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[사이언스타임즈] ‘인공지능’으로 ‘인공지능’ 만든다

작성자 : 관리자 작성일자 : 2017.06.12

조회수 116

첨부파일 : No File!

‘인공지능’으로 ‘인공지능’ 만든다

구글의 AutoML, 일반인도 프로그램 개발 가능


 최근 개최된 구글 개발자 컨퍼런스에서 CEO인 ‘순다 피차이(Sundar Pichai)’는 “구글의 모든 제품과 서비스를 인공지능(AI) 기반에서 다시 검토하고 있다. 이를 위해 과거에는 볼 수 없었던 ‘색다른 SW 개발 방법론’을 연구하고 있는 중”이라고 밝혔다.


최근 열린 구글 개발자 컨퍼런스 개최 현장 ⓒ Google


 세계 최대의 IT업체이자, 가장 영향력 있는 기업 중 하나인 구글의 최고경영자가 공개한 이 말에 전 세계의 IT업계는 큰 충격을 받았다. 피차이 CEO가 밝힌 이 색다른 방법론은 바로 ‘인공지능으로 또 다른 인공지능을 만드는 기술’이었기 때문이다.

 과학기술 전문 매체인 아이플사이언스(IFLscience)는 구글이 머신러닝 알고리즘을 이용하여 특정 용도의 SW를 설계하는 신개념의 인공지능 기술을 개발하고 있다고 보도하면서, 이 기술이 상용화된다면 멀지 않은 미래는 SW 개발자라는 직업이 사라질 수도 있다고 전망했다. (관련 기사 링크)


AutoML은 진화된 인공지능 프로그램

 구글이 추진하고 있는 신개념 SW 개발 방법론의 명칭은 ‘AutoML(Auto Machine Learning)’다. AutoML은 자신의 환경에 대해 학습하는 복잡한 코드와 알고리즘을 복합적으로 생성하는 신경망 프로세스로서, 진화된 인공지능 프로그램이라 할 수 있다.

 지금까지는 코드와 알고리즘을 생성하기 위해서는 사람인 개발자가 일일이 관여해야 했기 때문에 시간도 오래 걸렸고, 오류도 많았다. 이 같은 점에 주목한 구글은 인공지능을 통해 스스로 코드와 알고리즘을 생성하도록 해보자는 구상을 했고, 이를 그대로 실천에 옮긴 것이 오늘날의 AutoML을 탄생시키는 계기가 되었다.

 AutoML의 특징은 무엇보다 머신러닝 기술을 쉽게 사용할 수 있도록 해준다는 것이 전문가들의 견해다. 머신러닝 기술을 개발하려면 최적의 설계 방식을 선택해야 하지만 이를 사람이 꾸미는 과정이 쉽지 않은 일인데, 인공지능은 이 작업을 최대한 빠르고 간단하게 처리해 준다는 것이다.

 실제로 구글은 언어와 이미지 인식을 학습하기 위한 최적의 설계를 AutoML을 통해 찾는 연구를 진행하고 있다. 예를 들면 수천 장의 사진 속에서 고양이 사진을 정확하게 골라낸다거나, 독일어를 영어로 얼마나 매끄럽게 번역할 수 있는지를 파악하는 과정을 테스트 하는 것.


인공지능으로 또 다른 인공지능을 만드는 AutoML ⓒ Google


 테스트 결과, 이미지를 인식하는 과정에서는 AutoML을 사용하는 것이 전문가들에 필적하는 수준을 보여줬고, 언어를 번역하는 과정은 AutoML의 수준이 오히려 전문가들을 능가하는 것으로 나타났다.

 이처럼 이미지나 언어를 인식하는 인공지능 기술의 개발을 통해 구글이 얻고자 하는 것은 무엇일까? 구글은 이 같은 궁금증에 대해 최근 공개된 모바일 앱인 ‘구글 렌즈’로 그 답을 대신하고 있다.

 구글 렌즈 앱을 실행한 뒤 스마트폰을 꽃에 가져다 대면 꽃의 종류와 이름은 무엇이고, 어디를 가면 구매할 수 있는지 등을 알려준다. 또한 콘서트 전단지를 비추면 예약 서비스로 연결되어 예매를 돕거나 콘서트 일정을 알아서 휴대폰에 저장해주는 서비스까지 제공한다.

 이에 대해 구글 관계자는 “구글 렌즈 앱을 포함하여 특정 업무를 수행하는 머신러닝 프로그램 개발에 인공지능을 활용했다”라고 밝히며 “일상생활과 밀접한 이미지 인식이나 언어 인식 분야에서 인공지능은 사람인 전문가들의 능력에 필적하거나 능가하는 성과를 냈다는 점에서 앞으로의 가능성은 무궁무진하다”라고 말했다.


컴퓨터 언어 몰라도 프로그램 설계할 수 있어

 인공지능 기술인 AutoML의 설계 수준을 진단하기 위해 구글 연구진은 개발자들이 만든 머신러닝 프로그램과 인공지능이 개발한 머신러닝 프로그램을 비교하는 검증 과정을 거쳤다.

 연구진의 한 관계자는 “부모가 되는 인공지능 기술로 자식 개념의 머신러닝 프로그램을 만들어 보고, 이를 다시 반복하는 과정을 수천 번 되풀이하다 보면 인식 기능이 강화되고, 예상치 못한 변수가 보완되는 등 새로운 학습효과가 나타나게 된다”라고 말했다.

 새로운 학습효과란 인공지능에게 몇 가지의 핵심 키워드만 주어진다면 스스로 프로그램을 설계할 수 있는 수준으로까지 진화하는 것을 의미한다. 컴퓨터 언어를 전혀 몰라도 자신이 원하는 핵심 기능을 AutoML에게 주문하면 스스로 SW를 코딩하여 사람이 원하는 프로그램을 제공해 준다는 것이다.


머신러닝 프로그램은 수많은 반복을 통해 탄생한다 ⓒ Google


예를 들어 컴퓨터 언어를 전혀 모르는 주부라도 AutoML에게 집에서 키우는 수십 가지의 식물들에게 물을 주는 시기와 비료를 제공하는 시기를 알려주는 모바일 앱을 만들어 달라고 요청한 뒤, 집에 있는 식물들의 종류만 입력해 주면 AutoML은 스스로 해당 식물에 대한 정보를 수집한 뒤 물과 비료를 줘야 하는 시기를 알람으로 제공하는 프로그램을 만들어 준다는 것이다.

피차이 CEO도 컨퍼런스 현장에서 AutoML의 상용화 시기를 묻는 질문에 대해 “앞으로 5년 정도면 코딩이나 컴퓨터 언어를 전혀 몰라도 자신의 목적에 맞게 머신러닝 프로그램을 설계할 수 있을 것”이라고 전망한 바 있다

AutoML 기술의 발전으로 소프트웨어 개발자를 비롯하여 수많은 사람들이 일자리를 잃게 되는 것이 아니냐는 질문에 대해 구글 관계자는 “AutoML 기술 적용에는 엄청난 비용이 들기 때문에 경제성이 부족하다”라고 언급하면서도 소프트웨어 개발의 미래상이라는 점에 대해서는 부인하지 않았다.