구글 머신러닝의 연구의 핵심

[MIT 선정 창의적 혁신가] 구글 딥러닝 연구자 일리야 서츠케버

인공지능 연구자들은 컴퓨터가 알아서 데이터의 패턴을 인식하는 딥러닝이라는 방식에 주목하고 있다.

이 기술의 잠재력을 증명해낸 사람이 있었으니, 바로 캐나다 토론토대학의 딥러닝 선구자의 제자이자 이 기법으로 2012년 이미지인식 대회에서 우승한 일리야 서츠케버(Ilya Sutskever)다.

그는 현재 구글브레인 연구팀의 핵심 일원이다. 필자는 그에게 딥러닝이 인간의 시각을 흉내 내고 다양한 문제를 해결할 수 있는 이유를 물었다.

“사람이 어떤 물체를 볼 때 그게 무엇인지 알기까지는 수백 분의 1초도 걸리지 않는데 비해 인간의 신경세포는 매우 천천히 움직인다. 뇌는 소수의 병렬계산만 한다. 인공 신경세포 네트워크는 매우 병렬적이고 단순한 계산의 연속일 뿐이다.

우리는 이러한 접근방식을 다양한 문제에 접목시키고 가능성을 확장하기 위해 회사를 설립했다. 얼마 후에는 구글에 편입했다. 그림인식에 사용되는 이론이 언어간 번역에도 매우 훌륭한 결과를 가져올 수 있다고 증명했다.

이 방식은 기존의 번역 기술보다 월등할 것이다. 앞으로 딥러닝이 다양한 분야에서 커다란 진전을 보이게 될 전망이다. 이 기술은 문제의 특성에 대해 아무런 추측을 하지 않기에 적용대상이 다양하다.”
번역 김은혜

[본 기사는 테크엠(테크M) 2015년 10월호 기사입니다. 더 자세한 내용은 매거진과 테크M 웹사이트(www.techm.kr)에서 보실 수 있습니다.]
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