기계 진화의 비밀…딥러닝은 무엇인가
미래시대 기계와 인간의 인터페이스 변화

‘과학(Science)’은 무엇인가? 혹자는 과학을 일컬어 보편적인 진리나 법칙의 발견을 목적으로 한 체계적인 지식이라고 말한다. 물론 틀린 말은 아니다. 하지만 조금 더 단순한 시각으로 바라보면 ‘과학’은 인류가 활동하는 모든 것의 시작점이고 결정체다.

과학은 인류 문명의 시작이며 인류의 삶의 변화를 위한 거대한 창작이다. 4차산업혁명 역시 과학의 시작에서 비롯되고 있다. 과학은 4차산업혁명 시대의 두뇌다. 과학이라는 체계적인 지식은 인류의 과거와 현재, 미래를 체계적으로 변화시켰고 변화시키고 있다.

글로벌 생활과학 전문 미디어 <데일리포스트>는 창간 5주년을 맞아 ‘과학’의 시작에서 비롯된 ‘4차산업혁명’을 주도할 차세대 과학기술의 현주소를 통해 앞으로 살아갈 미래 시대의 새로운 변화를 내다봤다. [편집자 주]


[데일리포스트=황선영 기자] “시리(Siri)야 OOO에게 전화해줘”…“딩동~OOO님 휴대전화로 연결 중입니다” “30분 후 집에 도착해 난방 작동해줘~”…“딩동~홈네트워크를 통해 OOO님 아파트 거실의 난방이 30분 후 작동됩니다.”

사람은 태어나는 순간부터 무엇인가를 배우게 된다. 웃는 모습과 밥을 먹고 말하는 단어에 이르기까지 다양한 수단을 학습하게 된다.

성장 과정에서 학업을 통해 이론을 습득하고 성인이 되면 자신의 업무에 필요한 지식과 기술을 배우게 된다. 이를 통해 인간은 스스로 진화하게 된다.

인간은 태어나서 성장기를 통해 배움을 바탕으로 진화하는 반면 기계는 인간의 프로그래맹에 의존해 반복적으로 일을 한다. 인간과 다른 게 있다면 인간이 설계한 대로 ‘반복’하는 것이지 스스로 터득하는 것 즉 ‘생각’이 아니다.

그래서 나온 개념이 바로 ‘인공지능 머신러닝’이다. 인공지능 머신러닝은 컴퓨터가 학습토록 하는 범위의 ‘기계학습’이며 이보다 더 진화된 ‘인공지능 딥러닝’이 있다.

인공지능 딥러닝의 뜻은 ‘심화학습’으로 요약정리와 추상적 추리까지 가능해 인공지능 머신러닝의 능력과 비교할 때 훨씬 진화됐다.

딥러닝을 거친 인공지능은 스스로 학습이 가능하다. 인간의 도움 없이 혼자 연관된 지식을 조사하고 분석할 수 있다.

인간의 두뇌는 신경세포로 연결돼 순식간에 전기신호를 주고 받고 생각한다. 아무리 성능이 좋은 컴퓨터라고 하더라도 엄청난 규모의 정보를 동시 저장하고 분석해 인간처럼 반응하기는 쉽지 않다. 때문에 방대한 컴퓨터를 네트워크로 연결하는 신경망컴퓨터의 개념, 이것이 바로 인공지능 딥러닝이다.

인공지능 딥러닝의 완결판 음성기반 서비스 ‘시리(Siri)’의 등장

지난 2011년 애플의 아이폰이 전 세계를 강타하면서 모바일 시장 패러다임을 바꾼 그 시기 애플은 음성기반 서비스 프로그램인 ‘시리(Siri)’를 출시하면서 IT 혁신의 돌풍을 일으켰다.

버튼 동작 없이 사용자의 음성인식만으로 전화 통화가 가능하고 문자 전송, 인터넷 검색, 길 찾기 등 다양한 기능을 수행하고 나선 ‘시리’는 말 그대로 인공지능 딥러닝 시대의 신호탄임에 분명했다.

실제로 애플이 출시한 시리의 파급은 엄청났다. 시리의 탄생으로 IT 업계의 인공지능 딥러닝 기술력은 더욱 발전했고 뒤를 이어 구글의 ‘구글 홈’과 마이크로소프트(MS)의 ‘인보크’ 등이 잇따라 출시하고 나섰다.

국내 IT 기업 역시 인공지능 딥러닝 기술 확보에 나서면서 KT가 ‘기가지니’를 출시했고 이어 SK텔레콤이 ‘누구’를 공급했다. 인공지능 딥러닝 기술은 단순히 모바일 시장에서만 국한되지 않았다.

건설업계 역시 인공지능 딥러닝 기술을 기반으로 홈네트워크 아파트를 잇따라 공급하면서 음성인식만으로도 홈 기기 작동이 가능한 IT 주택이 붐을 이루고 있다.

한 대형 건설사 관계자는 “지난해부터 신규로 공급하는 모든 아파트마다 인공지능 딥러닝 기술을 적용한 홈네트워크 시스템과 IoT(사물인터넷) 기반의 첨단 아파트를 공급하고 있다.”고 말했다.

인공지능 딥러닝 기반의 음성 서비스 시장이 거대해지면서 관련 기업들의 매출도 가파른 성장세를 나타내고 있다.

실제로 글로벌 음성인식 스피커 시장 규모는 매년 평균 40% 이상 성장하면서 오는 20201년에는 21억 달러(한화 2조 3600억원) 규모에 이를 것이라는 전망이 나왔다.

인공지능 딥러닝의 개념…기계를 학습하다

시리(Siri)와 같은 음성인식기술은 컴퓨터가 마이크와 같은 소리 센서를 통해 얻은 음향학적 신호(acoustic speech signal)를 단어나 문장으로 변환시키는 기술이다.

단순히 소리를 문자로 변환하는 과거의 음성인식기술과 달리 현재 음성인식기술은 텍스트를 컴퓨터가 이해토록 해 ‘자연어처리 기술’까지 가능토록 보완됐다.

이처럼 기계와 사용자의 대화가 가능토록 한 음성인식기술이 최근 비약적으로 발전한 배경에는 ‘딥러닝(deep learning)’기술을 꼽을 수 있다.

딥러닝 기술은 사물이나 데이터를 군집하거나 분류하는데 사용되는 기술이며 많은 데이터를 컴퓨터에 입력하고 비슷한 것을 분류토록 하는 ‘기계 학습’ 알고리즘이다.

딥러닝 알고리즘은 음성 데이터의 입력과 각 모델들의 특징벡터 추출, 출력까지 복잡한 ‘맵핑(Mapping)’과정이 훨씬 빠르고 정확하게 만들어준다.

한국전자통신연구원 관계자는 “신경망이 크고 복잡해질수록 많은 데이터가 요구되는데 이 같은 방대한 양의 데이터를 처리할 CPU와 GPU 같은 하드웨어도 상대적으로 크게 발전했다.”고 말했다.

인공지능 딥러닝을 바탕으로 한 음성인식기술은 현재 전화 통화와 문자, 인터넷 검색 수준에서 벗어나 다양한 국가의 언어 통역과 교육 등 사용자가 운용하는 모든 분야에서 활용되고 있다.

무엇보다 4차 산업 시대를 핵심 기술로 손꼽히고 있는 음성인식기술은 앞으로 더 많은 분야에서 활용될 것으로 전망돼 기계와 인간간 인터페이스를 변화시킬 혁신으로 주목받고 있다.

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