9일 서울 광화문 포시즌스 호텔에서 열리는 이세돌 9단과 인공지능 '알파고'의 대국 전, 구글은 '머신러닝' 간담회를 열고 이같은 내용을 밝혔다.
머신러닝은 컴퓨터가 일일이 명시적인 규칙에 따른 지시를 받지 않더라도 학습할 수 있도록 알고리즘과 기술을 개발하는 일을 뜻한다.
현재 구글 자사 서비스에 적용 중인 포토나 음성 검색, 구글 번역 등이 모두 머신러닝에 해당한다. 예를 들어 구글 포토에서 '고양이'를 입력하면 컴퓨터가 알아서 고양이가 들어간 사진을 찾아주고, 외국어 표지판을 촬영하면 구글 번역이 사진 속에서 글씨를 골라내 원하는 언어로 바로 바꿔준다.
구글 음성검색은 억양이나 음높이와 관계없이 단어, 문장의 의미를 인식해 검색 결과를 제공한다. 간단한 내용의 메일에 '네', '아니오'와 같은 짧은 답장을 컴퓨터가 스스로 보내는 '스마트 리플라이' 기능도 있다.
스타크래프트는 바둑이나 보드게임처럼 전체 판이 한 눈에 들어오는 것과는 달리, 컴퓨터 모니터 밖의 영역에서도 게이머의 유닛이 제약 없이 움직일 수 있다. 예를 들어, 스타에서는 상대방의 영역에 들어가 건물을 부숴야 하는데, 내가 다른 곳에서 상대를 공격하고 돌아온 사이, (인지하지 못한 동안)내 영역이 초토화돼있는 상황이 있을 수 있다. 즉 상황에 따라 각 군사(유닛)의 위치와 전략 등 선택해야 할 경우의 수가 바둑처럼 무한대로 늘어나는 것이다.
제프 딘이 "스타크래프트는 일반적인 보드게임과 전혀 다르다"면서 "전체 게임을 한눈에 볼 수 없고, 게이머 시각 밖에서도 일어나는 일도 인지해야 한다"고 설명하면서 다음 도전 상대로 스타크래프트를 꼽은 이유다.
제프 딘은 "머신러닝을 활용하면 구글의 기존 제품 성능을 개선할 뿐 아니라 생각하지 못한 새로운 분야에 대한 도전도 가능해진다"며 "특히 우리는 건강관리와 로보틱스에 주목하고 있다"고 말했다. 아울러 머신러닝의 적용 범위를 자사 제품군을 넘어 건강관리, 제조업과 같은 다양한 산업군으로 넓힐 계획이다.
제프 딘은 "로봇 팔이 임의의 사물을 집을 때 어떤 각도로 조정해야 정확도가 높아지는지를 연구하고 있다"면서 "카메라가 촬영한 이미지를 로봇 팔이 입력값으로 받아들여 스스로 학습하는 과정"이라고 설명했다.
그는 머신러닝의 학습력을 인간과 비교했을 때 월등히 빠른 수준이라고 설명했다. 예를 들어, 한 아이가 태어나서 물건을 집거나 특정 이미지를 올바르게 인식할 때 최소 3년~5년의 세월이 걸린다. 반면, 머신러닝은 한 사람의 학습량이 아니라, 여러 사람들이 이미 학습한 것을 '동시'에 집어넣을 수 있다. 즉, 한 기계에 들어가는 학습된 인간의 수가 많으면 많을수록 머신러닝의 습득력과 습득 속도는 엄청나다는 설명이다.
구글은 머신러닝이 전반적인 기술 발전 속도를 높이도록 기술 개방성도 강화하겠다는 뜻도 밝혔다.
제프 딘은 "머신러닝 기술을 외부 개발자들도 편리하게 이용할 수 있도록 하겠다"며 "실제 구글 클라우드 비전 API(응용프로그래밍환경)와 오픈소스로 공개한 텐서플로(TensorFlow)는 개발자로부터 호응을 얻고 있다"고 말했다.
그는 AI가 '초지능'으로 발전해 인류를 위협할 수 있다는 일각의 우려에 대해서는 "어떻게 활용하느냐에 따라 위협이 될 수 있지만, 이는 사실 모든 신기술에 공통으로 해당하는 문제"라며 "결국 우리 사회가 고민해 선의로 기술을 활용하는 것이 중요할 것"이라고 강조했다.