IoT / 데이터ㆍ분석

“똑똑한” 알고리즘이 미래의 디지털 생활을 주도한다

Sharon Gaudin | Computerworld 2014.09.30
더 정확한 검색, 무인 자동차, 더 똑똑한 스마트폰과 사물 인터넷을 구현해 줄 새로운 알고리즘이 개발되고 있다.

인간 두뇌의 시뮬레이션을 기반으로 하는 딥 러닝 알고리즘은 지금까지 음성 인식, 자연어 처리, 로봇 자율성과 같은 첨단 기술에 사용됐다. 기계 학습과 인공 지능에 주로 사용되며 앞으로 핵심적인 기술들이 발전하기 위한 토대가 될 수 있는 이러한 알고리즘의 차세대 버전을 개발하기 위한 연구가 지금 진행되고 있다.

가브리엘 컨설팅 그룹(Gabriel Consulting Group)의 애널리스트인 댄 올즈는 사람이 잠을 자거나 책을 읽는 동안 알아서 운전하는 자동차, 하늘로 날아올라 목적지까지 자동으로 이동하는 자동차와 같은 "엄청난" 기술 진보가 일어나기 위해서는 딥 러닝 알고리즘의 발전이 필요하다고 말했다.

올즈는 "무인 자동차는 길 위의 장애물을 '보고' 회피할 수 있어야 한다. 예를 들어 보행자와 도로표지판 기둥을 더 정확히 구분할수록 잠재적인 위험을 탐지하는 능력은 향상될 것"이라며 "단순히 디지털 삶의 미래만이 아니라 물리적인 삶 역시 관계된다. 전국 또는 다른 나라까지의 비행이나 운전을 믿고 맡길 수 있다면, 또 차를 타고 회사로 출근하는 동안 뒷자리에 편안히 앉아 잠을 잘 수 있다면 어떨지 생각해 보라"고 말했다.

인간 두뇌를 닮은 딥 러닝 알고리즘
딥 러닝 알고리즘은 대부분의 사람들에게 아직 생소한 용어지만 이를 통해 사람들이 거주하는 집이 더 똑똑해지고 로봇이 환자를 돌보거나 개를 산책시킬 수도 있게 된다.

무어 인사이트 앤드 스트래티지(Moor Insights & Strategy)의 애널리스트 패트릭 무어헤드는 "이러한 종류의 연구는 사물 인터넷과 모빌리티에 의해 발생하는, 무한대로 확장되는 데이터 풀을 효과적으로 처리할 방법을 개발한다는 측면에서 중요하다. 대부분의 사람들이 아직 잘 모르는 개념이지만 딥 러닝은 디지털 세계의 미래에 있어 핵심적인 요소"라고 말했다.

앤드류 잉은 스탠포드 대학 컴퓨터 과학 부교수이자 중국 웹 서비스 기업으로 중국어 검색 엔진을 제공하는 바이두(Baidu Inc.)의 수석 과학자로, 스탠포드, 바이두의 과학자들과 함께 차세대 딥 러닝 알고리즘을 제작 중이다. 잉은 최근 열린 MIT 테크놀로지 리뷰(MIT Technology Review)의 엠테크(EmTech) 컨퍼런스에서 딥 러닝 기술을 활용한 검색 및 미래 기술에 대해 연설했다.

1년 반 동안 구글에서 일하면서 구글 딥 러닝 프로젝트인 구글 브래인의 토대를 마련한 경험이 있는 잉에게 이는 충분히 실현 가능한 일이다.

구글은 마이크로소프트, 페이스북, 바이두 등과 마찬가지로 엄청난 양의 데이터를 보유한 탓에 더 효과적인 딥 러닝 알고리즘 개발에 힘을 쏟고 있다.

잉은 인터뷰에서 전통적인 알고리즘의 경우 투입되는 데이터의 양이 많아질수록 속도가 느려지고 결국 작동을 멈추게 되는 반면, 딥 러닝 알고리즘은 데이터를 많이 넣을수록 더 잘 동작하며 그것이 가장 큰 매력이라고 말했다.

인간의 뇌가 효과적으로 작동하는 이유는 전기적 자극을 통해 통신하는 많은 수의 신경 세포가 포진하고 있기 때문이다. 딥 러닝 알고리즘은 이러한 뇌 구조에 착안한 신경망 시뮬레이션을 기반으로 한다.

잉은 이에 대해 "뇌 시뮬레이션의 크기를 늘릴수록 막대한 양의 데이터를 흡수하는 능력도 좋아지는 초고용량 학습 알고리즘"이라고 설명했다.

"이미 100억 개 연결" 빠른 발전 속도
발전 속도는 빠르다. 약 4년 전, 가장 큰 신경망, 즉 딥 러닝 알고리즘 세트에는 약 1,000만 개의 연결이 있었다. 잉은 2011년 초 구글 브레인 프로젝트를 시작할 당시 연결 수가 10억 개로 뛰었다고 말했다. 작년 스탠포드에서 만든 모델의 연결 수는 100억 개에 이른다.

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