[인공지능과 딥러닝⑧-1] 사람의 뇌에 ‘구글’을 이식하다

지난해 11월 구글은 사진 이미지를 문장으로 묘사하는 기술을 선보였다. 테두리 안의 사진설명은 정확한 반면 오른쪽으로 갈수록 오류가 있다.

2012년 ‘고양이 얼굴 인식’을 성공리에 끝낸 구글은 딥러닝의 영역을 다른 곳으로 확장하며 발 빠르게 나아가고 있다. 구글의 딥러닝은 이제 ‘고양이 인식’을 넘어 이미지를 이해하고 이를 사람이 이해할 수 있는 문장으로 만드는 수준까지 이르렀다. 지난해 11월 구글은 사진 이미지를 문장으로 묘사하는 기술을 선보였다.


이 기술은 사진 속에서 어떤 일이 벌어지고 있는지, 다양한 사물 간에 어떤 관련이 있는지 등 이미지에 나타난 전반적인 상황을 컴퓨터가 읽어내고 이를 자연스러운 언어로 표현해 내고 있다. 예를 들어, 아이들이 게임을 하고 있는 사진을 입력하면 이 소프트웨어(SW)는 ‘젊은 사람들이 게임을 하고 있다’는 문장을 즉각 표시한다. ‘가스레인지 위에 피자 두 개가 놓여 있다’처럼 사물의 개수와 위치까지도 설명할 수 있다.

구글 연구팀은 서로 다른 용도로 개발된 두 개의 네트워크를 연결하는 일종의 ‘디지털 뇌 수술(digital brain surgery)’을 통해 이번 기술이 개발됐다고 밝혔다. 즉, 물체를 식별하기 위한 용도의 네트워크와 자동 번역 SW 용도의 네트워크를 결합해 이미지를 인식하고 이를 자연스러운 문장으로 출력하는 기술을 만든 것이다.

구글은 또 프랑스 구석구석을 2시간 만에 지도로 만들었다고 발표한 바 있다. 구글의 ‘스트리트 뷰’ 서비스는 특정한 주소를 인식해 이미지로 보여주는 일종의 인공지능 프로그램이다. 구글은 이제 딥러닝 알고리즘을 활용해 모든 주소를 인식하고 읽게 함으로써 수십 명의 사람들이 몇 년 동안 매달려 입력하고 분류해야 했을 일을 단 2시간 만에 끝내고 있다.

이뿐만이 아니다. 지난해 5월 모나코에서 열린 ‘2014 유럽 데이터센터’ 회의에서 구글은 딥러닝을 활용해 구글 데이터센터를 관리하는 방안을 마련했다고 발표했다. 딥러닝 알고리즘을 이용해 전 세계 12곳에 분산돼 있는 데이터센터의 온도조절기능을 1년 간 운영한 결과, 99.6%의 정확도로 데이터센터의 온도조절이 가능해졌다는 것이다. 사람의 손을 거치지 않고 컴퓨터 스스로 데이터센터에 필요한 온도와 습도 등을 판단하고 실행했다는 점에서 구글의 딥러닝 기술 현황을 보여주는 사례라고 할 수 있다.


음성 인식 서비스 ‘구글 나우’도 딥러닝 기술이 더해져 음성인식률이 향상되고 있다. 특히 딥러닝을 통한 동시통역기술이 큰 성과를 보이고 있다. 구글의 최고경영자(CEO) 래리 페이지는 “2017년이면 구글 번역기로 64개 국어를 자유롭게 소통할 수 있을 것”이라고 공언하고 있다.

래리 페이지 CEO가 그리는 구글의 미래는 인공지능이 핵심으로 자리 잡고 있다.

구글 딥러닝의 삼두마차
구글의 딥러닝 연구는 제프리 힌튼, 제프 딘, 딥마인드의 데미스 하사비스 3인방이 주요 역할을 맡고 있는 것으로 알려지고 있다. 제프리 힌튼(캐나다 토론토대) 교수는 인공지능 전문가로 2013년 구글의 최고기술책임자(CTO)가 됐다. 힌튼 교수는 정체가 알려지지 않은 15개 화학물질의 구조식 속에서 효과적인 약품이 될 수 있는 것을 딥러닝을 통해 정확하게 찾아내 다국적 제약사인 머크가 주최한 SW 경진대회에서 우승을 차지했다.

이 SW는 개별 물질에 대한 정보나 연구결과를 제시하지 않았는데도 원하는 목표에 정확히 도달했다. 힌튼 교수는 2012년 100만 장이 넘는 사진을 보고 그것이 어떤 사진인지 맞추는 이미지넷 대회에서도 딥러닝을 활용해 우승한 바 있다.

제프 딘은 구글의 수석연구원으로 빅테이블이나 맵리듀스 등 구글의 핵심기술을 만든 신화적인 개발자다. 딘은 앤드류 응 교수와 함께 유튜브 고양이 인식 실험을 진행하기도 했다. 딘은 응 교수가 중국의 바이두로 옮긴 후 구글의 딥러닝 프로젝트를 이끌고 있다.

데미스 하사비스는 지난해 구글이 거액을 들여 사들인 딥마인드의 창업자다. 구글은 하사비스가 클래식 비디오 게임 아타리를 스스로 배워 초인수준으로 즐기는 SW 딥마인드를 시연하는 것을 본 후 즉석에서 이 회사를 사들이기로 결정했다. 네 살 때 체스를 시작해 체스신동으로 불렸던 하사비스는 어린 시절부터 어떻게 뇌가 복잡한 업무를 익히는지, 그리고 컴퓨터도 똑같이 배울 수 있을지에 대해 의문을 품고 연구를 시작한 것으로 알려진다.

하사비스의 최신 논문은 ‘어떻게 우리는 자신의 환경을 이용할 수 있는가’, ‘어떻게 우리는 다른 이들의 행동을 예측하고 인식할 수 있는가’, ‘어떻게 우리는 과거를 기억하고 미래를 상상하는가’ 등을 다루고 있다. 구글은 사진과 지도 정보, 서로 다른 언어의 번역결과 등 엄청난 데이터와 정보를 보유하고 있다. 여기에 하사비스의 연구가 더해질 경우 구글 서비스에 큰 진전을 가져올 것으로 보인다.

래리 페이지는 구글의 미래와 관련해 인공지능을 여러 차례 이야기했다. 우리가 이용하는 모든 것이 인공지능 컴퓨터와 연결돼 우리의 행동 패턴을 미리 인식하고, 우리가 필요하다는 것을 깨닫기도 전에 결과를 갖다 주는 것. 구글이 딥러닝에 무섭도록 집중하는 이유다.
최현숙 기자

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