구글에서 배우는 딥러닝

구글에서 배우는 딥러닝
닛케이 빅데이터 지음, 서재원 옮김 / 영진.com(영진닷컴) / 2017년 9월

몇 해 전까지만 해도 SF 영화속에서나 들을 수 있던 '인공지능(AI)'이란 용어가 이제는 우리 삶에 너무나 자연스럽게 스며들어 인공지능 에어컨, 세탁기, 공기청정기 그리고 인공지능 비서와 같은 제품들이 속속 출시가 되고있는 요즘입니다.

인공지능이란 그 동안 인간의 고유 영역으로 여겨지던 사고, 분석, 창작등 다양한 두뇌활동을 기계가 유사하게 구현해 내는 기술입니다. 물론 최근에 인공지능 붐을 일반 대중에게 더욱 알린 계기는 당연히 세계최고의 바둑기사인 이세돌 9단을 인공지능 알파고가 승리를 거둔 세기의 사건이 될 것입니다.

많은 사람들이 충격을 받았음은 물론, 더 나아가 인공지능이 일부 연구자나 기술자들만의 소유물이 아닌 "인간 노동력의 대체라는 불안의 전조"로서 호기심을 넘어 그 본질을 알고자 하는 일반인들의 욕구가 증폭되는 시점이라 할 것입니다.

이에 본서 <구글에서 배우는 딥러닝 Learning from Google Deep Learning> 에서는 일반인을 대상으로 복잡한 수학 공식을 전혀 사용하지 않고, 인공지능과 머신러닝 그리고 딥러닝과 같은 기본 매커니즘을 쉽게 설명하고 있습니다.

또한 구체적인 활용법을 시각화 하기위해 구글의 서비스와 실제기업이 업무에서 활용하는 사례와 활용을 검토하는 방법을 제시하고 있습니다.

본서에서는 인공지능과 머신러닝 그리고 딥러닝의 차이점을 먼저 짚어주고 있습니다.

인공지능 = 지적인 정보처리를 하는 것, 또는 그러한 기술

머신러닝 = 기계가 학습을 통해 배우고 결론을 도출하는 방식, 인간이 프로그램을 제공하지 않고 단순히 입력에 대한 출력세트 예제(모델)를 기계에 많이 제공하고, 방대한 데이터를 바탕으로 학습모델을 만드는 것

딥러닝 = 머신러닝과 마찬가지로 인간이 프로그램을 제공하지 않지만 계산처리를 여러단계로 세분화하여 좀더 복잡한 처리도 가능. 빅데이터를 통해 스스로 학습하고 진화하는 과정을 반복해 원하는 해답을 도출

그래서 딥러닝은 머신러닝의 일부(=한 분야)가 되는 것이며, 이러한 딥러닝과 머신러닝은 인공지능을 구현하기 위한 방법중의 하나라고 할 수 있습니다.

본문 격에 해당하는 2장 ~ 4장을 통해서는 딥러닝의 매커니즘(인간의 뇌의 신경구조를 모방한 뉴럴네트워크, 시냅스와 노드의 개념/지도학습과 강화학습) 및 구글 딥러닝 활용사례(인공지능비서, 자율주행에 사용되는 딥러닝기술, 이미지, 텍스트, 동영상, 음성인식, 기계번역 그리고  구글의 각종  머신러닝 API 소개) 더 나아가 딥러닝을 기업에 활용하는 사례 소개를 통해 대기업에서 중소기업에 이르기까지의 전방위적인 활용가능성을 논의하고 있습니다.

2016년 부터 구글은  Mobile- First에서  AI-First 로 핵심 전략을 수정한 바 있습니다. 이는 곧 구글이 제공하는 서비스에 적극적으로 인공지능을 탑재하여, 각종 비즈니스 환경에 인공지능을 적극 활용할 수 있도록 하겠다는 의지로 풀이됩니다.

그리하여 머신러닝과 딥러닝을 세상 모든 곳에 적용할 수 있다는 소위 민주적 인공지능에 대한 비전을 제시하고 있습니다.

이제 인공지능은 이미 우리 삶에 깊숙이 들어와 있으며, 거부할 수 없는 트렌드로 굳어지고 있습니다.

"미래는 미리 선점하는 자에게 모든 과실을 내어준다"는  분명한 이치를 본서를 통한 인공지능의 활용과 미래를 통해 많은 분들께서 확인해 보셨으면 좋겠습니다.