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  1. 2015.07.07 영화 《채피》로 알아보는 쉬운 딥러닝(Deep learning) 이야기


얼마 전에 개봉했던 《채피》라는 영화를 보셨나요? 《채피》는 인간의 학습능력과 감정을 지닌 로봇의 이야기를 다룬 영화입니다. 무슨 지식을 가지고 있는 다른 영화 속 로봇과 달리, ‘채피’는 아기처럼 인간의 말과 감정 등을 배워가며 성장하는 지능형 로봇입니다.


과연 로봇이 인간처럼 배우고 감정을 가지는 그러한 수준의 인공지능을 갖게 될까에 대해서는 아직 미지수이지만 그러한 시도는 계속되고 있습니다.


▲ 영화 채피 포스터


이렇게 로봇 ‘채피’ 안에 들어있는 컴퓨터에 사람의 사고방식을 가르치는 기계학습의 한 분야를 바로 딥러닝(Deep learning)이라고 부릅니다. 조금 더 학문적으로 정의하자면, 딥러닝이란 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업을 시도하는 기계학습(machine learning) 알고리즘을 말합니다. 말이 참~어렵죠?


▲ 생각을 하게 되고 느끼게 된 채피


컴퓨터는 사람처럼 감각기관을 가지고 있는 것이 아니므로 정보를 인식하고 처리하는 방법이 다릅니다. 예를 들어, 이미지 정보가 들어오면 컴퓨터는 이미지의 색상 혹은 픽셀 정보를 가지고 이미지를 인지합니다. 딥러닝은 이미지를 컴퓨터가 인지할 수 있는 데이터로 바꾸어 기계를 학습시키는 방법으로 방대한 데이터를 가지게 되면 될수록, 이미지 분석 및 구별, 음성인식과 자연어 처리 등에서 사람과 가까워지게 되는 원리입니다.


▲ Facebooks’ DeepFace facial recognition systems is one well-known deep learning application

사진 출처 : https://goo.gl/pufDUP


영화 속에서 로봇 ‘채피’가 엄마나 아빠의 모습을 이미지 정보로 처리하여 ‘엄마’와 ‘아빠’라는 언어와 연결하고 다양한 단어들을 학습하고 자연스럽게 엄마, 아빠 및 설계자와 대화를 나누는 과정은 이러한 딥러닝을 기반으로 한 과정이 들어가 있다고 추측해볼 수 있겠습니다.


▲ 채피를 감싸주었던 ‘채피 엄마’


지난 2012년 스탠퍼드대학 앤드루 응(Andrew Ng) 교수와 구글이 함께 딥러닝 프로젝트를 진행했습니다. 16,000개의 컴퓨터 프로세스와 10억 개 이상의 뉴럴 네트워크 및 DNN(deep neural networks)을 이용하여 유튜브에 업로드된, 천만 개 넘는 비디오 중 고양이가 있는 영상을 찾아내는 데 성공해 주목을 받았습니다.


▲ 2012년 구글은 1,000대 컴퓨터로 1,000만 개 유튜브 이미지를 딥 러닝으로 분석해 사람과 고양이를 구분했다.

사진 출처 : http://goo.gl/0hdoV3


수많은 데이터 속에서 고양이의 패턴을 발견하고 ‘고양이’라는 객체를 찾아낸 것이죠! 이런 방식으로 컴퓨터가 인간의 인지능력을 닮아간다는 것이고, 최근 ‘빅데이터’를 처리하는 연산능력이 점점 더 발전하면서 딥러닝은 다시금 주목받고 있습니다.


▲ 딥러닝의 이해

사진 출처 : http://goo.gl/2kbpLJ


이후 구글은 2013년 제프리 힌튼 교수 등과 딥러닝 연구를 계속해 구글 나우의 음성인식, 유튜브 영상 추천, 이미지 분석 후 자동태깅하는 기능 등에 딥러닝을 활용하고 있습니다. 현재 딥러닝을 이용한 구글의 얼굴 인식률은 무려 99.96%라지요! 저는 가끔 사람 얼굴을 잘 못 알아보는데, 어쩌면 나중엔 컴퓨터가 저보다 나을지도 모르겠군요.


미래연구 전문가의 의견으로는, 2040~50년경이면 기계가 인간 수준의 지능 구현하는 일이 가능하리라 보고 있는데요, 물론, 전체 의견은 아니며 일부 학자들 중에는 아무리 기술이 발전해도 컴퓨터가 인간의 지능을 따라올 수는 없다고 단언하는 분들도 있습니다.


▲ 인간과 비슷한 표정을 짓고 고민도 하는 로봇이 출시된다면?

사진 출처 : http://goo.gl/U4b13A


아마 ‘채피’뿐만 아니라 미래에 관해 다룬 SF영화를 많이 보셨던 분들은 ‘사람보다 더욱 뛰어난 로봇’ 관한 상상을 한 번쯤은 해보셨겠지요? 《터미네이터》에 나왔던 T1000 같은 로봇이 나온다면…? 생각만 해도 심장이 떨립니다.


▲ 터미네이터의 T1000


여러 가지 가능성 면에서 더욱 강력한 힘을 갖게 될 딥러닝 기술이기 때문에, 구글, 페이스북, 마이크로 소프트, 페이스북, 중국의 바이두까지, 나름 ‘한다’하는 기업들은 모두 관심이 있는 분야입니다.


▲ 미래의 로봇은 어떤 고민을 하게 될까요


결론! 딥러닝을 아주 쉽게 말하자면 여러 가지 상황별 데이터를 조합해 기계가 자율적으로 학습하게 하는 구조로, 이를 통해 인공지능을 구축하게 되도록 만드는 기술을 말합니다. 컴퓨터가 인간의 사고방식에 근접하도록 하는 것이지요. 이를 통해, 우리는 스스로 생각하고 판단하여 운전하는 자동차를 타거나, ‘채피’처럼 자연스럽게 말하는 로봇친구를 갖게 될지도 모릅니다. 그날은 과연 언제일까요?


글쓴이 김경숙은_국내 유일 여성 IT전문블로거이자 스마트폰 및 SNS를 잘 활용할 수 있도록 돕는 강의를 진행 중이다. ‘스마트하게 사는 것이 가끔은 힘든 이들을 위한 친구’를 표방하는 그녀의 인터넷 필명은 ‘꽃잔’이다. 블로그 : gamsungit.com


※ 외부필자에 의해 작성된 기고문의 내용은 앰코인스토리의 편집방향과 다를 수도 있습니다.



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