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데미스 하사비스 구글 CEO<사진 구글코리아>

구글 딥마인드가 알파고 기술을 활용해 더욱 다양한 영역에 적용되는 범용 인공지능(AI) 개발에 도전한다. 알파고 고도화 과정에서 이미 구글 데이터센터 전력효율 개선에 기술이 활용됐다. 인간 수준 학습 역량을 보유하기 위해 언어능력, 상상력을 구현하는 것이 과제다.

데미스 하사비스 구글 딥마인드 CEO는 25일 중국 저장성 우전에서 열린 '바둑의 미래 서밋' 간담회에서 “알파고 고도화 과정에서 더욱 저렴한 비용으로 빠르게 실험을 진행하는 게 가능해졌다”면서 “더욱 넓은 영역에 적용되는 범용 AI 알고리즘을 개발할 것”이라고 밝혔다.

딥마인드는 지난해 3월 이세돌과 대국 뒤 알파고 알고리즘 개선에 집중했다. 더 많은 인공신경망 계층을 쌓아 계산 정확도를 높였다. 이세돌 대국을 치른 버전은 12개 계층을 뒀지만 새 버전인 '알파고 마스터'는 40개 계층을 쌓았다. 학습 속도도 기존 수개월이 걸렸지만 수주 단위에 마치도록 개선됐다. 인간 기보를 참조하지 않고 알파고와 알파고 연습 대국을 벌이며 실력을 향상시켰다.

하사비스 CEO는 “AI 고도화에 데이터 양보다 알고리즘 효율성이 더 중요하다”면서 “알파고가 스스로의 선생님이 된 것이 알파고 마스터의 핵심이다. 인간 데이터에 더 이상 의존하지 않는다”고 강조했다.

이미 알파고 고도화 과정에서 적용된 기술을 활용해 구글 데이터센터 에너지효율을 높였다. 냉각에 들어가는 에너지가 40% 절감됐다. '알파고 마스터'는 구글이 개발한 기계학습 전용 칩 '텐서처리장치(TPU)'를 사용하면서 TPU 1개 만으로 작동하게 됐다. 기존보다 컴퓨팅 파워 10분의 1만 쓰고도 고도화된 연산이 가능해졌다.

에너지 절약 외에도 의료 진단, 헬스케어 등 다양한 영역에 적용 가능하다. 하사비스 CEO는 “알파고 개발 과정에서 지식보다 어떻게 학습하느냐를 파악한 것이 중요하다”면서 “신약 발견 등 복잡하고 많은 시간·비용이 드는 영역에서 기여하게 될 것”이라고 말했다.

데이비드 실버 딥마인드 리서치 과학자도 “단일 알고리즘으로 여러 가지 가능한 범용성 지닌 알고리즘 개발이 목표”라면서 “최대한 여러 상황에 적용되는 근본적인 범용 알고리즘을 개발할 것”이라고 말했다.


과제와 한계점도 있다. 다양한 용도에 활용 가능한 범용 AI로 발전하기 위해서는 기억력, 상상력, 언어 등 전반적인 인간 두뇌 영역에 맞는 고도화가 필요하다. 하사비스 CEO는 “알파고는 아직 인간의 학습 시스템과 차이가 많이 난다”면서 “범용 시스템으로 발전하려면 인간 수준의 역량이 필요한데 다양한 분야에서 역량 강화가 필요하다”고 토로했다.


오대석기자 ods@etnews.com