구글이 머신러닝에 주목하는 이유

머신 러닝(Machine Learining)은 데이터를 분석해서 특정 패턴을 발견하고 이를 학습하는 모델을 구축하는 기술을 말하는 것. 주어진 데이터에서 일반화된 지식을 추출하는 걸 목표로 한다. 구글은 인공지능 분야에 상당한 투자와 관심을 보이고 있다.

구글은 실제로 검색이나 G메일, 유튜브와 구글맵, 안드로이드 등 자사 제품 상당수에 머신러닝 기법을 적용하고 있다. 지난해 선보인 G메일의 인박스에는 스마트 리플라이라는 기능이 들어갔다. 머신러닝을 이용한 자동 응답 기능이다. 메일을 수신하면 알맞은 회신 사례를 자동 생생해 추천해주는 것이다.

랭크브레인(Rankbrain)은 구글 검색 결과값에 우선순위를 부여해주는 기능. 여기에도 심층신경망 DNN(Deep Neural Network)을 이용한 검색 순위가 반영된다. 음성 인식과 이미지 인식 같은 분야도 마찬가지.

머신러닝이 헬스케어나 로보틱스 같은 분야에도 크게 기여할 것이라고 밝혔다. 실제로 구글은 로봇 분야에도 머신러닝을 접목하기 위한 연구를 진행 중이다. 그는 로봇 팔의 경우 임의로 어떤 물건을 잡을 때 어떤 각도로 잡아야 할지가 중요하다면서 이런 분야에도 머신러닝을 적용하는 연구를 하고 있다고 밝혔다. 로봇 팔은 카메라 입력값을 이용해 물건을 잡을 때마다 자가 학습을 해 어떻게 물건을 잡아야 할지 학습하게 되는 것이다.

구글이 머신러닝에 주목하는 이유는 2가지. 머신러닝이 기존 구글 서비스나 제품에 대한 개선이나 보강 역할을 해 사용자 편의성을 높여주거나 새로운 분야에 대한 진출 기회를 만들어줄 것으로 기대한다는 것.

구글 번역에서 번역 결과에 대한 만족감이 떨어질 수 있는데 DNN을 구글 번역에 추가할 준비를 하고 있다고 밝히기도 했다. 이를 통해 번역 품질을 높여 사용자 편의성을 확보하겠다는 것이다.

구글은이 몇 주 전 머신러닝 기술을 외부에서도 이용할 수 있게 API로 공개하는 구글 클라우드 비전 API(Google Cloud Vision API) 베타버전을 출시했을 뿐 아니라 지난해 11월 인공지능 엔진인 텐서플로우를 오픈소스로 공개하는 등 머신러닝 분야 발전에도 기여하고 있다.

머신러닝은 여전히 진행형이다.머신러닝은 크게 감독학습과 비감독학습으로 나눌 수 있다. 감독학습이란 인간이 개입해서 컴퓨터에게 대상물에 대한 정보를 사전에 알려주고 컴퓨터가 자가 학습을 하는 방식인 반면 비감독학습은 인간이 전혀 개입하지 않는 학습 방식이다.

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