[구글 I/O 2016] 구글 전략, 모바일 퍼스트에서 ‘인공지능 퍼스트’로 바뀐다

구글 전략, 모바일 퍼스트에서 ‘인공지능 퍼스트’로 바뀐다

동아사이언스 2016.05.21(토) 마운틴뷰=심재석 기자

http://m.dongascience.com/news/view/12198

 

[구글I/O 키노트]② 모바일보다 AI 우선

 

                           순다 피차이 CEO가 구글 I/O 2016 키노트 연설을 하고 있다

 

미국 캘리포니아 마운틴뷰에서 이번 주 열리고 있는 구글의 연례 개발자 회의 ‘구글 I/O 2016’에서 가장 자주 언급되는 키워드는 ‘인공지능’과 ‘머신러닝(기계학습)’입니다. 알파고 덕분에 우리에게 유명해진 구글의 인공지능 기술은 모든 구글 서비스의 토대가 되어 가는 모습입니다. 마치 공기처럼 겉으로 보이지는 않더라도 구글 서비스의 어디에나 인공지능과 머신러닝 기술이 포함돼 있습니다.

 

개막 키노트에서 순다 핀차이가 처음 소개한 ‘구글 어시스턴트’는 일종의 인공지능 기술을 기반으로 한 가상비서 서비스입니다. 애플의 시리와 유사한 서비스로, 머신러닝 기법으로 개발됐습니다. 사람이 말로 질문을 하거나 지시를 내리면 구글 어시스턴트는 이에 대한 대답을 하거나 검색결과를 알려주고, 명령을 이행합니다.

 

구글 어시스턴트가 사용자의 요구에 맞는 응대를 할 수 있는 것은 머신러닝을 통해 학습된 인공지능 기술 덕분입니다. 음성인식, 검색, 정답제시 등을 위해서는 모두 머신러닝 기술이 사용된다고 합니다.

 

예를 들어 음성인식의 경우 컴퓨터는 소리를 입력받아 그것이 ‘가’라는 소리인지 ‘나’라는 소리인지 구별해야 합니다. 하지만 아날로그 음파에는 명확한 구분선이 없기 때문에 어디서 어디까지가 ‘가’이고 어디서 어디까지가 ‘나’인지 정하기 어렵습니다. 이럴 때 머신러닝 기술을 활용하면 사람이 정확한 구분선을 정해주지 않아도 스스로 학습해 두 음파의 차이를 구분해 냅니다.

 

<중략>

 

인공지능 기술은 단순히 구글의 신제품에만 국한돼 적용되는 것이 아닙니다. 구글이 전 세계 웹사이트를 검색해 결과를 보여주는 과정에도 인공지능 기술이 활용되고, 지메일의 스팸을 걸러내는 일을 하기 위해서도 컴퓨터는 스스로 학습을 합니다.

 

구글은 이같은 일을 더욱 잘하기 위해 스스로 프로세서 칩을 개발해 이번 IO 행사에서 발표했습니다. 사실 머신러닝의 장벽은 알고리즘이 아닙니다. 알고리즘에 대해서는 이미 많은 논문이 나와 있고, 오픈소스로 공개된 것도 적지 않습니다.

 

현실에서 머신러닝을 활용하는데 가장 큰 장애로 작용하는 것은 데이터의 부족과 느린 학습 속도(컴퓨팅 파워)입니다. 머신러닝을 활용하려고 해도 학습을 시킬 데이터가 부족하거나 학습하는데 너무 오래 걸려서 결과적으로 학습을 하지 못하는 경우가 많습니다.

 

알파고는 이세돌 9단과의 대결에 앞서 3000만 건의 프로기사 기보로 학습을 했고, 빠른 추론을 위해 1200개의 CPU와 600개의 GPU를 사용했습니다.

 

이 중 속도 문제에 대한 해결책으로 머신러닝 전용 프로세서인 TPU(Tensor Processing Unit)을 발표했습니다. TPU는 CPU나 GPU를 대체하기 위한 것이 아니라 CPU에서 초정밀계산과 같은 머신러닝에 필요 없는 기능을 빼서 에너지를 오로지 학습에만 집중할 수 있도록 한 칩입니다. 구글은 2년 전부터 이 칩 개발을 시작했고 현재 수천 개의 TPU를 사용 중이라고 회사 측은 밝혔습니다.

 

                                    어지럽게 널려 있는 물건을 집어내는 로봇팔

<중략>

 

순다 핀차이 구글 CEO는 키노트를 마무리하며 “인공지능은 기후변화에 대처하거나 인류의 건강을 지키는데 유용하게 사용될 수 있다”면서 “구글의 여정은 모바일 우선(Mobile First)에서 인공지능 우선(AI first)으로 바뀌고 있다”고 말했습니다.