페이스북이 경쟁사들보다 9배 빠른 새로운 기계학습(머신러닝) 번역 방법을 발표하였다.
더버지(The Verge)에 의하면 신규 기계학습 번역은 아직 연구 단계이지만 페이스북의 인공지능 기술자 데이빗 그랭지어(David Grangier)와 마이클 울리(Michael Auli)는 그 가능성에 대해 설명하였다.
데이빗 그랭지어는 "현재 페이스북 환경에서 해당 작업을 실행하기 위해 제품 팀과 협의하고 있다", "언어 측면에서 학술 데이터를 실제 환경으로 이동 시킬 때는 차이점들이 있다", "학술 데이터는 뉴스 형태의 데이터인데 페이스북에서 사용하는 대화는 구어체이므로 이 과정을 더 쉽게 하기 위해서 속어를 사용하였다"고 말했다.
또한 그들은 페이스북의 기계학습 번역은 기존의 RNN (Recurrent Neural Network, 재발형 신경망) 대신 CNN (Convolutional Neural Network, 나선형 신경망)을 사용한다고 설명하였다.
RNN은 문장을 단어 단위로 번역하기 위해 왼쪽에서 순차적으로 분석하는데 CNN은 데이터의 차이점을 동시에 살펴보므로 속도가 더 빠르며 GPU 연산 방식을 적용하기에도 어울리는 연산 방식이다.
거기에 언어학 같은 논리 구조를 구축하여 단순히 빠른 번역이 아니라 높은 수준의 번역도 동시에 추구할 수 있다.
아직 연구 기간이 짧은 방법이기 때문에 실용화 단계에 접어들려면 시간이 더 필요하지만 순조롭게 진행 된다면 페이스북이 전 세계인들의 소통에 기여하는 기틀이 되는 것도 가능성이 있다.
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