《구글에서 배우는 딥러닝》인공지능 딥러닝의 현재와 미래, 구글을 살펴라!

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

우리 삶에 가까이 다가온 인공지능은 프로 바둑 기사를 이기고, 퀴즈쇼에서 우승하는 등  놀랄만한 일들을 척척해내고 있습니다. 인공지능은 컴퓨터란 건 알겠는데, 기술의 핵심인 딥러닝은 어떻게 진행되는 건지 궁금하지 않습니까?

 《구글에서 배우는 딥러닝》는 일본 '닛케이 BP 사'가 2014년에 창간한 전문지로 '닛케이 빅 데이터'란 이름을 갖고 있습니다. 기업 사이에서 주목을 받는 빅 데이터와 인공 지능, IoT를 활용한 신사업의 창출과 업무개혁을 중점적으로 취재하고 있는데요. 관련된 뉴스와 활용 사례, 분석 기술과 데이터 노하우를  다룬 전문지입니다. 책은 취재와 인터뷰를 통해 연재한 글을 바탕으로 만들어졌습니다.

《구글에서 배우는 딥러닝》은 인공지능, 딥러닝, 머신러닝을 구분하는 기초 상식부터 딥러닝의 원리를 이해하고, 실제 기업에서 활용되는 딥러닝 사례들을 살펴볼 수 있습니다. 이해하기 쉽게 도표나 이미지를 활용하여 접근성을 높입니다.

인공지능의 핵심은 바로 '딥러닝'으로 최근 급속하게 보급되고 있는 분야죠. 심층학습이란 말로 번역할 수 있는데요. 딥러닝은 머신러닝의 한 분야입니다. 인공지능 중에는 인간이 프로그래밍을 해야 되는 것과 아니 것으로 나뉩니다. 그중에서도 각각 프로그램들이 필요한 유형의 인공지능과 머신러닝은 다르며, 머신러닝은 인공지능의 한 종류에 속한다고 할 수 있습니다.

예를 들어,  규칙에 기반을 둔 인공지능은 얼굴 사진에서 사람의 눈을 판단하려면 눈의 정의를 논리적인 조건식으로 가르쳐야 합니다. 그 작업을 눈, 코, 머리, 입, 귀로 반복해 나가야만 비로소 얼굴 사진 데이터에서 사람의 얼굴을 찾아낼 수 있는 단계까지 가는 거죠. 기본적인 머신러닝에서는 화상이나 음성, 텍스트 등의 데이터들을 입력 데이터로 제공합니다. 그러면 컴퓨터가 응답에 맞는 출력 데이터를 입력 데이터에 대응하는 형태가 됩니다. 컴퓨터에 학습을 시키는 구조가 바로 '머신러닝'이죠.

'딥러닝'은 사람이 입력 지시를 내리지 않아도 많은 양의 표본 데이터를 바탕으로 컴퓨터가 스스로 답을 찾는 방법을 학습하는 것입니다. 딥러닝이 사용하는 '뉴럴 네트워크 시스템'은 사람의 뇌 신경 세포를 모방해 만들었거든요. 알파고는 모든 바둑의 수를 계산해 싸우는 컴퓨터가 아닌, 딥러닝을 사용한 머신러닝 기술을 통해 컴퓨터 스스로 바둑을 통달할 수 있도록 만들었습니다. 그래서 가르치지 않아도 특정 상황에서 최적의 해답을 이끌어내는 컴퓨터로 스스로 진화한 것이죠.

구글의 서비스 중에는 이미 딥러닝이 적용된 것이 많습니다. 가정용 AI인 '구글 홈', 자율 주행차 기술연구 회사인 '웨이모;의 자동차, 사진을 자동으로 분류하는 '구글 포토', 인공지능이 평가하는 그림 그리기 시스템 '퀵 드로우', 대화로 인간을 보조하는 '구글 어시스턴트', 뉴럴 네트워크로 진화된 '구글 번역' 등 산업 전반에 사용화되었거나 예정입니다. 그 밖에도 기업에 도입되어 업무 효율성을 높인 사례들과 기업들의 다양한 딥러닝 활용 사례들이 자세히 소개되어 있습니다.

앞으로 우리들의 삶은 싫은 좋든 인공지능과 함께 성장해야 합니다. 'AI 퍼스트'를 선포한 구글은 미래산업을 선도할 디지털 자이언트로 주목해야 할 기업이죠. 이들의 비전과 투자 방향을 읽는다는 것은 모든 게 불확실한 4차 산업혁명 시대에 길잡이가 될 것입니다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 이 세 가지만 확실히 알아둔다면 앞으로 산업 전반, 경제 활동, 지적 활동, 사회 활동에 어려움을 없을 듯합니다.

인공 지능에 중점을 둔 기업들이 많겠지만 구글을 살펴봄으로써 시작해 보는 건 어떨까요?  스스로 1,000개 이상의 서비스에 딥러닝 기술을 활용하고 있고, 해마다 증가하는 추세를 볼 때. 책은 핵심 기술인 구글의 딥러닝의 메커니즘을 이해한다는 것만으로도  4차 산업혁명을 준비하는 기본이 될 것입니다.