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AI, 창의력과 상상력 더해져야 온전한 힘 발휘

구글 AI 적극적인 투자로 약 12년간 1523%의 놀라운 성장…구글 AI 시대는 이제부터 신동훈 기자l승인2017.02.10 09:27:18l수정2017.02.16 10:41

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“AI는 구글의 최종 도착지가 될 것입니다. 구글은 사용자가 원하는 것을 정확히 이해하고 가장 적합한 답을 줄 것입니다. 물론 그 지점에 도달하기에는 아직 한참 멀었지만, 우리는 점차 더 가까워질 수 있으며, 그것이 기본적으로 우리가 가고 있는 방향입니다”

지난 2000년, 구글 공동창업자인 래리 페이지가 인공지능(AI) 시대를 기대하며 한 말이다. 2016년 구글 창업자의 편지(Founder’s Letter)에서 순다 피차이 구글 CEO 역시 “앞으로 컴퓨터는 일상에 도움을 주는 AI로 대체될 것이다. '모바일 퍼스트(Mobile-first)'에서 'AI 퍼스트(AI-first)'인 세상으로 이동하고 있는 것이다”고 말하며 AI에 대한 중요성을 역설했다.

▲ 구글 AI 포럼에서 강연중인 박영찬 구글 테크 리더. 구글코리아는 매달 1번씩 AI 관련 강연을 진행할 예정이다.

이처럼 구글은 이미 AI 세상이 도래할 것을 보고 선제적으로 투자해 글로벌 AI 선도기업으로 성장했다. 야후 증권 자료에 따르면, 구글은 제4차 산업혁명 핵심 축인 AI 시장의 적극적인 투자로 2004년 8월부터 2016년 8월까지 1523%의 놀라운 성장을 보여줬다.

AI는 실용 소프트웨어 엔지니어링 툴로서 이미 매일 전 세계 수백만 명을 돕는 데 사용되고 있다. 오늘날 구글의 많은 제품은 AI의 한 분야인 머신러닝을 적극적으로 활용한다. 머신러닝은 축적되는 데이터를 통해 학습하는 알고리즘을 연구한다. 이러한 머신러닝의 발전은 구글 제품에서도 다양한 기능의 개선을 가져다 주었다.

박영찬 구글 테크 리더는 “2개 국어 텍스트에서 일정 패턴을 학습하는 구글 번역은 하루에 1400억 개 이상의 단어를 100개 이상의 언어로 번역하며 이 숫자는 계속 늘어나고 있다”고 전했다. 또한, 구글이 안드로이드, 앱, G메일, 포토, 스피치, 유튜브 등 다양한 분야에서 활용중이고 AI관련 유니크 프로젝트 디렉토리가 2015년 3분기 1200개가 넘어섰다고도 밝혔다.

구글 포토는 최신 이미지 인식 툴을 사용해 피사체와 개념을 자동으로 분류해 ‘포옹’, ‘보더 콜리’ 등과 같이 원하는 어떤 단어로도 사진을 찾을 수 있다. 특히 영어 문장으로 된 사진을 찍으면 자동으로 자국어로 번역해주는 번역과 사진을 합친 기술도 개발중이다.

또한, 구글 어시스턴트는 자연어 처리 기술로 사용자가 의도한 바를 파악하고 딥러닝 기술로 검색 결과의 순위를 결정하는 등 다양한 분야에 걸쳐 머신러닝을 응용하고 있다.

박영찬 구글 테크 리더는 “머신 러닝이란 것은 마치 반죽을 잘 섞게 하는 것처럼 인간의 창의성을 더 북돋아 주고 결과물을 만들게 해주는 보조 도구”라며 “결국 중요한 것은 사람과 창의력과 상상력이다. 구글이 이노베이션과 크리에이티브를 강조하는 이유”라고 전했다.

다음은 구글 AI 포럼에서 알려준 각각의 AI 용어 개념들이다.

· 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이란? AI는 1950년부터 시작된 다양한 컴퓨터 과학 기술의 조합을 통해 사물을 더 똑똑하게 만드는 과학 기술을 일컫는다.

· 머신러닝(Machine Learning)이란? AI의 핵심 기술 중 하나로, 하나의 프로그램에 일일이 작동법을 입력하는 대신 예시를 통해 기계 스스로 훈련시키는 기술이라고 할 수 있다. 예를 들어, 하나하나 개별적으로 가르쳐 주는게 아니라 어떤 사진에 ‘고양이’라고 태그가 걸려있는 이미지를 보여주면서 ‘고양이’로 인지하도록 가르치는 식이다.

· 신경망(Neural Network)이란? 신경망은 기계학습이 가능한 소프트웨어를 말한다. 신경망은 실제 뇌신경을 모방한 전산단위로 수백만 또는 수십억 개의 뉴런이 각각 입력한 정보를 다른 뉴런에게 전달하여 지식을 확장시킨다. 따라서 뉴런망은 복잡한 정보도 학습할 수 있다.

· 딥러닝(Deep Learning)이란? 뉴런들이 여러 개의 층을 이뤄 각 층에서 전달하는 정보를 학습하는 것을 딥러닝이라고 부른다. 이 과정을 통해 각 층이 입력하는 패턴을 계속해서 습득하게 되는데, 결국 가장 높은 층의 뉴런망은 매우 추상적인 패턴을 학습하게 된다.

신동훈 기자  sharksin@cctvnews.co.kr
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