구글, 머신러닝 '텐서플로' 공짜 공개…인공지능 분야의 안드로이드 노리나

구글, 머신러닝 보물 왜 공짜로 풀었나

지디넷코리아 2015.11.11(수) 김익현 기자

http://m.news.naver.com/read.nhn?sid1=105&oid=092&aid=0002086255

http://www.zdnet.co.kr/news/news_view.asp?artice_id=20151111142656&type=det&re=

 

텐서플로우 공개…기술보다 생태계 확대 선택

 

“인공지능 분야의 안드로이드를 노리는 걸까?”

 

구글이 머신러닝 핵심 소프트웨어인 텐서플로우(TensorFlow)를 오픈소스로 전격 개방했다. 이에 따라 외부 개발자들도 텐서플로우를 공짜로 쓸 수 있을 뿐 아니라 프로젝트에 참여해 수정 작업까지 할 수 있게 됐다.

 

텐서플로우는 구글이 내부적으로 사용해온 머신러닝 시스템 '디스트빌리프'의 후속 버전이다. 특히 텐서플로우는 이전 버전보다 훨씬 범용적으로 사용할 수 있어 구글이 애지중지하는 기술로 꼽히고 있다.

 

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지메일을 비롯해 50여 개에 이르는 구글 서비스에는 머신러닝 기술이 적용되고 있다. 사진은 이달초 에이밋 싱 구글 사장이 지메일에서 기계적으로 응답하는 기능을 도입하겠다고 발표하는 모습. (사진=씨넷)

 

과학잡지 <파퓰러사이언스>에 따르면 구글 제품 중 텐서플로우를 적용한 것도 50개를 웃돈다. DNN(Deep neural network)를 활용한 머신러닝 기술을 적용하는데는 텐서플로우가 필수적이기 때문이다. 이를테면 유튜브 동영상에서 고양이를 인식하는 등의 연산을 수행할 수 있는 것도 깊숙하게 파고들면 다 텐서플로우 덕분이다.

 

이처럼 텐서플로우는 구글에겐 인공지능 시대를 대비한 핵심 기술이나 다름 없다. 질문이 뒤따르지 않을 수 없다. 구글은 인공지능 시대 핵심 노하우를 왜 아무런 대가도 없이 공개하는 것일까?

 

■ "알고리즘보다 중요한 건 전문 엔지니어"

 

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구글의 머신러닝과 딥러닝에 대해 설명하고 있는그렉 코라도.

 

바로 이 부분에서 구글이 텐서플로우를 공개한 두 번째 이유를 찾을 수 있다. 전 세계에 흩어져 있는 머신러닝 개발자들을 구글 생태계로 끌어들이기 위한 미끼 상품일 수도 있다는 얘기다.

 

이와 관련 월스트리트저널은 “구글은 좀 더 많은 연구자들이 텐서플로우를 개선하고 새로운 방식으로 적용하는 아이디어를 내놓길 기대하고 있다”고 분석했다.

 

과학잡지인 <파퓰러사이언스>도 비슷한 분석을 내놨다. 전세계의 다양한 연구자와 개발자들이 자신들의 용도에 맞게 적용하게 되면 자연스럽게 텐서플로우가 널리 보급될 것이란 얘기다. 그럴 경우 구글은 자연스럽게 인공지능 분야의 선두 주자로 떠오를 가능성이 많다고 이 잡지는 분석했다.

 

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■ 하드웨어 시장의 거대한 변화 신호탄

 

구글의 이번 조치는 하드웨어 분야에 거대한 변화가 일어나고 있다는 신호탄이란 분석도 흥미롭다. 미국의 대표적인 디지털 문화 전문잡지인 <와이어드>가 이런 분석을 내놓고 있다.

 

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머신러닝 기술이 적용된 사례. 왼쪽 상단부터 시계 방향으로 구글 자율 주행차, 넷플릭스 영화추천, 마이크로소프트 음성비서 코타나, 아마존 홈 IoT 디바이스 에코.

 

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■ 스마트폰 단말기에서 직접 구동되는 방법은?

 

그렇다면 머신러닝 실행단계에서 데이터를 연속적으로 계속 보낼 수 있다면 어떻게 될까? 당연한 얘기지만 GPU를 활용해 CPU보다 훨씬 효율적으로 작업을 처리할 수 있게 된다. 구글의 최근 행보는 이런 부분과도 관계가 있다는 것이다.

 

머신러닝의 또 다른 과제는 스마트폰 단말기에서 바로 구동되도록 하는 부분이다. 작업을 수행할 때마다 인터넷으로 데이터센터에 접속할 필요를 줄여주기 위해서다.

 

인공지능 머신러닝 딥러닝

 

<와이어드>에 따르면 구글은 이번에 텐서플로우를 공개하면서 이 부분에 염두에 둔 것으로 판단된다. 외부 엔지니어들이 다른 하드웨어 플랫폼에 쉽게 적용할 수 있도록 만들어놨다는 것이다.

 

따라서 구글은 이번 공개를 통해 내심 텐서플로우가 광범위한 하드웨어에서 휴대 가능하게 만들려는 생각을 갖고 있을 것이라고 <와이어드>가 분석했다.