딥마인드의 역사를 시간순으로 정리했다.
2010년 9월-딥마인드 설립
딥마인드는 머신러닝 연구원인 셰인 레그, 레그의 어린 시절 친구인 데미스 하사비스, 전 컨설턴트인 무스타파 슐레이만이 영국 런던에서 설립한 회사다. 공동 창립자 모두 유니버시티 칼리지 런던에서 만났다. 이곳에서 레그는 연구원으로, 하시비스는 인지 신경 과학 박사 학위를 공부하고 있었다.
이들 셋은 새로운 창업 회사에 대한 열망을 다음과 같이 밝혔다. "인텔리전스의 비밀을 밝혀 다른 모든 것을 해결하기 위해 인텔리전스를 사용하는 것이다."
처음에 이들은 비디오 게임을 통해 회사의 높은 목표를 추구했다. 하사비스는 열여섯살 때 히트 시뮬레이션 게임인 심파크(Theme Park)를 공동 개발했으며 스물두살 때에는 자신의 게임 스튜디오를 운영하고 있었다. 그는 이 경험을 신경과학 박사 학위와 결합해 비디오 게임을 마스터할 수 있는 AI 프로그램을 만들었다. 이 시스템 중 하나는 화면에서 점수와 픽셀을 보는 것만으로 퐁(Pong)과 스페이스 인베이더(Space Invaders)를 포함하여 49가지 아타리(Atari) 게임을 하는 방법을 스스로 학습했다.
2013년 12월-딥마인드, 심층 강화 학습 공개
이러한 비디오 게임 실험을 통해 딥마인드는 심층 강화 학습이라는 인공지능 기술에 주력하게 됐다. 이는 심화 학습(Deep Learning)의 패턴 인식과 강화 학습(reinforcement learning)을 통해 달성한 작업을 완료하기 위한 보상 신호가 결합된 것이다.
딥마인드는 아타리 테스트에 관해 "강화 학습을 사용해 고차원 감각 입력으로부터 직접 제어 정책을 성공적으로 학습하는 최초의 딥러닝 모델"이라고 하는 기술 논문을 발표했다.
이 기술은 딥마인드의 가장 인상적인 성과를 담당했지만 이 기술에 대한 회사의 끊임없는 주요 관심사는 일부 AI 전문가의 지적을 받았다. 2019년 8월 로버스트.AI(Robust.AI)의 창립자이자 NYU의 심리 및 신경과학(psychology and neuroscience) 교수인 개리 마커스는 <와이어드(Wired)>에서 아직 심층 강화 학습의 대규모 상용 애플리케이션을 찾지 못했다고 지적했다.
마커스는 "10년 후 우리는 2010년 후반에 심층 강화 학습이 과대 평가되었다는 결론을 내릴 것이며 다른 많은 중요한 연구 방법도 무시되었다"라고 말했다. "강화 학습에 투자한 모든 자금은 인간인지 과학의 통찰력이 귀중한 단서를 얻을 수 있는 시점에 다른 곳에 투자됐어야 했다"라고 그는 덧붙였다.
2014년 1월-구글, 딥마인드 인수
구글은 런던에 기반을 둔 신생벤처서 무려 4억 파운드를 투자했을 때 딥마인드를 유럽에서 가장 큰 M&A 중 하나로 만들었다. 구글은 이번 거래의 일환으로 AI 윤리위원회를 설립하기로 합의했지만, 이사회 임원과 활동은 아직 명확하게 알려지지 않았다.
2015년 10월-알파고, 바둑 챔피언 꺾었다
알파고(AlphaGo)가 유럽 챔피언 판 후를 5 대 0으로 이겼을 때, 딥마인드가 만든 시스템은 프로 바둑 선수를 이기는 최초의 AI가 되었다. 그해 말, 이 시스템은 세계 바둑 1위 프로기사인 커제를 물리쳤다.
9월-딥마인드, 로열프리병원과 정보 공유 계약 체결
딥마인드는 런던의 로열프리병원(Royal Free Hospital)과 손잡았는데 이는 후에 논란을 일으켰다. 두 조직은 구글 자회사에 160만 명의 환자 의료 데이터에 접근 권한을 부여한 계약을 체결했다. 이 제휴로 딥마인드는 임상의가 신장 질환의 초기 징후 환자를 모니터링하는 데 도움이 되는 스트림(Streams)이라는 앱을 개발했다고 발표했다.
2016년 2월-딥마인드 헬스 출범
딥마인드는 AI를 사용한 의료 서비스 부분을 회사의 별도 부서인 ‘딥마인드 헬스’로 만들고자 했다. 딥마인드 헬스는 NHS 간호사인 슐레이만의 어머니가 진두지휘하게 됐다.
슐레이만은 AI를 다양한 의료 문제 해결에 적용하고자 타운톤앤드서머셋재단(Taunton & Somerset Foundation Trust), 요빌지역병원(Yeovil District Hospital), 유니버시티 칼리지 런던 병원, 임페리얼 칼리지 의료센터(Imperial College Healthcare), 무어필드 안과병원(Moorfields Eye Hospital) 및 NHS와 계약을 체결했다.
2017년 7월-ICO, NHS가 딥마인드 데이터를 불법으로 건네주었다고 규정
영국의 데이터 규제 기관인 ICO(Information Commissioner's Office)는 로열프리가 환자 데이터를 딥마인드에 제공했을 때 데이터 보호 규칙을 준수하지 못해 환자의 세부 정보 사용 방법에 대해 환자에게 제대로 알리지 않았기 때문에 데이터 보호 규칙을 준수하지 않았다고 판결했다.
로열프리는 그 결과를 받아들였으며 벌금을 물지 않았다. 트러스트는 이 문제를 해결하기 시작했다고 발표했다.
2018년 2월-딥마인드, 미국 재향군인회와 협력 발표
딥마인드는 미국의 주요 고객을 유치했다고 발표하며 미국의 재향군인회와 협력하여 의료 기록의 패턴을 분석하여 환자의 악화를 예측한다고 구체적으로 소개했다.
이 프로젝트에서는 딥마인드가 급성 신장 손상을 탐지하는 데 사용하는 알고리즘을 개선하는 방법도 연구하고 있다.
11월-딥마인드, 자사의 의료 부서가 구글 헬스에 흡수될 것이라고 발표
딥마인드가 자사의 의료 서비스 부문이 구글에 흡수된다고 발표했을 때 개인정보 보호 운동가들은 이에 대해 우려를 표했다. 이 합의는 그룹이 더 이상 독립적인 단위로 운영되지 않고 의료시스템 회사인 가이징거(Geisinger)의 CEO를 지냈던 데이빗 페인버그가 이끄는 새로 형성된 구글 헬스팀과 합병함을 의미했다.
비평가들은 이러한 변화가 모회사와 환자 정보를 공유하지 않겠다는 딥마인드의 약속을 저버린 것이라고 주장했다. 딥마인드는 모든 환자 데이터가 구글 서비스 및 프로젝트와 별도로 유지될 것이라고 주장한 바 있다.
12월-알파폴드, 단백질 접힘 현상 규명
딥마인드는 알파폴드(AlphaFold) 시스템이 유전자 코드를 기반으로 단백질의 3D 모양을 예측하기 위해 단백질 접힘(protein-folding) 현상을 규명하는 데 성공하며 큰 과학적 돌파구를 마련했다. 이 승리는 AI가 신약 개발에 중요한 역할을 하는 단백질 접힘 퍼즐을 이해하는 데 도움이 될 수 있다고 딥마인드는 강조했다.
딥마인드의 CEO인 데미스 하사비스는 <가디언>에 이 프로젝트는 사람과 자원 측면에서 가장 중요하고 실제적인 과학적 문제에 대한 첫 번째 ‘등대 프로젝트’라고 밝혔다.
2019년 1월-스타크래프트에서 알파스타 승리
딥마인드는 전략 게임인 스타크래프트(StarCraft) II를 할 수 있는 프로그램인 알파스타(AlphaStar)를 도입해 AI를 비디오 게임에 적용한 오랜 역사를 계속 이어왔다. 이 시스템은 세계 최고의 스타크래프트 II 선수 중 일부를 물리치기 위해 개발됐다.
8월-무스타파 슐레이만, 기약 없는 장기 휴가
딥마인드는 회사의 공동 창립자이자 응용 인공지능 책임자인 무스타파 슐레이만이 기약 없는 장기 휴가를 떠났다고 발표했다. 딥마인드는 이러한 결정이 상호 합의된 것이었으며 그의 성과와는 관련이 없다고 주장했지만, 그의 출국은 회사의 다양한 의료 서비스 관리 논쟁과 관련이 있다는 소문이 퍼졌다.
9월-구글, 딥마인드 헬스 부서 인수 완료
9월 18일, 구글 헬스의 영국 사이트 책임자인 도미닉 킹 박사는 구글이 딥마인드의 의료 서비스 부문 인수를 완료했다고 블로그 포스트에서 발표했다.
"이러한 전환에는 분명 시간이 걸린다. 의료 데이터는 민감하며 파트너의 완전한 동의와 협력을 보장하기 위해 적절한 시간과 주의를 기울였다. 여기에는 질문하고 계획을 완전히 이해하며 파트너십을 지속할지 선택하는 시간도 포함됐다. 항상 그렇듯이 파트너는 모든 환자 데이터를 완벽하게 관리할 수 있으며 환자의 감독과 지시에 따라 환자 데이터만 사용하여 치료를 개선할 것이다.”
로열프리, 유니버시티 칼리지 런던 병원, 임페리얼 칼리지 의료센터, 무어필드 안과병원, 타운톤앤드서머셋, 유니버시티 칼리지 런던 병원 NHS 재단 트러스트는 이 계약이 구글로 이전되었음을 확인하는 성명을 발표했다. ciokr@idg.co.kr
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Seagate
'반박 불가' 하드 드라이브와 SSD에 관한 3가지 진실
ⓒ Getty Images Bank 하드 드라이브가 멸종할 것이라는 논쟁이 10년 넘게 계속되고 있다. 빠른 속도와 뛰어난 성능이 필요한 애플리케이션에 적합한 플래시 스토리지의 연매출이 증가하고 있는 것은 자명한 사실이다. 하지만, 클라우드의 보편화 및 AI 사용 사례의 등장으로 인해 방대한 데이터 세트의 가치가 높아지는 시대에 하드 드라이브는 플래시 스토리지로 대체할 수 없는 가치를 가지고 있다. 전 세계 엑사바이트(EB) 규모 데이터의 대부분을 저장하는 하드 드라이브는 데이터센터에서 그 어느 때보다 필수적이다. 전 세계 데이터 세트의 대부분이 저장된 엔터프라이즈 및 대규모 클라우드 데이터센터는 데이터 성장에서 핵심이 될 것이다. 하드 드라이브와 SSD를 비교하자면, 하드 드라이브 스토리지는 2022년에서 2027년 사이 6,996EB 증가할 것으로 예상되는 반면, SSD는 1,363EB 증가할 것으로 보인다. ⓒ Seagate 생성형 AI 시대에는 콘텐츠를 경제적으로 저장해야 하기 때문에 플래시 기술과 밀접하게 결합된 컴퓨팅 클러스터는 더 큰 하드 드라이브 EB의 다운스트림 수요를 직간접적으로 촉진할 것이다. 하드 드라이브가 왜 데이터 스토리지 아키텍처의 중심이 될 수밖에 없는지는 시장 데이터를 근거로 설명 가능하다. 가격 책정 근거 없는 믿음 : SSD 가격이 곧 하드 드라이브 가격과 같아질 것이다. 사실 : SSD와 하드 드라이브 가격은 향후 10년간 어느 시점에도 수렴하지 않을 것이다. 데이터가 이를 명확하게 뒷받침한다. 하드 드라이브는 SSD에 비해 테라바이트당 비용 면에서 확고한 우위를 점하고 있으며, 이로 인해 하드 드라이브는 데이터센터 스토리지 인프라의 확고한 주춧돌 역할을 하고 있다. IDC 및 포워드 인사이트(Forward Insights)의 연구에 따르면, 하드 드라이브는 대부분의 기업 업무에 가장 비용 효율적인 옵션으로 유지될 것으로 전망된다. 엔터프라이즈 SSD와 엔터프라이즈 하드 드라이브의 TB당 가격 차이는 적어도 2027년까지 6대 1 이상의 프리미엄이 유지될 것으로 예상된다. ⓒ Seagate 이러한 TB당 가격 차이는 장치 구입 비용이 총소유비용(TCO)에서 가장 큰 비중을 차지하는 데이터센터에서 특히 두드러지게 드러난다. 장치 구입, 전력, 네트워킹, 컴퓨팅 비용을 포함한 모든 스토리지 시스템 비용을 고려하면 TB당 TCO는 하드 드라이브 기반 시스템이 훨씬 더 우수하게 나타난다. ⓒ Seagate 따라서, 플래시는 특정 고성능 작업의 수행에 탁월한 스토리지이지만, 하드 드라이브는 당분간 안정적이고 비용 효율적이며 널리 채택된 솔루션을 제공하는 데이터센터에서 계속해서 주류로 사용될 것이다. 공급과 확장의 관계 근거 없는 믿음 : NAND 공급이 모든 하드 드라이브 용량을 대체할 정도로 증가할 수 있다. 사실 : 하드 드라이브를 NAND로 완전히 교체하려면 감당할 수 없는 설비투자(CapEx)가 필요하다. NAND 산업이 모든 하드 드라이브 용량을 대체하기 위해 공급을 빠르게 늘릴 수 있다는 주장은 재정적, 물류적으로 엄청난 비용이 발생한다는 점을 간과한 낙관적인 생각이다. 산업 분석기관 욜 인텔리전스(Yole Intelligence)의 2023년 4분기 NAND 시장 모니터 리포트에 따르면, 전체 NAND 산업은 2015년~2023년 사이 3.1제타바이트(ZB)를 출하하면서 총 매출의 약 47%에 해당하는 2,080억 달러의 막대한 자본 지출을 투자해야 했다. 반면, 하드 드라이브 산업은 데이터센터 스토리지 수요의 거의 대부분을 매우 자본 효율적인 방식으로 해결하고 있다. 씨게이트가 2015년~2023년 사이 3.5ZB의 스토리지를 출하하며 투자한 자본은 총 43억 달러로, 전체 하드 드라이브 매출의 약 5%에 불과하다. 그러나 NAND 산업의 경우 ZB당 약 670억 달러에 해당하는 금액을 투자한 것으로 나타나 하드 드라이브가 데이터센터에 ZB를 공급하는 것이 훨씬 더 효율적임을 알 수 있다. ⓒ Seagate 작업 부하 근거 없는 믿음 : 올 플래시 어레이(AFA)만이 최신 엔터프라이즈 작업 부하의 성능 요구를 충족할 수 있다. 사실 : 엔터프라이즈 스토리지 아키텍처는 일반적으로 디스크 또는 하이브리드 어레이, 플래시, 테이프를 사용하여 특정 작업 부하의 비용, 용량, 성능 요구 사항에 최적화할 수 있도록 미디어 유형을 혼합한다. 기업이 플래시 없이는 최신 작업 부하의 성능 수요를 따라잡지 못할 위험이 있다는 주장은 다음과 같은 3가지 이유로 반박 가능하다. 첫째, 대부분의 최신 작업 부하에는 플래시가 제공하는 성능상의 이점이 필요하지 않다. 전 세계 데이터의 대부분은 클라우드와 대규모 데이터센터에 저장되어 있으며, 이러한 환경에서는 작업 부하 중 극히 일부에만 상당한 성능이 필요하다는 파레토 법칙을 따르고 있다. 둘째, 예산 제약이 있고 데이터 세트가 빠르게 증가하는 기업들은 성능뿐만 아니라 용량과 비용의 균형을 맞춰야 한다. 플래시 스토리지는 읽기 집약적인 시나리오에서는 탁월한 성능을 발휘하지만 쓰기 작업이 증가하면 내구성이 떨어져 오류 수정과 오버프로비저닝에 추가 비용이 발생한다. 또한, 대규모 데이터 세트나 장기 보존의 경우 영역 밀도가 증가하는 디스크 드라이브가 더 비용 효율적인 솔루션일 뿐만 아니라 수천 개의 하드 드라이브를 병렬로 활용하면 플래시를 보완하는 성능을 달성할 수 있다. 셋째, 수많은 하이브리드 스토리지 시스템은 다양한 미디어 유형의 강점을 단일 유닛에 원활하게 통합하고 최대한으로 활용할 수 있도록 세밀하게 조정된 소프트웨어 정의 아키텍처를 사용한다. 이러한 스토리지는 유연성을 제공하므로 기업은 지속적으로 변화하는 요구 사항에 따라 스토리지 구성을 조정할 수 있다. AFA와 SSD는 고성능의 읽기 집약적인 작업에 매우 적합하다. 하지만 하드 드라이브가 이미 훨씬 낮은 TCO로 제공하는 기능을 AFA로 불필요하게 비싼 방법으로 제공하는 것은 비용 효율적이지 않을 뿐만 아니라, AFA가 하드 드라이브를 대체할 수 있다고 주장하는 근거가 될 수 없다.
Seagate
“작지만 큰 영향력” 하드 드라이브의 나노 스케일 혁신
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