넘버스
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HP는 2009년 HP 미디어스마트(MediaSmart) 노트북의 웹캠에 적용된 얼굴 인식 기술이 흑인의 얼굴을 인식하지 못하는 바람에 곤욕을 치렀다. 2015년 6월에는 구글 사진 앱의 부실한 알고리즘이 흑인 두 명에게 고릴라라는 레이블을 붙이는 사건이 발생했다.
다른 예도 있다. 마이크로소프트는 AI가 트윗을 통해 학습, 인간의 대화를 흉내낼 수 있는지 실험하기 위해 2016년 3월 테이봇(Taybot)을 출범했다. 하루가 채 되지 않아 트위터의 악성 사용자들이 테이를 증오의 말을 퍼붓는 봇으로 만들어버렸다. 오염된 학습 데이터의 사례다.
머신러닝과 사촌 관계인 기술
그러나 머신러닝은 사실 AI라는 거대한 빙산의 일각에 불과하다. 머신러닝과 밀접하게 연관되는 다른 용어로 신경망, 딥 러닝, 인지 컴퓨팅이 있다.
신경망. 인간 두뇌의 신경 세포 구조를 모방하도록 설계된 컴퓨터 아키텍처로, 각 인공 신경 세포(마이크로 회로)가 시스템 내의 다른 신경 세포에 연결된다. 신경망은 여러 층으로 배열되며, 한 층의 신경 세포가 다음 층의 여러 신경 세포로 데이터를 전달한다. 이 과정이 출력 층에 이를 때까지 이어진다. 이 최종 계층에 이르러 신경망은 예를 들어 저 개 모양의 사물이 무엇인지에 대한 최선의 추정을 신뢰도 점수와 함께 제공한다.
다양한 유형의 문제 해결을 위한 여러 가지 유형의 신경망이 있다. 층 수가 많은 네트워크를 “심층 신경망”이라고 한다. 신경망은 머신러닝 시나리오에 사용되는 가장 중요한 도구 중 하나로 분류되지만 유일한 도구는 아니다.
딥 러닝. 근육 강화제를 맞은 머신러닝이라고 생각하면 된다. 다계층(심층) 신경망을 사용해서 “완벽하지 않은” 또는 불완전한 정보를 기반으로 의사 결정에 도달한다. 딥 러닝 시스템인 딥스택(DeepStack)은 각 베팅 라운드 후마다 전략을 계속해서 재계산하는 방법으로 지난 12월 11명의 프로 포커 선수를 상대로 승리했다.
인지 컴퓨팅. 2011년 퀴즈 쇼(Jeopardy)에서 인간을 압도한 왓슨(Watson)을 만든 IBM이 즐겨 사용하는 용어다. IBM 관점에서 인지 컴퓨팅과 인공 지능의 차이는 인지 컴퓨팅의 경우 인간의 지능을 대체하는 것이 아니라 증강하도록 설계된다는 데 있다. 즉, 의사는 더 정확히 질병을 진단하고 재무 관리자는 더 현명하게 상품을 추천하고 변호사는 더 신속하게 판례법을 검색할 수 있게 된다.
AI에 대한 온갖 과장이 난무하긴 하지만 머신러닝 및 관련 기술이 우리가 아는 세계의 모습을 바꿔 놓고 있다는 말은 결코 과장이 아니다. 기계에게 완전한 자각이 생기기 전에 지금부터 AI에 대해 알아 두는 것이 최선이다. editor@itworld.co.kr
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