생각하는 컴퓨터

딥러닝(deep learning)이 인공 지능의 혁신으로 이어지면서 공상 과학이 실현되고 있다.

Rebecca Gibson
28 April 2015

딥러닝이 최첨단 인공 지능 분야로 명성을 얻고 있다. 최근에 인상적인 기술 발전이 이어지자 머지않아 인공 지능 기술이 여러 산업에 혁신을 가져올 것으로 믿는 전문가들이 늘고 있다.

홍콩에 본사를 두고 있는 창업 투자회사인 Deep Knowledge Ventures는 2014년 투자 결정 능력을 갖춘 VITAL이라는 기계 학습 프로그램을 임원으로 임명했다.

생명과학 기업들의 데이터베이스를 토대로 금융 트렌드를 분석하고 성공적인 투자를 예측하도록 설계된 VITAL은 이미 두 건의 투자 결정을 내리는 데 사용된 바 있다. VITAL은 알고리즘에 불과하지만 그 덕분에 많은 사람들이 인공 지능이 인간의 삶에 미칠 수 있는 영향에 대해 의문을 가지게 됐다.

캐나다 몬트리올 대학교 컴퓨터 과학 및 운영 연구학부 교수 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio)는 딥러닝이라는 강력한 유형의 AI 분야의 선구자로 손꼽힌다. 딥러닝의 기본 원리는 1980년대에 처음 등장했지만, 컴퓨터 알고리즘과 처리력이 향상되면서 최근에 들어서야 벤지오를 위시한 여러 과학자들이 인간 두뇌의 행동 패턴을 모방할 능력을 가진 기계, 즉 사람, 단어, 물체 등을 인식할 수 있는 기계를 개발할 수 있게 됐다.

벤지오에 따르면 "훨씬 더 강력해진 오늘날의 컴퓨터 덕분에 훨씬 더 크고 훨씬 더 다양한 데이터 세트를 교육 네트워크에 활용할 수 있게 되어, 결과적으로 교육 효과가 향상되었습니다. 가장 인상적인 발전은 음성 인식과 이미지 기반의 객체 인식 시스템에서 이뤄졌습니다. 딥러닝이 광범위하게 사용되기 전인 2012년에는 표준 벤치마크의 오류율이 26% 정도였는데 지금은 6% 가량으로 줄었습니다. 딥러닝 때문에 판도가 변화하고 있는 것입니다."

더 똑똑해지는 컴퓨터

Apple은 Siri라는 개인 비서 애플리케이션에 딥러닝 및 음성 인식 기술을 활용하고 있고 Facebook은 사진 태그 추가 자동화와 뉴스 피드 맞춤화에 이 기술을 활용하고 있다. 영화 스트리밍 서비스 제공업체인 Netflix는 딥러닝 기술을 채용해 사용자에게 맞춤형 영화 추천 정보를 제공하고 있고 Google은 StreetView, Google Now, Google+ Photos등의 서비스에 딥러닝 기술을 응용하고 있다.

이와 같이 인상적인 기술의 발전은 빙산의 일각에 불과하다. AI 분야의 잠재력을 깨달은 세계 굴지의 기술 회사들은 딥러닝 전문가들을 고용하고 기술을 한층 더 개선하는 데 전력을 다하고 있다.

중국 베이징에 본사를 둔 웹 기업인 Baidu 산하 실리콘 밸리 AI 연구소장 아담 코츠(Adam Coates)에 따르면 "딥러닝은 이전 세대의 알고리즘보다 더 효율적으로 엄청난 양의 데이터를 소화해서 예측 정보를 제시합니다. 그래픽 처리 장치(GPU)가 엄청난 양의 계산 작업을 수행하기 때문에 10년 전만 해도 상상할 수 없었던 방식으로 대량의 데이터를 통해 학습하는 중립 네트워크를 구현할 수 있게 되었습니다."

Baidu는 컨텐츠 기반의 이미지 검색 엔진인 ShiTu를 개선하는 데 딥러닝 기술을 활용하고 있다. 2010년 베타 버전으로 출시된 이 시스템은 처음에는 온라인 안면 인식 시스템으로 설계됐다. 그러다가 2013년에 ShiTu는 유사한 이미지를 그룹별로 분류하고 그에 관한 정보를 제공할 수 있도록 기능이 확장되었다. 예를 들어, ShiTu는 유사한 꽃의 이미지와 종을 식별하고 그에 해당하는 온라인 백과사전 정보로 이동하는 링크를 제공할 수 있다.
ShiTu는 Microsoft의 최신 딥러닝 벤처 프로젝트와 유사하다. Microsoft는 2014년 7월에 Project Adam이라는 객체 인식 시스템을 공개하고 다른 AI 시스템보다 두 배 더 정확하고 50배 더 빠르다고 주장했다. 구체적으로 말해, Microsoft는 22,000가지 범주로 나뉘는 1,400만 개 이상의 이미지가 저장된 ImageNet 데이터베이스를 활용해 Project Adam이 자가 학습을 통해 개의 품종을 구체적으로 인식하는 데 성공했다고 발표한 바 있다.

Microsoft 산하 음성 및 대화 연구 그룹의 수석 연구원 동 유(Dong Yu)에 따르면 "당사는 딥러닝 기술을 이용하여 회화 인식 벤치마크 테스트에서 오류율을 1/3로 줄였습니다. 향후 몇 년간은 음성 처리, 이미지 분류, 자연어 처리, 육필 문자 인식 능력을 추가 개선하는 데 주력할 계획입니다."

Microsoft는 업무용 애플리케이션을 개발하는 데 Project Adam의 능력을 어떻게 활용할 계획인지 밝히지 않았다. 그러나 Microsoft는 증강 현실과 같은 기술을 이용하여 사람들이 세상과 소통하는 방식에 혁명을 일으킬 수 있을 것으로 전망하고 있다.

넓어지는 응용 범위

최근 들어 딥러닝을 중심으로 한 발전 양상은 자동차에서부터 보안 및 방위에 이르는 다양한 분야에서 나타나고 있다.

가령, 도쿄에 본사를 둔 Preferred Networks(PFN)는 Toyota Motor와 제휴를 맺고 자가 운전 자동차용 자동 조종 장치를 개발하는 데 딥러닝 기술을 활용하는 방안을 모색하고 있다. 또한 PFN은 사람들의 행동 패턴을 실시간으로 감지, 추적 및 예측해서 성별, 연령, 의상 또는 신체 움직임에 따라 분류하는 비디오 분석 솔루션 시제품을 발표했다.

“ 딥러닝은 이전세대의 알고리즘보다 더 효율적으로 엄청난 양의 데이터를 소화해서 예측 정보를 제시합니다.”

아담 코츠
Baidu 산하 실리콘 밸리 AI 연구소장

PFN 창립자이자 부사장 다이스케 오카노하라(Daisuke Okanohara)는 "이 제품은 소매업체가 고객의 구매 패턴을 모니터링하거나 GPS 및 차량 내 센서와 연결하여 도로 교통 관리를 최적화하는 데 활용될 수 있을 것"으로 내다본다. 이 솔루션은 올해 출시될 예정이다.

한편 호주 최대 통신 및 기술 연구 회사인 NICTA(National Information Communications Technology Australia)는 특정 물체를 지속적으로 추적할 수 있는 딥러닝 기반의 실시간 시각 추적기를 개발했다.

캔버라에 위치한 호주 국립 대학교(Australien National University)의 연구 조교이자 NICTA의 수석 연구원인 이 리(Yi Li)는 이렇게 말했다. "인간-컴퓨터 소통, 이미지 검색, 지능형 운송 시스템(도로 정비 및 운전 지원 시스템 등)뿐 아니라 심지어 망막의 기능을 모방하여 심각한 시력 손상을 입은 사람들의 시야를 복원하는 생체 공학적 의안을 개발하는 데도 이 기술을 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다."

한편 태평양 반대편에 위치한 미국 캘리포니아 주 샌프란시스코의 신생 회사인 Enlitic은 딥러닝을 중심으로 한 또 다른 의료 관련 계획을 세워두고 있다. Enlitic은 딥러닝 기술을 활용하여 의사가 보편적이고 복합적인 질병을 더욱 빠르고 정확하게 진단할 수 있는 통합 이미지 및 데이터 기반 시스템을 개발하는 데 주력하고 있다.

Enlitic의 수석 데이터 과학자 아나 거쉬크(Ahna Girshick)에 따르면 "의사가 증상들을 바탕으로 환자가 특정한 질병을 앓고 있을 가능성을 추정할 수 있도록 진단에 필요한 다양한 증상 및 병변을 제공하는 소프트웨어를 개발할 계획입니다. 예를 들어, 정밀 검사로 환자의 폐에서 종양을 발견한 경우, 소프트웨어가 유사한 이상 징후를 보였던 환자 사례뿐 아니라 환자의 증상 분류, 임상 실험 결과, 성별, 치료 계획의 성공률도 제시하게 될 것입니다. 이로써 의사가 환자의 생명에 결정적인 영향을 미치는 결정을 소프트웨어가 제공하는 정보에 근거하여 능수능란하고 정확하게 내리는 데 기여할 것으로 기대합니다."

미래 전망

이와 같이 딥러닝 기술을 응용한 제품 중 다수는 여전히 연구 개발 단계에 그치고 있지만 인간의 기계 및 주변 세상과 소통하는 방식에 혁명을 일으킬 잠재력을 안고 있다.

벤지오에 따르면 "현재 우리가 개발한 센서는 사물을 손쉽게 측정할 수 있고 컴퓨터는 학습을 통해 스스로 객체를 인식할 수 있습니다. 그러나 인지 능력 문제는 아직 해결되지 않았습니다. 그러나 충분히 기대해 볼만합니다. 기계가 본 것을 인간처럼 진정으로 인지하고 이해할 수 있는 수준에 딥러닝이 도달하기까지는 아직도 갈 길이 멀지만, 그 정도 수준에 이르면 상용화의 가능성은 무한할 것입니다."

신중한 입장

지능이 있는 컴퓨터를 중심으로 돌아가는 세상에 우려를 표하는 세계의 저명한 과학자 중 다수는 공상 과학 소설과 별반 다르지 않은 현실이 펼쳐질 것이라고 경고한다.

이론 물리학자 스티븐 호킹(Stephen Hawking)은 2014년 12월 BBC와의 인터뷰에서 이렇게 말한 바 있다. "완벽한 AI 개발이 인류의 종말을 초래할지도 모릅니다. 완벽한 수준에 이른 AI는 제 힘으로 기동하고 갈수록 빠른 속도로 스스로를 재설계하게 될 것입니다. 생물학적 진화가 더딘 인간은 경쟁 상대가 되지 못하고 결국 도태될 것입니다."

2015년 1월 호킹은 Facebook의 얀 레컨(Yann LeCun), Google의 제프리 힌턴(Geoffrey Hinton)과 피터 노비그(Peter Norvig)를 비롯한 전 세계 유수의 대학 및 조직의 과학자, 교수, 연구원과 함께 AI 분야의 새로운 연구 우선순위를 천명하는 공개 서한에 서명했다.

'건전하고 유익한 인공 지능에 관한 연구 우선순위: 공개 서한(Research Priorities for Robust and Beneficial Artificial Intelligence: an Open Letter)'은 AI 시스템의 잠재적 이득은 '막대'하다는 내용과 함께 AI 기술이 인류에게 이로운 방향으로 작용하려면 "잠재적 위험을 방지하면서 이점을 활용하는 방안을 연구"해야 한다고 경고하고 있다. 이를 뒷받침하는 연구 우선순위 문서에는 건전성과 유익성을 유지하고 인간의 이득에 부합함과 동시에 AI의 사회적, 경제적, 의학적 이득을 극대화하는 데 도움이 될만한 다양한 연구 프로젝트 사례가 소개되어 있다. 또한 문서에는 '상당한 수준의 지능과 자율성이 구체화된 시스템이 개발되면 중대한 법적, 윤리적 문제가 야기된다'고 경고하는 내용도 포함되어 있다.

Tesla Motors의 창립자 겸 CEO와 미국 우주 운송 회사 SpaceX Elon의 엘론 머스크(Elon Musk) 역시 공개 서한에 서명하면서 비영리 조직인 FLI(Future of Life Institute)가 운영하는 글로벌 AI 연구 프로그램에 필요한 기금 천만 달러를 지원하겠다고 약속했다. 당시 머스크는 다음과 같이 표명했다. "저명한 AI 연구원들은 한결같이 AI의 안전이 중요하다고 입을 모읍니다. 저 역시 같은 의견입니다. 그래서 인류에게 이로운 방향으로 AI 기술을 개발하는 데 중점을 둔 연구를 지원하기 위해 천만 달러를 기부할 생각입니다."

FLI는 기금 중 대부분을 AI 연구원들에게 지원하고 나머지를 경제와 법, 윤리 및 정책 등의 다른 분야가 개입된 AI 관련 연구에 지원할 계획이다.

여기를 스캔하면 구글 딥러닝을 볼 수 있습니다.
https://www.youtube.com/watch?v=JBtfRiGEAFI

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