구글 딥마인드 "새 유형 머신러닝 개발"

구글의 인공지능(AI)이 더 세진다. 구글 인공지능 계열사 딥마인드가 `생각하는 컴퓨터` 개발을 촉진할 새로운 신기원적 기술을 개발, 발표했다.

파이낸셜타임스(FT) 등 외신에 따르면 올해 3월 `알파고` 대국으로 우리에게도 잘 알려진 데미스 하사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)가 이끄는 연구진이 새로운 유형의 머신러닝(machine learning) 신경망을 개발, 국제학술지 네이처 12일자 온라인판에 발표했다.

새 기술은 기존 컴퓨터 메모리와 뉴트럴 네트워크를 결합, 머신러닝 기능을 한층 고도화할 수 있게 했다. 신경망 컴퓨터 기술과 저장 능력을 함께 활용, 이를 통해 연구진은 복잡한 지하철 노선에서 최단 거리를 찾는 추론이 가능함을 입증했다.

구글 딥마인드 "새 유형 머신러닝 개발"

머신러닝은 기계가 스스로 학습해 더욱 똑똑해지도록 만들 수 있는 기술을 뜻한다. 지금까지 이런 신경망 기술은 입력 값 `계산`만 가능할뿐 필요한 내용을 저장하고 나중에 찾아서 읽을 수 있는 `저장` 기능은 없었다. 그러나 딥마인드 연구진은 신경망에 저장회로를 적용해 `미분가능 신경컴퓨터(DNC·differentiable neural computer)`라는 독특한 컴퓨터 기술을 개발했다.

DNC를 적용하면 컴퓨터 학습 능력이 발전되는 것으로 나타났다. 연구진은 컴퓨터에 노선 11개, 역 숫자가 270개인 런던 지하철 노선표를 학습하게 하고, 최단 거리를 스스로 찾게 했다. 또 한 집 안 가계도를 학습하게 한 뒤, 누가 누구의 사촌인지를 맞히게 했다. 또 서로 관련성이 있는 20개 질문과 응답을 만들어 학습시켰다.

이런 실험에서 DNC 컴퓨터는 98.8% 정확도를 보였다. 기존 다른 신경 컴퓨터 연구에서는 정확도가 37% 정도였다. 제이 맥클레런드 스탠퍼드대 마인드, 브레인, 컴퓨테이션 연구소장은 딥마인드 연구를 “AI 연구에 매우 흥미롭고 중요한 진전이 될 듯하다”고 평가했다. 한 과학자는 “현 AI 시스템보다 메모리 분야에서 훨씬 더 유용할 것”으로 내다봤다.

방은주기자 ejbang@etnews.com