스카이넷이 거의 다가왔나요? 구글의 신경망 설명
기계가 무언가를 배우는 것은 전혀 새로운 일이 아닙니다. 배치 파일에 몇 가지 지침을 입력하면 컴퓨터가 실행하는 프로그램으로 거의 모든 작업을 수행하도록 지시할 수 있습니다. 웹캠과 얼굴 인식 소프트웨어를 사용하면 컴퓨터가 당신의 얼굴을 인식할 수 있다는 것을 분명히 알 수 있습니다. 그러나 여기서 설명된 모든 것들은 컴퓨터의 “사고”의 결과가 아닙니다. 오늘날 평균적인 가정용 컴퓨터는 사고를 모방할 수 있을 뿐입니다. 하지만 전 세계의 팀에서 인간의 사고를 기계에서 재현하기 위한 방법을 개발하고 있으며, 두 세계의 장점을 결합하여 우리가 주변 세계를 포착하는 직관적인 방식을 모방하는 새로운 형태의 학습을 창출하고 있습니다.
인공지능의 함의에 대해 많은 사람들이 두려워하고 있지만, 모든 사람이 기계를 진화의 정점으로 존경하고 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 인간의 직관과 추상적 사고에 가까운 기계를 만들기 위한 우리의 노력은 얼마나 발전했을까요? 우리는 구글 브레인 팀이 무엇을 하고 있는지, 인공지능 신경망이 기술이 우리와 상호작용하는 방식을 어떻게 변화시킬 수 있는지 살펴보겠습니다.
인공지능 신경망이란?
인공지능 신경망은 간단히 말해, 인간이 사물을 배우는 방식에서 영감을 받은 알고리즘을 사용하는 시스템입니다. 현재 개인용 컴퓨터는 습관의 기계입니다. 그들은 결과가 의미가 있든 없든 간에 한 줄을 끝까지 엄격하게 따릅니다. 예를 들어, 웹사이트에서 소비자 행동을 분석하는 컴퓨터 시스템은 많은 방문자가 각 페이지의 오른쪽 상단 모서리에 있는 링크를 클릭한다는 것을 보여줄 수 있지만, 왜 그런 일이 발생하는지 설명할 수는 없습니다. 그것은 원시 데이터를 처리하면서 의미를 추출하기 위해 방법을 조정할 수 없습니다.
“완벽한” 인공지능 신경망은 마주하는 데이터에 맞게 정보를 처리하는 방식을 조정할 수 있습니다. 이는 규칙 기반 프로그래밍이 매우 비효율적인 오디오 비주얼 처리에서 특히 유용합니다. 미국인은 매우 짧은 시간 안에 호주 억양을 이해하는 데 큰 어려움이 없지만, 컴퓨터는 같은 작업을 수행하는 데 훨씬 더 많은 어려움을 겪을 수 있습니다. 인공지능 신경망은 컴퓨터가 호주 사람들이 말하는 방식의 차이를 우리가 하는 것처럼 해석할 수 있도록 설계되었습니다. 즉, 톤과 발음의 변화를 감지하고, 맥락을 구축하며, 문장에서 전달되는 다른 정보로 빈틈을 메우는 것입니다. 단순한 프로그래밍으로 이를 수행하는 것은 생각보다 훨씬 어렵습니다.
구글 브레인이란?
구글 브레인은 대규모 딥러닝에 중점을 둔 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 데이터 센터의 16,000개의 CPU 코어가 조화를 이루어 “학습”하고 “이해”할 수 있는 기계를 만들기 위해 작동하는 방대한 양의 기계를 포함합니다. 위 이미지는 실제로 네트워크가 만든 “그림”입니다. 그것은 어디서도 디자인을 “복사”하지 않았습니다. 단순히 어떤 화가처럼 추상적으로 구성했습니다.
이 프로젝트에서 가장 주목할 만한 성과 중 하나는 네트워크가 고양이를 감지할 수 있는 능력입니다. 현대의 컴퓨터는 당신의 오락을 위해 고양이가 나오는 비디오를 쉽게 표시할 수 있지만, 그들이 무엇을 보여주고 있는지 이해할 수는 없습니다. 아무도 자신의 컴퓨터가 고양이가 무엇인지 알기를 기대하지 않습니다. 그럼에도 불구하고 그들은 전 세계에서 하루에 수백만 번 이러한 털복숭이 생물의 비디오를 보여주며, 그 존재를 전혀 알지 못합니다. 당신이 이 글을 읽고 있는 컴퓨터는 아마도 그저 화려한 인터랙티브 텔레비전일 뿐입니다. 구글은 고양이가 무엇인지에 대한 사전 지시 없이 정지 이미지에서 고양이를 가리킬 수 있는 시스템을 만들었습니다. 이는 정보 시대에 우리 모두를 한 걸음 더 나아가게 할 수 있는 비할 데 없는 성과입니다.
신경망의 응용
당신과 함께 일할 수 있을 뿐만 아니라 부상을 당했을 때 의사 역할도 할 수 있는 로봇을 상상해 보세요. 고양이가 다른 물체들 사이에서 무엇인지 구별할 수 있다는 사실만으로도 큰 의미가 있습니다. 당신은 아마도 잠시 기다려야 할 것입니다(16,000개의 CPU 코어를 작은 공간에 맞추는 것은 현재 매우 어렵습니다), 하지만 상처를 주변 피부와 구별하는 것(그리고 상처의 종류를 식별하는 것)은 로봇의 “의료 모듈”이 당신의 몸에 봉합을 할 수 있도록 도와줄 수 있음을 의미합니다. 잠시 생각해보면, 인공지능 신경망은 우리가 평생 볼 것이라고 생각하지 못했던 기술의 위업으로 이어질 수 있습니다. 아마도 멀지 않은 미래에 우리는 로봇을 자전거 친구로 데리고 다니고, 그들과 축구를 하게 될 것입니다. 이는 그들이 우리처럼 적응하고 배우는 방식 덕분입니다.
당신은 어떻게 생각하나요? 우리의 삶에서 “고양이 탐지기”에서 “로봇 의사”로 발전할 수 있다고 생각하는 것은 지나치게 낙관적인 것인가요? 아래 댓글로 알려주세요!
