[뻔뻔한IT]"머신러닝, 사진 100만장 중에 그 사진 찾아줘"

공부하는 인공지능 '머신러닝'…축적된 데이터 분석해 사람 요구에 응답
이미지 속 色 ·線·눈 등 파악 후 기존 데이터와 매칭
이미지로 촬영된 언어도 번역…이메일 답장·스팸 차단도
에릭 슈미트 "인간 대체가 아니라, 더 똑똑하게 만들 것"

구글 포토

[아시아경제 한진주 기자] 최근 에릭 슈미트 알파벳(구글 지주회사) 회장이 '넥스트 모바일' 시대를 이끌어 갈 기술로 '머신러닝(Machine Learning)'을 언급하면서 이 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 머신러닝이라는 기술은 도대체 무엇이며, 앞으로 우리의 삶을 얼마나 어떻게 바꿔놓을까.

머신러닝은 우리말로 '기계번역'으로 바꿔쓸 수 있다. 머신러닝은 컴퓨터가 방대한 데이터를 스스로 학습하고 분석하는 기술을 말한다. 데이터를 입력하면 시스템이 이를 학습해 분석한 후 이에 맞는 결과물을 내놓는다. 머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 인간의 생활을 편리하게 만들어 줄 기술로 꼽힌다.

슈미트 회장은 "머신 러닝은 인간을 대체하는 것이 아니라 인간을 더 똑똑하게 만들 것"이라며 "사진을 올리면 기계는 이것이 무엇을 찍은 것인지 알아 차리고, 의사보다 더 나은 진단이나 분석을 내릴 수도 있다"고 설명했다.

머신러닝 기술은 엄청난 양의 데이터를 학습해서 인간의 행동을 흉내낸다. 구글의 지메일 스팸 필터와 자동 답장 기술을 예로 들 수 있다. 지메일의 스팸필터링 시스템은 사람들이 이메일에서 스팸이라고 골라내는 메일을 학습해 좀더 정교하게 스팸을 걸러낸다. 구글은 최근 자동으로 답장이 필요한 메일을 구별해내고, 적당한 응답을 찾아 간단한 답장을 보내는 '스마트 리플라이' 기능을 선보이기도 했다.

구글의 사진 클라우드 서비스인 '구글 포토'에도 머신러닝 기술이 적용됐다. 구글 포토는 친구와 샌프란시스코에서 함께한 사진을 찾을 때 '친구 이름, 샌프란시스코'만 검색하면 자동으로 찾아준다. 셀카로 촬영한 사진, 고양이 사진도 구별해낸다. 머신러닝 시스템은 여러 신경망(layer)이 선, 색상, 눈 등을 파악한 후 특정 사물과 매칭시킨다. 또 머신러닝 기술은 구글 번역에서 사진으로 촬영된 언어를 영어로 번역해주는 '이미지 번역'에도 쓰이고 있다.

이처럼 머신러닝은 인간을 더 편리하고, 똑똑하게 만들어주는 기술이 될 것으로 보인다.

머신러닝 기술을 향한 글로벌 정보기술(IT) 기업들의 경쟁도 심화되고 있다. 지난 9일 구글은 머신러닝 플랫폼 '텐서플로(TensorFlow)'를 외부에 공개했다. 텐서플로는 이미 구글앱의 음성인식, 스마트답장 등에도 적용돼 있다. 구글은 텐서플로를 오픈소스로 공개해 학계와 엔지니어, 사용자들도 활용할 수 있도록 했다.

구글이 핵심 기술을 외부에 공개한 것은 안드로이드가 스마트폰의 표준이 된 것처럼 머신 러닝 표준화를 선도하겠다는 의지가 담겼다. 마이크로소프트도 지난 12일 머신러닝 툴킷 DMTK를 공개하면서 플랫폼 경쟁을 예고했다.

구글 뿐 아니라 MS, 애플, 페이스북 등 글로벌 IT기업들도 머신러닝에 관심을 보이고 있다. 애플은 최근 머신러닝 관련 스타트업 두 곳을 인수했다. 페이스북은 뉴욕, 실리콘밸리, 프랑스에 머신러닝 관련 연구소를 설립했다. MS는 음성인식 비서 '코타나'를 비롯해 다양한 서비스에 머신러닝을 적용시키고 있다.

국내에서는 네이버가 지난 2013년부터 관련 연구를 진행해왔다. 음성인식, 지식iN과 N드라이브의 이미지 자동 분류 머신러닝 기술을 적용했다. 네이버의 연구조직인 '네이버랩스'가 관련 기술을 서비스화하는 역할을 맡고 있다. 향후 네이버는 감정 분석, 문서 요약, 단어의 의미 이해, 자연어 처리 등 사람의 생각을 이해할 수 있는 발전된 인지 기술로 확장해나간다는 계획이다.

업계 관계자는 "머신러닝의 경우, 구글 등 해외 기업에 전문가들이 몰리고 있는 상황"이라며 "국내 기업들이 구글 등 글로벌 기업과의 경쟁에 앞서, 인력과 인프라를 지속적으로 확충해 나가는 과제가 남아 있다"고 설명했다.