기계도 공부하는 시대 ‘머신러닝(machine learning)’ [지식용어]

[시선뉴스 김병용 / 디자인 최지민] 최근 ‘머신러닝(machine learning)’이 화제다. 지난 9월 중국 화웨이가 머신러닝을 적용한 칩 ‘기린970’을 공개해 화제가 되었고, 이어 지난 20일에는 구글에서 ‘텐서플로우’라 칭하는 머신러닝을 모바일에서도 사용할 수 있는 ‘라이트 베타’를 공개했다. 애플 또한 신형 스마트폰에 머신러닝 기능을 담당하는 칩을 적용해 머신러닝을 최초로 상용화하였다. 이렇듯 전 세계 일류 기업들은 머신러닝 개발에 집중하고 있다.

머신러닝이란 인공지능 연구의 한 분야로 인간의 학습 능력과 같은 컴퓨터 학습 이론을 연구하는 분야인데, 1959년 아서 사무엘(Arthur Samuel)의 논문에서 “명시적으로 프로그램을 작성하지 않고 컴퓨터에 학습할 수 있는 능력을 부여하기 위한 연구 분야”라고 최초 정의되었다.

머신러닝 연구는 1950년대부터 시작되었다. 그러나 90년대까지 발전 후 더 이상의 발전을 이루지 못하고 정체 상태를 겪게 된다. 이후 2000년대 중반에 들어 사물인터넷이 활성화되면서 머신러닝 다시 한 번 현저하게 발전하게 된다. 그중 가장 눈에 띄는 발전이 바로 ‘딥 러닝(Deep Learning)’의 탄생이다. 

딥 러닝은 인공 신경망을 기반으로 컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 구축한 기계 학습 기술이다. 대표적인 머신러닝으로는 바둑기사 이세돌과의 대국에서 4승 1패로 승리한 구글의 ‘알파고(AlphaGo)’가 있다. 

현재 많은 기업들은 딥 러닝을 통해 머신러닝의 성공을 확인하고, 개발 연구에 경쟁을 별이고 있다. 

실제로 2014년 초 구글은 3년밖에 되지 않은 딥마인드(Deep Mind)라는 회사를 4억 달러가 넘는 금액으로 인수하였고, 딥마인드와 함께 알파고를 창조했다. 또한, 미국 IT 분야 리서치 기업인 가트너(Gartner)는 ‘2017년 신기술 하이프 사이클 보고서(Hype Cycle for Emerging Technologies)를 발표하여 디지털 경제를 주도할 신기술 트렌드로 딥 러닝을 언급하기도 했다.

현재 머신러닝은 이미지 인식이나 음성 인식, 번역 등 다양한 분야에서 성과를 이루고 있다. 특히 이미지 인식 분야에서는 단순하게 물체의 종류를 알아맞히는 것을 넘어 이미지 전체를 설명하는 글까지도 생성할 수 있는 수준에 도달했다. 인간의 삶을 획기적으로 발전시킬 수 있다는 의미다. 

그러나 일각에서는 머신러닝에 대한 우려의 목소리도 내고 있다. 머신러닝이 악용 될 수 있다는 것이다. 하나의 예로 외국의 한 사이버 보안 전문가는 해커들이 머신러닝을 이용해 불특정 다수에게 피해를 줄 수 있다고 전하기도 했다. (물론 아직까지 머신러닝에 의한 피해사례는 발견되지 않았기 때문에 기우라는 의견도 있다)

4차 산업혁명의 핵심이라 불리는 머신러닝. 머신러닝의 본격적인 상용화를 앞둔 현재, 이를 통해 더욱더 편안한 삶을 누릴 수 있게 되었다. 그러나 머신러닝으로 인해 발생할 수 있는 피해가 우려되는 만큼 인간의 삶과 기계가 아름답게 공존할 수 있도록 노력해야 할 것이다.