구글 아태 기자간담회서 제시

구글이 10일 오전(현지시간) 일본 도쿄에서 ‘매직 인 더 머신’을 주제로 아태지역 기자간담회를 열고 ‘머신러닝(기계학습)’의 현재와 미래를 제시했다.

마이클 넬슨 구글 아태지역 커뮤니케이션 총괄은 이날 “올해는 검색뿐만 아니라 다른 기술과도 접목이 가능한 ‘머신러닝’을 주제로 정했다. 일상속의 반복적인 작업들 중에서 기계가 대신해 줄 수 있는 영역을 확장하고 있다”면서 구글이 현재 머신러닝 영역에 상당히 집중하고 있다고 강조했다.

구글이 10일 오전(현지시간) 일본 도쿄에서 아태지역 기자간담회를 열고 ‘머신러닝(기계학습)’의 현재와 미래를 제시했다.
구글이 10일 오전(현지시간) 일본 도쿄에서 아태지역 기자간담회를 열고 ‘머신러닝(기계학습)’의 현재와 미래를 제시했다.

그렉 코라도 구글 선임연구원은 구글의 머신러닝 관련 연구와 진화과정에 대해 구체적인 설명을 덧붙였다.

그는 머신러닝이란 단순히 컴퓨터를 똑똑하게 만드는 것에 그치지 않고 궁극적으로 많은 사례를 컴퓨터가 자동 학습하도록 하는 것이라고 정의했다.

코라도 연구원은 “머신러닝 관련 기술은 이미 지난 10여년간 존재해 왔고 때문에 마법이라고 할 수는 없다”면서도 “다만 컴퓨터 뿐만 아니라 스마트폰의 속도 자체가 빨라지면서 최근들어 더욱 주목받고 있으며 앞으로 발전 속도가 더욱 빨라질 것”이라고 강조했다.

지난 9일 공개한 구글의 인공지능엔진 ‘텐서플로(TensorFlow) 오픈소스도 소개됐다.

텐서플로는 ‘구글 포토’ 등 구글의 핵심 서비스에 쓰이는 이 회사의 제 2세대 머신러닝 알고리즘 시스템이다. 지난 2011년 선보인 제 1세대 기계학습 인프라인 ‘디스트빌리프(DistBelief)에 비해 성능과 속도가 2배로 향상됐다.

새로워진 모델에서는 구글 포토에 저장된 사진 검색 시 따로 태그를 붙여 저장하지 않았다 해도 원하는 검색어에 해당하는 사진만 추출해 보여준다. 예를 들어 구글 포토에서 ‘해변’을 검색하면 특별한 태그 저장 없이도 해변 사진만을 보여주는 식이다.

코라도 연구원은 또 “지메일의 머신러닝 모델을 활용한 스팸 메일 추출 기능도 새로운 시스템에서는 학습을 통해 99.9%까지 가려내는 정도로 향상됐다”면서 “음성인식 기능도 20%이상 개선됐다”고 말했다.

머신번역(기계번역)도 새로운 시스템에서는 지속적인 반복 학습을 통해 마치 사전처럼 번역 작업을 수행할 수 있게 된다. 아울러 스마트폰을 통해 번역할 언어의 이미지만 보여줘도 바로 번역된 문장을 보여준다.

자동으로 이메일 답을 주도록 하는 기능인 스마트 리플라이(SMART REPLY)도 소개됐다. 간단한 답을 줘도 되는 이메일인지, 장문의 대답이 필요한 이메일인지 기계가 인식하고, 간단한 답만 줘도 된다면 머신러닝 시스템으로 보내 기계가 답을 보내주는 방식이다.

코라도 연구원은 “머신러닝은 로켓엔진과 비슷하다. 데이터, 머신러닝, 인프라 삼박자가 잘 갖춰져야 머신러닝의 정교함을 기대할 수 있다”면서 “머신러닝은 마법이 아니라 하나의 툴에 해당하지만 일상생활에서 혁명과도 같은 편리함을 가져다 줄 것”이라고 기대했다.

도쿄=황유진 기자/


hyjgogo@heraldcorp.com