[한준호의 IT스캐너] 구글이 '인공지능'의 매력에 푹 빠진 이유

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입력 2015-11-19 15:51
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아주경제 한준호 기자 = "오늘날 컴퓨터는 ‘아버지가방에들어가신다’라는 문장이 '아버지 가방에 들어가신다’의 의미가 아니라는 것을 이해하지 못한다" 

이 말은 순다르 피차이 구글 CEO가 지난 17일 블로그를 통해 "지금의 컴퓨터 수준은 어린아이가 할 수 있는 것 조차 하지 못하는 수준"이라고 설명하기 위해 든 예다. 그러나 그는 "그렇기 때문에 머신러닝은 향후 발전의 여지가 큰 분야"라고 강조했다. 이처럼 미국을 중심으로 또다시 인공지능(AI: Artificial Intelligence) 열풍이 불고 있다. 

필자가 또다시라고 표현한 이유는 1980년대에 이미 인공지능 붐이 일었던 전례가 있기 때문이다. 1980년대의 인공지능 붐은 엑스퍼트 시스템(Expert System)이라 불리는 기술이 주류였다. 인간의 지식을 규칙화해 컴퓨터에 이식하는 방식이다. 

그러나 다양성과 예외가 넘치는 현실 세계에서는 지식을 이식해 컴퓨터에 판단을 맡기는 방식 자체에 태생적인 한계가 있었으며, 컴퓨터에 지식을 이식하는데 드는 비용도 만만치 않았다. 이런 이유로 인공지능은 급격하게 쇠퇴의 길을 걷게 됐다.

지금의 인공지능은 1980년대와 큰 차이를 보이는데 그것은 바로 머신러닝(기계학습) 기술이 활용되고 있다는 점이다. 빅데이터를 통계·확률적으로 분석하고, 여러가지 패턴을 자동적으로 추출하는 방식이다. 즉, 인간이 컴퓨터에게 규칙을 가르치는 것이 아닌, 컴퓨터 스스로가 데이터를 통해 학습하게 하는 것이다.

이 머신러닝의 위력을 전 세계에 과시한 기업이 바로 구글이다.

2012년에 스탠포드대와 구글이 공동으로 구축한 뉴럴 네트워크(인간의 뇌를 모방한 네트워크)에게 유튜브 동영상에서 랜덤으로 추출한 1000만장의 영상을 학습시킨 결과, 사람의 얼굴과 고양이를 판별할 수 있게 됐다는 것이다. 컴퓨터가 스스로 얼굴과 고양이가 어떤 것인지를 학습했다는 뜻이다. 

이후 구글의 인공지능 기술 개발은 본격화됐다. 구글은 2013년에서 2014년에 걸쳐 이용자의 행동을 학습하는 자동온도조절장치 제조업체 네스트랩과 머신러닝기술 개발업체 DNN리서치, 딥마인드테크놀로지 등 인공지능 관련 스타트업을 잇달아 인수하면서 머신러닝 연구에 박차를 가했다. 

구글, 페이스북 등 IT공룡들이 머신러닝에 깊은 관심을 나타내는 이유는 범용성이 우수하다는 점 때문이다. 인간의 뇌가 갖는 범용성과 진화를 계속하는 컴퓨터를 접목시킨 인공지능이 바로 미래의 먹거리라고 믿고 있는 것이다.  

실제로 구글은 머신러닝을 응용해 지메일, 구글포토, 구글번역 등 다양한 영역에서 인공지능을 활용해 제품을 출시하고 있으며 구글이 개발 중인 무인자동차와 지능형 로봇에도 머신러닝 기술이 활용되고 있다. 


◈ 머신러닝이란? 
머신러닝은 기계학습이란 뜻으로 컴퓨터로 하여금 알고리즘을 기반으로 학습하게 해 새로운 데이터를 인식했을 때 그 결과를 예측하도록 하는 인공지능 분야의 기술이다. 인공지능은 인간의 뇌가 성장하듯이 수많은 지식을 학습하면서 성장할 수 있기 때문에 방대한 양의 정보(빅데이터)를 통한 학습이 매우 중요하다. 



 

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