구글, 내년 엔지니어용 머신러닝 강좌 무료 공개(종합)
AI 최고연구자 제프 딘 발표…AI로 유방암 진단기술 등 소개
"인공지능 기술 확산 유도위한 것"…국내 기술 종속 심화 우려 제기
(서울=연합뉴스) 임화섭 = 세계 최대 인터넷 기업인 구글이 소속 엔지니어들의 내부 연수용으로 쓰던 머신러닝(기계학습) 강좌를 내년 초부터 일반인도 무료로 들을 수 있게 된다.
이는 인공지능(AI) 기술의 활용을 대중화하는 한편 이 회사가 주도하는 머신러닝용 오픈소스 라이브러리인 '텐서플로'(TensorFlow)를 널리 퍼뜨리기 위한 것으로 풀이된다.
한국에는 인공지능 분야 개발자의 수를 늘리고 이 분야를 이용한 기술 발달에 자극을 주는 효과가 있을 것으로 보이지만, 구글 텐서플로에 맞설만한 국내 플랫폼이 없는 상황에서 '기술 종속'이 심화될 우려도 있다.
구글의 AI 분야 최고 연구자(시니어 펠로)인 제프 딘은 28일 일본 도쿄의 구글 재팬 사무실에서 열린 'AI와 함께' 언론 행사에서 이런 계획을 밝혔다. 이 자리에는 한국·중국·인도·일본·호주 등 아시아태평양 지역 언론사의 데스크급 기자 60여명이 참석해 구글의 AI 전략에 관한 설명을 들었다.
딘은 "2012년만 해도 머신러닝 분야 훈련을 받은 구글 임직원은 1천명 미만이었으나 내부 연수를 통해 엔지니어들이 이 분야 훈련을 받아 지금은 1만8천명이 넘는다"고 소개했다. 기술직과 비기술직을 통틀어 전체 구글 임직원 수는 7만4천명이다.
그는 이 연수 프로그램을 외부 대학에도 시험적으로 제공해 1천여명의 피교육자들로부터 피드백을 받는 등 개선했다며 "내년 초에 이 자료를 온라인으로 올리겠다"고 밝혔다.
그는 이 강좌가 구글 엔지니어들을 위한 내부 교육에 쓰는 것과 본질적으로 동일하다고 강조했다.
딘은 "AI 연구와 활용을 선도하는 기업으로서 구글의 목표는 AI의 혜택을 모두가 누릴 수 있도록 하는 것"이라고 강좌를 공개키로 한 배경을 설명했다.
이에 앞서 구글은 2015년 11월 머신러닝용 오픈소스 소프트웨어 라이브러리인 '텐서플로'(TensorFlow)를 공개해 보급에 힘써 왔다. 텐서플로는 현재 세계에서 가장 널리 쓰이는 머신러닝용 라이브러리다.
딘은 2012년까지만 해도 AI 연구계에서 표준적으로 쓰이던 신경망의 규모는 연결 수가 100만∼1천만 수준에 불과했으나 구글의 요즘 모델은 그 1백∼1천배 수준인 10억개 이상의 연결을 이용하고 있다며 "투입하는 컴퓨팅 파워의 증가가 인공지능 분야의 폭발적 발전을 가져왔다"고 평가했다.
딘은 구글이 '오토ML'(자동화된 머신러닝·automated machine learning)과 함께 머신러닝 모델의 구축 과정을 자동화하기 위한 연구를 진행중이라고 설명했다.
지금은 사진 속 인물과 물체 인식, 음성 인식, 사진을 통한 질병 진단 등이 해야 할 일의 성격에 알맞는 특화된 데이터와 특화된 알고리즘을 통해 수행되지만, 앞으로는 이런 머신러닝 모델 구축 자체를 자동화하는 방향으로 기술이 발달할 것이라는 설명이다.
이날 행사에서 구글은 지금까지 내놓은 기계 번역, 질병 진단, 사진 자동분류 등 제품 현황을 소개했다.
구글 리서치의 의학영상팀 프로덕트 매니저 릴리 펭 박사는 AI를 이용한 사진 판독으로 당뇨성 망막병증(diabetic retinopathy)과 암 생검(cancer biopsy)을 진단하는 기술을 설명했다.
그는 미국 안과 전문의들과 AI 알고리즘의 진단 정확성을 비교해 본 결과 알고리즘의 평균이 95%로, 전문의들의 중간값(91%)보다 오히려 높았다고 설명했다. 이 내용은
또 사진 판독을 통한 유방암 진단도 인간이 도저히 처리할 수 있는 분량의 데이터를 AI가 처리할 수 있다고 설명했다.
그는 "인도의 경우 안과의사가 적정 수준보다 12만7천명 모자라며, 적은 수의 의사가 대도시에 집중돼 있어 제대로 진단과 치료를 받지 못하는 경우가 많다"며 "이 때문에 인도 당뇨병 망막병증 환자의 45%가 실명한다"며 AI의 사진 판독을 통한 조기진단으로 실명하는 이의 수를 줄일 수 있을 것이라고 설명했다.
구글 픽셀 카메라 담당 제품 매니저인 아이잭 레이놀즈는 "요즘은 스마트폰을 사도 지금 갖고 있는 것과 별로 차이가 없다. 순수한 하드웨어상의 혁신을 끝났다"며 "이제 흥미로운 혁신은 AI와 소프트웨어와 하드웨어의 교점에서 나온다"며 구글 홈, 구글 픽셀 스마트폰, 구글 픽셀 버드(구글 번역과 연동되는 이어폰) 등 제품들을 소개했다.
일본 식품기업 큐피의 생산부문 매니저인 다케시 오기노 씨는 유아용 가공식품의 원재료인 '깍두기처럼 썬 감자'의 품질을 점검하는 기술을 구글 텐서플로로 개발한 사례를 소개했다. 변색한 부분이 있거나 비뚤게 썰린 감자 조각을 AI로 찾아내서 품질 개선에 도움이 됐다는 것이다.
구글 리서치의 리서치 프로그램 디렉터인 린 하와 구글 어시스턴트 팀의 엔지니어링 총괄인 프라비르 굽타는 구글 번역과 구글 어시스턴트 등이 여러 가지 정보를 끌어와서 상황에 맞는 답을 하는 과정을 설명했다.
뉴질랜드 웰링턴 빅토리아대 박사과정 학생인 빅터 안톤은 드론이 찍은 사진을 통해 멸종위기종인 '바다소'(sea cow)의 서식을 파악하는 기술을 소개했다. 이런 기술을 통해 인간보다 훨씬 정확하게 멸종위기종의 현황을 파악하고 보호에 나설 수 있다는 것이다.
solatido@yna.co.kr
(끝)
<저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포 금지>
AI 최고연구자 제프 딘 발표…AI로 유방암 진단기술 등 소개
"인공지능 기술 확산 유도위한 것"…국내 기술 종속 심화 우려 제기
(서울=연합뉴스) 임화섭 = 세계 최대 인터넷 기업인 구글이 소속 엔지니어들의 내부 연수용으로 쓰던 머신러닝(기계학습) 강좌를 내년 초부터 일반인도 무료로 들을 수 있게 된다.
이는 인공지능(AI) 기술의 활용을 대중화하는 한편 이 회사가 주도하는 머신러닝용 오픈소스 라이브러리인 '텐서플로'(TensorFlow)를 널리 퍼뜨리기 위한 것으로 풀이된다.
한국에는 인공지능 분야 개발자의 수를 늘리고 이 분야를 이용한 기술 발달에 자극을 주는 효과가 있을 것으로 보이지만, 구글 텐서플로에 맞설만한 국내 플랫폼이 없는 상황에서 '기술 종속'이 심화될 우려도 있다.
구글의 AI 분야 최고 연구자(시니어 펠로)인 제프 딘은 28일 일본 도쿄의 구글 재팬 사무실에서 열린 'AI와 함께' 언론 행사에서 이런 계획을 밝혔다. 이 자리에는 한국·중국·인도·일본·호주 등 아시아태평양 지역 언론사의 데스크급 기자 60여명이 참석해 구글의 AI 전략에 관한 설명을 들었다.
딘은 "2012년만 해도 머신러닝 분야 훈련을 받은 구글 임직원은 1천명 미만이었으나 내부 연수를 통해 엔지니어들이 이 분야 훈련을 받아 지금은 1만8천명이 넘는다"고 소개했다. 기술직과 비기술직을 통틀어 전체 구글 임직원 수는 7만4천명이다.
그는 이 연수 프로그램을 외부 대학에도 시험적으로 제공해 1천여명의 피교육자들로부터 피드백을 받는 등 개선했다며 "내년 초에 이 자료를 온라인으로 올리겠다"고 밝혔다.
그는 이 강좌가 구글 엔지니어들을 위한 내부 교육에 쓰는 것과 본질적으로 동일하다고 강조했다.
딘은 "AI 연구와 활용을 선도하는 기업으로서 구글의 목표는 AI의 혜택을 모두가 누릴 수 있도록 하는 것"이라고 강좌를 공개키로 한 배경을 설명했다.
이에 앞서 구글은 2015년 11월 머신러닝용 오픈소스 소프트웨어 라이브러리인 '텐서플로'(TensorFlow)를 공개해 보급에 힘써 왔다. 텐서플로는 현재 세계에서 가장 널리 쓰이는 머신러닝용 라이브러리다.
딘은 2012년까지만 해도 AI 연구계에서 표준적으로 쓰이던 신경망의 규모는 연결 수가 100만∼1천만 수준에 불과했으나 구글의 요즘 모델은 그 1백∼1천배 수준인 10억개 이상의 연결을 이용하고 있다며 "투입하는 컴퓨팅 파워의 증가가 인공지능 분야의 폭발적 발전을 가져왔다"고 평가했다.
딘은 구글이 '오토ML'(자동화된 머신러닝·automated machine learning)과 함께 머신러닝 모델의 구축 과정을 자동화하기 위한 연구를 진행중이라고 설명했다.
지금은 사진 속 인물과 물체 인식, 음성 인식, 사진을 통한 질병 진단 등이 해야 할 일의 성격에 알맞는 특화된 데이터와 특화된 알고리즘을 통해 수행되지만, 앞으로는 이런 머신러닝 모델 구축 자체를 자동화하는 방향으로 기술이 발달할 것이라는 설명이다.
이날 행사에서 구글은 지금까지 내놓은 기계 번역, 질병 진단, 사진 자동분류 등 제품 현황을 소개했다.
구글 리서치의 의학영상팀 프로덕트 매니저 릴리 펭 박사는 AI를 이용한 사진 판독으로 당뇨성 망막병증(diabetic retinopathy)과 암 생검(cancer biopsy)을 진단하는 기술을 설명했다.
그는 미국 안과 전문의들과 AI 알고리즘의 진단 정확성을 비교해 본 결과 알고리즘의 평균이 95%로, 전문의들의 중간값(91%)보다 오히려 높았다고 설명했다. 이 내용은
또 사진 판독을 통한 유방암 진단도 인간이 도저히 처리할 수 있는 분량의 데이터를 AI가 처리할 수 있다고 설명했다.
그는 "인도의 경우 안과의사가 적정 수준보다 12만7천명 모자라며, 적은 수의 의사가 대도시에 집중돼 있어 제대로 진단과 치료를 받지 못하는 경우가 많다"며 "이 때문에 인도 당뇨병 망막병증 환자의 45%가 실명한다"며 AI의 사진 판독을 통한 조기진단으로 실명하는 이의 수를 줄일 수 있을 것이라고 설명했다.
구글 픽셀 카메라 담당 제품 매니저인 아이잭 레이놀즈는 "요즘은 스마트폰을 사도 지금 갖고 있는 것과 별로 차이가 없다. 순수한 하드웨어상의 혁신을 끝났다"며 "이제 흥미로운 혁신은 AI와 소프트웨어와 하드웨어의 교점에서 나온다"며 구글 홈, 구글 픽셀 스마트폰, 구글 픽셀 버드(구글 번역과 연동되는 이어폰) 등 제품들을 소개했다.
일본 식품기업 큐피의 생산부문 매니저인 다케시 오기노 씨는 유아용 가공식품의 원재료인 '깍두기처럼 썬 감자'의 품질을 점검하는 기술을 구글 텐서플로로 개발한 사례를 소개했다. 변색한 부분이 있거나 비뚤게 썰린 감자 조각을 AI로 찾아내서 품질 개선에 도움이 됐다는 것이다.
구글 리서치의 리서치 프로그램 디렉터인 린 하와 구글 어시스턴트 팀의 엔지니어링 총괄인 프라비르 굽타는 구글 번역과 구글 어시스턴트 등이 여러 가지 정보를 끌어와서 상황에 맞는 답을 하는 과정을 설명했다.
뉴질랜드 웰링턴 빅토리아대 박사과정 학생인 빅터 안톤은 드론이 찍은 사진을 통해 멸종위기종인 '바다소'(sea cow)의 서식을 파악하는 기술을 소개했다. 이런 기술을 통해 인간보다 훨씬 정확하게 멸종위기종의 현황을 파악하고 보호에 나설 수 있다는 것이다.
solatido@yna.co.kr
(끝)
<저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포 금지>
관련뉴스
