AIㆍML / 개발자

토픽 브리핑 | “누가 AI를 어렵다고 했나?” 쉽고 친근해진 AI와 머신러닝

허은애 기자 | ITWorld 2020.03.06
클라우드 애플리케이션과 대규모 데이터 분석에 대한 수요가 급증하면서 AI 기술에 대한 투자도 늘고 있다. 시장조사업체 마켓앤마켓(Market and Market)의 조사 결과에 따르면 AI 시장 규모는 2025년까지 1,910억 달러로, 연 평균 성장률은 무려 55.6%로 추산된다.

한때 먼 미래 기술로만 여겨졌지만, 투자 확대에 따라 기술을 적용하고 처리하는 비용이 저렴해지면서 이제 AI와 머신러닝은 소매업부터 제조, 일반사용자 대상 업종에서 실행 가능한 ‘현실적’ 선택지로 부상했다. 적용 분야와 도구, 언어 등 여러 영역에서 비숙련자를 포용해 저변을 넓히고 선택지를 늘리는 시도가 이루어지고 있다. 
 
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먼저 구글 등 거대 IT 기업이 어렵고 까다로운 머신러닝을 쉽게 배울 수 있는 학습 도구와 모델 보급에 앞장섰다. 전문가가 아닌 일반 사용자도 웹캠 촬영 사진을 인식하고 머신러닝 모델 훈련 과정을 경험할 수 있고, 이미지 데이터 패턴을 인식하고, 인식한 이미지를 카테고리에 할당하는 실습을 할 수 있다. 비슷한 사물을 구별하고 가족 구성원의 얼굴을 인식하는 등 실생활에서의 유용성을 실감할 수 있으며, 더 나아가 장애인을 위한 의사소통 도구 등까지 가능성이 확장된다. 전문가를 대상으로 할 경우에도, 여러 분야의 개발자와 연구원이 한데 모여 교류하고 아이디어를 나눌 수 있는 ‘협력’ 플랫폼이 제시됐다. 
 
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머신러닝의 필수 요소로 꼽히는 학습 데이터를 확보하는 방식, 학습 데이터의 절대 양을 줄여 새로운 방법을 모색하는 경우도 생긴다. 마이크로소프트, 우버, 바이두, 알리바바 등은 아예 훈련 데이터가 없는 상황에서 AI를 구축하는 학습 방법에 도전하고 있다. 데이터 없이 패턴을 파악해야 할 때 훈련 대신 반복적 셀프 플레이 같은 접근법을 써서 복잡한 전략을 구사할 수 있고, 교육 데이터 의존도도 낮아진다. 최신 데이터를 수집, 준비, 분류하는 부담이 줄어든다는 장점도 있다. 
 
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개발자도 선택의 폭이 넓어졌다. iOS 앱 개발에 쓰이는 스위프트도 다음 버전에서 머신러닝 지원을 강화한다. 주류인 텐서플로우만큼이나 쉽고 편의성이 뛰어난 새로운 언어도 등장했는데, 그중 페이스북 인공지능 팀에서 개발한  파이토치는 파이썬과의 호환성, 방대한 파이썬 라이브러리와 생태계와 연결되어 있다는 이점으로 짧은 시간 동안 많은 사용자를 확보했다.  
 
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현재 주류 클라우드 기반 머신러닝 툴이 지원하는 머신러닝 알고리즘은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습의 3가지로 나뉜다. 그러나 시장, 사용자가 확대되면서 더욱 다양한, 즉 기존 범주에 들어맞지 않는 사용례나 패턴이 등장할 경우에도 대비해야 한다는 주장에 귀를 기울일 때일지도 모른다. 완벽한 학습 데이터가 없다면 완벽한 알고리즘도 없을 것이다. 전문가, 비숙련자, 언어, 툴 등 전 영역에서 나타나는 다양한 모험은 더 많은 아이디어와 데이터를 포용하기 위한 자연스러운 움직임이자 가능성일 것이다.  
 
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