넘버스
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딥마인드는 의미 있는 단계로 보이는 성과를 올해 초 조용히 발표했다. 딥마인드 팀이 공개한 것은 자동 “전이 학습(transfer learning)”을 가능하게 해주는 신경망 접근 방법에 대해 설명하는 문서다. 전이 학습이란 신경망이 이미 “알고 있는 것”을 새로운 문제에 재사용하는 것을 의미한다.
지금까지의 구글 관행에 비추어 보면 구글은 이 혁신을 내부적으로만 유지할 가능성이 높다.
더 빠른 학습
신경망은 인간의 뇌에서 신경 세포가 정보를 전달하기 위해 상호 연결되는 방식을 모방한 머신러닝의 일반적인 한 유형이다. 신경망은 일반적으로 특정한 한 가지 작업에 맞게 교육되지만 이 작업을 위한 교육을 비슷한 다른 작업에 재사용할 수는 없으므로 다른 작업에서는 새로운 신경망으로 처음부터 다시 시작해야 한다. 때로는 새로운 학습으로 인해 기존 학습 내용이 사라지는 경우도 있다. 이는 AI 연구 분야에서 “파괴적 망각(catastrophic forgetting)”으로 불리는 문제다.
문서에 기술된 프로젝트 패스넷(PathNet)은 신경망이 이미 알고 있는 내용을 새로운 상황에서 재사용할 수 있도록 하기 위한 프로젝트다. 문서에 따르면 네트워크 내에 내장된 에이전트, 또는 네트워크 전역의 경로(path)는 “신경망 내에서 작업을 실행함으로써 신경망 환경에서 기존 매개 변수를 최적으로 재사용하는 방법을 학습한다”고 한다.
실질적 예를 들어 보자. 인간 지능의 경우 비디오 게임 하나를 마스터하는 방법을 학습하게 되면 다른 비디오 게임에 활용할 수 있는 전략을 보유하게 된다. 실제로 딥마인드 연구진이 패스넷을 교육시킨 것도 아타리(Atari) 비디오 게임이다. 딥마인드가 예전에도 신경망 연구에 사용했던 기법이다.
딥마인드는 패스넷이 이전 접근 방법에 비해 게임 간 기술 전이가 훨씬 더 효과적임을 발견했다. 예를 들어 리버 레이드(River Raid)로 교육시킨 패스넷 네트워크는 센티피드(Centipede)와 같은 다른 비디오 게임을 더 잘 할 수 있게 된다.
블랙 박스에 대한 우려
물론 패스넷에 대한 딥마인드의 계획(즉, 구글의 계획)은 아타리 게임에서 발전해 배틀필드(Battlefield)를 마스터하는 것이 전부가 아니다. 딥마인드는 문서의 끝부분에서 “예를 들어 지속적인 로봇 제어 문제 등 아타리보다 학습 전이에 더 적합한 다른 부문에서도 패스넷을 실험하고자 한다”고 밝혔다.
장기적인 목표는 인간의 교육 필요성에 따른 제약을 줄인, 자기 지시(self-guiding)와 자동적 직관성이 더욱 강화된 머신러닝을 만들기 위한 일반적인 전략 포트폴리오를 구축하는 것이다.
다만 딥마인드의 작업은 텐서플로우(TensorFlow)와 달리 일반에 공개되지 않을 가능성이 높다. 지금까지 그래왔기 때문이다. 딥마인드가 구글 산하에서 이룬 혁신의 대부분은 구글 내에서 구글만의 혁신(예를 들어 데이터센터 에너지 사용량 절감)을 위해 사용되고 있다. 딥마인드는 몇 가지 오픈 소스도 내놨지만 실제 머신러닝 프레임워크가 아닌 내부적인 도구인 경우가 대부분이다.
따라서 패스넷이나 그와 관련된 혁신이 구글이 후원하는 오픈 소스 프로젝트의 기반이 될 가능성은 거의 없다. 아마도 구글의 내부 운영을 개선하거나 유료 고객에게 서비스로 제공되는 등 구글의 경쟁 우위를 확보하는 데 사용될 것이다.
어떻게 하든 구글의 권리다. 그러나 머신러닝 발전의 많은 부분이 오픈소스 분야에서 이루어지고 있음을 감안하면 블랙 박스 형태로 제공되는 미래 혁신은 “AI-워싱(AI-washing)”으로 간주될 가능성이 크다. 요즘과 같은 시대에 내부적으로 어떻게 작동하는지 모르는 상태에서 그것을 기반으로 무언가를 구축하기란 꺼림칙한 일이다. editor@itworld.co.kr
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