1단계, 단순 제어 프로그램

내부 알고리즘은 학습하지 않고, 여러가지 패턴 등을 적용하여 인공지능처럼 행동하는 것이다. 대표적인 케이스로 센서에 반응하여 청소를 하는 로봇 청소기를 들 수 있다. 그러나 모든 로봇 청소기가 단순 제어 프로그램이 아닐 수 있다. 어떤 로봇은 현재의 위치를 모두 지나다니면서 학습하여, 청소를 하는 로봇이 있다.

2단계, 고전적인 인공지능

고전적이라는 단어가 어디까지인지 애매하지만, 우리가 장기나 바둑(알파고 예외), 오목과 같은 프로그램 그리고 사람처럼 움직이는 게임에서의 NPC 등등도 모두 인공지능으로 정의할 수 있다.

그러나 사실 이것도 단순 제어 프로그램과 크게 다를바 없는 알고리즘이다. 어디까지나 사람들이 패턴을 프로그래밍하였기 때문이다. 로봇에서 어떨때, 어떻게 행동해라는 패턴을 이미 입력하여 작동하기 때문에 "학습"을 통한 것이 아닌 이미 "정해진" 방식대로 행동을 한다.

3단계, 기계학습을 통한 인공지능

어떠한 알고리즘을 입력한 것이 아니라, 컴퓨터가 알아서 판단을 하는 단계이다.

이 단계에서는 컴퓨터가 기본적으로 통계와 같은 데이터를 통해서 행동을 한다.

대중적으로 유명한 타이타닉(Titanic)의 생존자를 가려내는 의사결정나무

보편적으로 기계학습에 주로 사용되는 알고리즘으로 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest), SVM(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 등과 같은 고전적인 기계학습 알고리즘을 말한다.