구글의 인공지능(AI)이 더 세진다. 구글 인공지능 계열사 딥마인드가 `생각하는 컴퓨터` 개발을 촉진할 새로운 신기원적 기술을 개발, 발표했다.
파이낸셜타임스(FT) 등 외신에 따르면 올해 3월 `알파고` 대국으로 우리에게도 잘 알려진 데미스 하사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)가 이끄는 연구진이 새로운 유형의 머신러닝(machine learning) 신경망을 개발, 국제학술지 네이처 12일자 온라인판에 발표했다.
새 기술은 기존 컴퓨터 메모리와 뉴트럴 네트워크를 결합, 머신러닝 기능을 한층 고도화할 수 있게 했다. 신경망 컴퓨터 기술과 저장 능력을 함께 활용, 이를 통해 연구진은 복잡한 지하철 노선에서 최단 거리를 찾는 추론이 가능함을 입증했다.
머신러닝은 기계가 스스로 학습해 더욱 똑똑해지도록 만들 수 있는 기술을 뜻한다. 지금까지 이런 신경망 기술은 입력 값 `계산`만 가능할뿐 필요한 내용을 저장하고 나중에 찾아서 읽을 수 있는 `저장` 기능은 없었다. 그러나 딥마인드 연구진은 신경망에 저장회로를 적용해 `미분가능 신경컴퓨터(DNC·differentiable neural computer)`라는 독특한 컴퓨터 기술을 개발했다.
DNC를 적용하면 컴퓨터 학습 능력이 발전되는 것으로 나타났다. 연구진은 컴퓨터에 노선 11개, 역 숫자가 270개인 런던 지하철 노선표를 학습하게 하고, 최단 거리를 스스로 찾게 했다. 또 한 집 안 가계도를 학습하게 한 뒤, 누가 누구의 사촌인지를 맞히게 했다. 또 서로 관련성이 있는 20개 질문과 응답을 만들어 학습시켰다.
이런 실험에서 DNC 컴퓨터는 98.8% 정확도를 보였다. 기존 다른 신경 컴퓨터 연구에서는 정확도가 37% 정도였다. 제이 맥클레런드 스탠퍼드대 마인드, 브레인, 컴퓨테이션 연구소장은 딥마인드 연구를 “AI 연구에 매우 흥미롭고 중요한 진전이 될 듯하다”고 평가했다. 한 과학자는 “현 AI 시스템보다 메모리 분야에서 훨씬 더 유용할 것”으로 내다봤다.
방은주기자 ejbang@etnews.com
