위 영역에 속하는 머신러닝(Machine Learning)은 이미지 인식, 자연 언어 처리 등 인공지능 영역에서 이뤄지는 발전의 상당부분에 기여하고 있습니다.

딥러닝(Deep Learning)은 인간의 뇌 구조에서 영감을 얻은 첨단 기술로, 인공 신경망을 사용하여 인간의 뇌세포와 유사한 방식으로 데이터를 처리합니다. 방대한 양의 데이터를 신경망으로 유입시켜, 데이터를 정확하게 구분하도록 시스템을 “교육” 시킵니다.

오늘날의 수퍼컴퓨터와 빅데이터의 등장은 딥러닝을 현실화하는데 도움을 주었습니다.

그렇다면 증강현실(AR)과 가상현실(VR)은 무엇일까요?

요 몇 년간 증강현실(AR, Augmented Reality)과 가상현실(VR, Virtual Reality)은 마케팅 분야에 큰 파장을 몰고 왔습니다. 이러한 기술들은 제대로 실행하기가 더 까다롭지만 본능적이고 감성적이기 때문에 더 큰 영향을 줄 수 있습니다.

몰입형 브랜드 경험에서 처럼, 이미 내 것이 된 것 같은 느낌을 주는 콘텐츠를 따라올 만한 것은 없습니다. 가상으로 다이아몬드 반지를 껴보는 것에서 리모델링된 주방을 둘러 보는 것까지, AR과 VR 마케팅 기법은 지속적으로 성장해나갈 것입니다.

증강현실과 가상현실은 어떻게 작동될까요?

증강현실(AR)은 특정 이미지에 디지털 정보를 오버레이시켜 스마트폰 카메라 등의 디바이스를 통해 이를 볼 수 있도록 만드는 기술을 사용합니다. 실제 환경에 컴퓨터로 생성된 이미지를 중첩시켜 혼합된 환경을 만드는 것입니다.

다른 말로 하면, 소리, 영상, 그래픽 등 실제 환경에서 추출되거나 컴퓨터로 생성된 감각적 입력으로 실제 환경을 말 그대로 “증강”합니다. 스포츠 경기를 라이브로 시청하면서 좋아하는 선수 옆에서 사진을 찍거나 응원하는 팀의 색깔로 가상 페이스 페인팅을 할 수 있다고 생각하면 됩니다.

가상현실(VR)은 컴퓨터가 제공하는 감각적인 자극(예: 시각, 청각)을 통해 경험할 수 있는 인공적인 환경을 말합니다. 이러한 환경에서는 사용자의 행동에 따라 다음에 벌어지는 상황이 일부 바뀔 수 있습니다.

스포츠 경기를 포착해 스트리밍하는 360도 카메라 덕분에, VR 헤드셋을 끼고 축구 경기를 시청하면 마치 경기장에 직접 가 있는 듯한 느낌을 받고 내 주변에서 벌어지는 일들을 둘러 볼 수도 있습니다.

기술이 완성되려면 아직 갈 길이 멀지만, 좋아하는 선수의 경기를 관람하기 위해 차를 타고 몇 시간씩 직접 경기장으로 가야 하는 것 다음으로 팬들이 누릴 수 있는 가장 현실적인 경험이라고 하겠습니다.

이러한 모든 머신러닝(ML) 기술들이 마케팅에 어떠한 영향을 미칠까요?

온라인 쇼핑몰과 브랜드들에게, 머신러닝은 고객들에 대한 방대한 데이터 세트를 분석하고 각 개인의 행동, 구매 및 선호도에 기반해 맞춤화된 커뮤니케이션을 제공하는데 도움을 줄 수 있습니다. 각 고객에 대한 더 많은 정보를 학습해 나가면서, 시스템은 효과적으로 올바른 상품, 올바른 광고, 올바른 비드(bid)를 예측할 수 있게 됩니다.

오늘날의 소란한 디지털 환경에서, 인간의 창의성에 머신 러닝의 효율성을 결합하면, 보다 효과적이고 보다 관련성이 있으며 보다 맞춤화된 브랜드 경험을 글로벌 스케일로 제공할 수 있습니다.

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