머신러닝

 

2014년 1월, 구글은 영국에 있는 50명 인원의 작은 스타트업을 인수한다.

 

명확한 금액이 밝혀지진 않았지만 대략 5천억원 이상의 금액을 인수대금으로 지불했다고 전해진다. 설립된 지 4년 정도밖에 되지 않았으며, 별 다른 매출도 없는 딥마인드(DeepMind)를 인수한 이유는 무엇일까?

 

현재 구글이 알파벳(Alphabet) 지주회사로 구조로 재편되며, 딥마인드는 구글과 더불어 알파벳의 자회사로 존재하고 있다. 그리고 얼마 전에 열린 AI with Google 2018 컨퍼런스에서 제프 딘 구글 AI 총괄은 다음과 같은 내용을 밝혔다.

 

“구글의 목표는 모두를 위한 AI를 제공하는 것이다. ‘인공지능’과 ‘머신러닝’을 활용해 구글 뿐 아니라 인류가 직면한 거대한 도전을 극복하는 것이다.”


구글 아이디로 비행기 일정을 예약하면 자동으로 구글 갤린더에 일정이 기록되며, 이메일을 보내면서 첨부라는 단어가 내용에 있었지만 실수로 파일을 첨부하지 않았다면, 첨부파일을 확인해보라는 메세지가 뜨기도 한다.

 

이 모든 것들이 바로 ‘머신러닝’을 접목한 인공지능 기술들이다.

 

그리고 서두에 언급한 딥마인드가 가진 핵심 원천기술이 바로 ‘머신러닝’과 ‘신경과학 기반의 스스로 학습하는 알고리즘’이다. 10대 시절부터 천재, 말 그대로 천재로 알려진 데미스 허사비스가 이끄는 딥마인드가 보유한 Deep Neural Network, Q-Learning 기술 등은 분명 구글에게 꼭 필요한 부분이었을 것이다.


 

인공지능

 

머신러닝이란 간단히 말하자면 사람의 개입 없이도 컴퓨터가 스스로 학습하고, 사람이 원하는 형태의 답을 찾는 인공지능 기술이다. 그리고 컴퓨터가 스스로 학생하게 하기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요하며, 학습의 방식도 지도학습과 비지도학습으로 나뉘게 된다.

 

2012년 6월, 구글은 영국 에딘버러에서 열린 머신러닝 국제학회에서 고양이 얼굴 인식 실험 결과를 발표하였고, 이 때는 기점으로 본격적인 머신러닝의 시대가 펼쳐진다. 이 실험은 사람이 하나 하나 알려주는 지도학습 없이도 스스로 배워 익히는 비지도학습이 가능하다는 것을 입증하였다.

 

이 실험에서 구글은 10억개의 유튜브 창을 열어 무작위로 200 x 200픽셀의 화면 1000만개를 얻어 3일 동안 학습을 시켜, 인간의 얼굴은 81.7%, 인간의 몸은 76.7%, 고양이는 74.8% 정도의 정확도로 인식에 성공했다.

 

이 때부터도 이미 구글은 단순히 검색엔진 영역에 머무는 것이 아니라, 알파벳 지주회사로 전환하면서 구글은 하나의 자회사로 놔두고, 머신러닝과 인공지능을 통해 세상의 수많은 영역을 정복하고자 마음 먹었을 것이다.


머신러닝으로 활용할 수 있는 분야는 다양하겠지만 아래의 부분이 구글과 연관지을 수 있는 영역들이다.

 

1. 온라인 검색

검색 엔진은 머신러닝을 활용해 검색 결과를 질을 높이고, 유저들이 원하는 데이터를 바로 제공할 수 있도록 학습하고 개선한다. 유저가 구글 검색엔진에서 검색하고, 상단에 위치한 검색 결과를 클릭해 해당 페이지에서 오래 머문다면 올바른 검색 결과가 나왔다고 판단한다. 이와 반대로 다음 페이지로 넘어가거나, 곧바로 다른 검색어를 검색한다면 올바른 검색 결과를 제공하지 못했다고 판단한다. 이러한 무수한 판단 과정을 거쳐 학습한 검색 엔진은 점차 더 나은 결과를 제공하게 될 것이다.

 

2. 맞춤 마케팅 / 커스터마이징 마케팅

 

마케팅에서는 세그먼트와 타겟팅이 중요하다. 최근에는 더욱 세밀하게 세그먼트하고, 타겟팅해 맞춤 마케팅을 제공하는 것이 마케팅 분야의 중요한 화두인데 이 과정을 ‘머신러닝’이 가능하게 한다. 고객의 방대한 데이터를 분석해 각 개인이 더 선호하는 마케팅 메시지, 마케팅 캠페인, 쿠폰 방식 등을 학습하는 것이다. 지금까지는 마케터가 분석해 제공하던 것을, 컴퓨터가 더욱 정확하고 성공확률 높게 제공한다. 고객을 더욱 많이, 깊게 이해할수록 좋은 제안을 하는 것은 당연하니까.

 

3. 헬스케어

머신러닝은 심지어 의사보다 더 정확하게 몸의 이상징후를 캐치할 수 있다. 한 연구에서는 머신러닝이 실제 진단보다 1년 가량 52% 빠르게 암을 진단했으며 방대한 인구데이터가 있다면 머신러닝은 그 안에서 질병 위험 요인을 찾아내기도 한다.


알파벳의 자회사들을 보면 구글이 가고자 하는 방향을 명확히 알 수 있다.

 

칼리코는 기술을 이용한 헬스케어 회사. 목표는 영생이며, 이는 곧 죽음과 싸우는 있는 회사이다. 거대한 제약사들과 제휴를 맺고 여러 치료제를 개발하는 회사이며 당연히 이를 위한 기반에는 머신러닝 기술들이 접목될 것이다.

 

네스트는 인공지능을 활용한 사물 인터넷 기업이며, 스마트 온도 조절기와 가정용 보안 카메라 등 Home 과 밀접한 서비스를 제공하고 있다.

 

또 다른 자회사인 베릴리도 기술로서 생명과학을 다루는 회사. 컴퓨터를 통해 대량의 데이터를 처리하여 얻어진 알고리즘으로 사람의 질병을 조기에 발견할 수 있게끔 도와주는 소형 디바이스 등을 개발하고 있다.

 

이 정도면 구글이 딥마인드를 왜 인수하였으며, 인수하며 사용된 5천억원 가량의 자금이 결코 비싼 가격이 아님을 알 수 있다. 이제 점점 우리가 어떠한 일을 하든지, 머신러닝과 인공지능은 결코 뗄래야 뗄 수가 없는 시대가 되어가고 있다.


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