최근 IT 관련 소식 중에 핫한 내용을 꼽자면 증강현실(Augmented Reality, AR), 가상현실(Virtual Reality, VR)과 더불어 머신 러닝을 꼽을 수 있다.
이해하기 쉽고 누구나 관심가질 만한 IT 종목, 핫한 증강현실과 가상현실
증강현실과 가상현실의 경우 실제로 사용자가 체험할 수 있는 내용이기에 이에 대한 관심도 높고, 관련 내용도 쉽게 파악할 수 있다. 증강현실의 대표적인 예로는 구글 글라스과 마이크로소프트의 홀로렌즈를, 가상현실의 예로는 오큘러스 VR의 오큘러스 리프트를 들 수 있다.
아직 대중화를 논하기에는 이르지만 증강현실 기기는 상당한 종류의 제품이 출시되어 있으며, 가상현실은 본격적인 출격 준비를 갖추고 있는데다, SF 분야의 영화나 에니메이션 등으로 잘 알려져 있어 낯설지 않은 내용이다.
그에 비해 머신 러닝, 누구냐 너?(사진 : 엔비디아 기계학습 개발킷 Jetson TX1)
실제 제품으로 선보이며 소비자에게 익숙하게 다가온 증강현실이나 가상현실과 달리, 머신 러닝(Machine Learning)은 구글이나 페이스북, MS, 야후 등 거물급 IT 기업들이 관심을 보이고 투자한다는 소식은 들려도, 막상 그것이 어떤 것인지에 대해서는 애매모호하기만 한데, 이번 기사에서는 IT 시장의 뜨거운 감자 중 하나인 머신 러닝에 대해 알아보는 시간을 갖겠다.
기계 학습 머신 러닝, 발전된 인공 지능의 한 분야
머신 러닝은 그 단어에서 어느정도 의미가 유추되는데, 기계에 입력된 수많은 정보를 바탕으로 예상치 못한 상황에 대응할 수 있도록 하는 일종의 인공 지능의 한 분야로, 기존의 인공 지능이 미리 입력된 조건에 기반해 상황을 판단하고 결과를 출력한다면, 머신 러닝은 바로 바로 입력된 정보를 분석해 내용을 파악하고 미래 환경에 적응해가는 방식이다.
간단한 예를 들자면, 애플 시리나 MS 코타나와 같은 전자 비서 서비스를 기존의 인공 지능 기술을 이용할 경우 사용자에 따라 다른 목소리와 음성 패턴, 영어와 한국어등 각 지역별 언어 체계등 예상할 수 있는 모든 경우를 미리 입력해야 한다.
따라서 미리 입력된 조건 내에서는 빠르게 반응하지만 이를 벗어날 경우 에러를 뿜어내게 되는데, 'A에게 오전 10시까지 우리집으로 오라는 문자를 보내'라는 명령은 실행할 수 있지만 '우리집에 10시까지 오라는 문자를 A에게 보내'는 안되는 식이다.
반면, 머신 러닝은 미리 짜놓은 알고리즘을 바탕으로 미리 입력된 정보와 실제 사용 환경에서 반영되는 정보들을 비교 분석해가면서 기존에 없던 환경에도 대처할 수 있도록 해주므로, 위 문장에서 '어디(우리집)/ 언제(10시)/ 어떤(오라)/ 무엇을(문자)/ 누구에게(A)' 등을 인식해 문자를 보낼 수 있는 것이다.
또한, 사람이 손으로 쓴 글씨를 인식할 때 기존 인공 지능은 미리 정해진 몇몇 글꼴이나 사용자의 글씨 패턴에서 어긋날 경우 제대로 인식하기 어렵지만, 머신 러닝을 이용할 경우 사람도 못 알아볼 정도의 '개발새발' 글씨만 아니라면 높은 확률로 충분히 인식할 수 있다.
이를 이용한 것 중 하나가 바로 웹 사이트에서 자동화 봇 구별을 위해 쓰이고 있는 리캡챠(recaptcha) 시스템인데, 기계가 판독하기 어려운 단어를 기존에 판독된 단어와 함께 입력하도록 해 봇인지 아닌지 구별하는 동시에 자동판독 소프트웨어의 학습능력을 키우는데 활용할 수 있으며, 단순히 텍스트만이 아니라 특정 주제의 이미지를 선택하는 방식도 선보이고 있다.
이러한 머신 러닝에는 필연적으로 데이터 수집과, 수집된 대규모 데이터 처리를 위한 빅데이터 기법이 활용되며, 이러한 대규모 데이터 분석과 활용을 뒷받침하기 위해서는 필연적으로 고성능 하드웨어가 필요해진다.
머신 러닝, 우리의 삶을 바꿀 기술로 주목
머신 러닝의 활용 분야로는 애플 시리나 MS 코타나 같은 전자 비서 서비스 정확도를 높이고, N클라우드나 구글 포토, 페이스북이나 인스타그램 등에 업로드한 사진을 동물, 음식, 풍경 등의 카테고리로 자동 분류해줄 수 있으며, 이메일 서비스에서는 사용자들이 스팸으로 분류/ 신고한 메일들을 분석해 새로운 유형의 스팸 메일을 자동으로 차단하는 방식으로 활용할 수 있다.
또한, IPTV나 스마트TV에서는 그동안의 사용자 시청 패턴을 분석해 즐겨찾는 분야의 영화를 추천하고, 자신과 비슷한 취향의 사용자들이 찾는 다른 분야의 영화를 추천하는 등, 개인 맞춤형 서비스나 광고를 제공하거나, 스카이프에 등장한 실시간 통역 서비스, 우체국이나 택배사에서 사람의 필체를 인식해 지역별로 물건을 분류하는 작업도 머신 러닝 기법을 활용한 서비스의 하나다.
이처럼, 머신 러닝은 그 실체가 우리 눈에 보이지는 않지만 생활의 질을 높여주는데 이미 깊숙히 관여하고 있으며, 기업 입장에서는 보다 체계적으로 마케팅이나 상품 전략 수립 등에 활용할 수 있으므로 머신 러닝 사업에 적극적으로 뛰어들고 있다.
엔비디아가 11월 초 테슬라 M40과 M4를 발표하며 머신 러닝을 강조하고, 마이크로소프트의 이큐비오 인수나 구글의 타임풀 인수, 애플의 퍼셉티오 및 보컬IQ, 인텔의 사프론 인수등도 모두 머신 러닝 분야를 강화하기 위한 것으로 풀이되고 있다.
앞서 이야기했듯, 증강현실이나 가상현실처럼 머신 러닝은 반드시 가시적인 결과물로 나타나지는 않는다. 하지만 그들보다 실생활에 미치는 영향력은 비교할 수 없이 큰 만큼, 앞으로 어떤 식으로 발전해 나갈지 앞으로의 행보에 주목해보자.
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