페이스북, 네이버, 다음도 적용한 '딥러닝'이란?

2014. 8. 13. 09:08다독다독, 다시보기/이슈연재

출처_ pixabay by geralt




‘딥러닝’이라는 말을 들어보셨나요? 가트너에서 2014년 주목해야 할 기술로 꼽기도 한 ‘딥러닝’컴퓨터 인공지능 학습법 중에 하나입니다. 최근 미국 실리콘밸리 등과 같은 곳에서도 굉장히 핫한 이슈로 떠오르고 있지요. 컴퓨터의 인공지능 기술 하나로 전 세계가 들썩이는 이유는 무엇일까요? 그건 바로 ‘딥러닝’이 세상에 가져올 변화 때문입니다.


컴퓨터를 아주 단순하게 표현하면 ‘계산기’와 같습니다. 우리가 계산기에 숫자와 연산기호를 입력하고 ‘=’ 버튼을 누르면 계산된 값을 보여주지요. 우리가 사용하는 컴퓨터도 기본적인 프로세스는 그와 똑같습니다. 사용자가 데이터 또는 명령을 입력하면 그것은 연산처리하여 그 결과값을 보여줍니다. 입력은 키보드와 마우스, 혹은 터치로 하는 것이고 결과값은 모니터 화면에 표시가 되는 것이지요. 다만 계산기보다 훨씬 많은 데이터를 동시에 연산할 수 있다는 것이 차이점입니다. 매년 새롭게 출시되는 컴퓨터 부품들도 전보다 더 많은 데이터를 더 빨리 처리할 수 있는 신제품입니다. 

 


출처_ pixabay by AlexanderStein



결국 컴퓨터는 우리가 ‘입력’한 데이터, 명령을 ‘연산’해주는 장치입니다. 컴퓨터 스스로 문제를 떠올리고 데이터, 명령을 입력하여 결과값을 찾을 수는 없다는 것이지요. 인간과 인공지능 운영체제와의 사랑이야기를 담은 영화 <her>처럼 스스로 생각하고 학습하는 인공지능은 아직 개발되지 않았습니다. 하지만 ‘딥러닝’이 그 인공지능의 첫 발자국이 될 수도 있습니다. 전 세계가 ‘딥러닝’을 주목하는 이유도 그것이고요. 단순 연산만 하는 컴퓨터에서 스스로 학습하는 컴퓨터로 발전하는 길목에 서있는 것입니다.

 


출처_ 네이버 영화




‘딥러닝’은 사람의 사고방식을 컴퓨터에 가르치는 방식이라고 설명하곤 합니다. 주로 컴퓨터가 외부에서 저장한 데이터를 사용자가 원하는 방향으로 분류하거나 취사 선택하는 기술로 발전하지요. 주로 음성인식이나 사진분석과 같은 기술에 활용이 됩니다. 컴퓨터는 기본적으로 이미지 파일의 내용을 인식하지 못합니다. 그것이 꽃인지, 사람인지 판단할 수 없다는 것이지요. ‘딥러닝’ 기술은 컴퓨터에게 많은 양의 꽃, 사람 데이터를 미리 입력시켜서 스스로 꽃 사진인지 사람 사진인지 구분할 수 있도록 하는 것입니다. 여기서 컴퓨터에게 미리 꽃, 사람의 데이터를 입력시키는 것을 ‘지도 학습’이라고 하고, 그 데이터까지도 컴퓨터가 스스로 찾아내는 것을 ‘비지도 학습’이라고 합니다. 당연히 ‘비지도 학습’의 방식이 더욱 고차원의 기술이며 현재 ‘비지도 학습’을 이용한 간단한 분류까지는 성공한 단계라고 합니다.


페이스북은 이런 딥러닝 기술을 이용하여 ‘딥페이스’라는 얼굴 인식 알고리즘을 발표했습니다. 페이스북에 올라온 사진만으로도 어떤 사용자인지 찾아내는 기술이지요. 국내의 네이버와 다음과 같은 포털사이트의 검색엔진도 딥러닝을 이용하여 더욱 진일보하고 있지요. 특히 음성검색의 발전이 눈에 띕니다. 그 외에도 전세계 유명 IT기업들이 딥러닝 기술을 실제 서비스에 접목시키는 연구를 하고 있습니다. 시간이 조금 지나면 컴퓨터가 우리의 생각을 앞서서 정보를 찾아주고 정리해주는 시대가 올지도 모르는 일입니다.



출처_ 각 사이트(페이스북/ 네이버/ 다음)




‘딥러닝’은 최근에 와서 갑자기 개발된 기술이 아니라고 합니다. 1942년 미국 의대 교수의 아이디어에서 시작된 ‘딥러닝’은 이후에도 꾸준하게 연구되고 시도되었습니다. 하지만 최근에 와서야 ‘딥러닝’ 기술이 급성장한 것은 컴퓨터 하드웨어의 기술 때문이었다고 하지요. 이론적으로는 상당한 발전을 이뤘지만 이전까지는 컴퓨터의 성능이 그 기술을 따라가지 못해서 중단되곤 했다고 합니다. 컴퓨터가 스스로 데이터를 분석하고 분류하기 위해서는 엄청난 양의 연산이 필요한데 그 당시 컴퓨터 기술로는 그것을 감당하지 못했던 것이었죠. 


 

출처_ pixabay by AcidCrow



매년 기하급수적으로 고성능의 컴퓨터 부품이 생산되는 요즘엔, 그런 걱정 없이 더욱 ‘딥러닝’에 깊게 몰두할 수 있게 되었습니다. 결국 딥러닝을 사용하는 다양한 기술개발은 시간문제입니다. 시간이 갈수록 연구속도는 더욱 빨라질 수밖에 없습니다. 영화에서만 보던 인공지능 컴퓨터가 우리 손에 쥐어질 날도 그리 멀지 않았습니다. 그런 신기술들은 우리의 삶을 많이 바꾸어놓을 것입니다. 하지만 사람의 생각을 기계가 잠식해서는 안되겠지요. 기술 발전이 심화될수록 우리의 생각도 더욱 깊어질 수 있다면 다가올 인공지능 컴퓨터 시대는 ‘축복’이 될 것입니다.


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