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딥마인드, 생각하는 'AI 컴퓨팅' 개발

입력 2016-10-13 18:30:08 | 수정 2016-10-14 04:22:04 | 지면정보 2016-10-14 A9면
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알파고보다 진화한 머신러닝
메모하고 저장하는 능력 갖춰
인공지능(AI) 바둑 프로그램인 ‘알파고’를 개발한 구글 딥마인드 연구팀이 한층 진화한 머신러닝 기술을 내놨다. 머신러닝은 기계가 인공지능을 통해 스스로 분석하고 학습하도록 하는 기술이다.

딥마인드 연구팀은 12일(현지시간) 계산장치와 저장장치를 분리하는 방식으로 기계가 복잡한 학습을 할 수 있도록 하는 ‘DNC(differentiable neural computer)’ 기술을 개발했다고 국제학술지 네이처 온라인판에 발표했다. 파이낸셜타임스는 딥마인드가 생각하는 컴퓨터 개발에 한 발짝 다가섰다고 평가했다.

그동안 머신러닝 연구자들은 기계가 연속적으로 학습하도록 하거나, 학습 능력을 강화하는 데 집중해왔다. 이들 프로그램은 학습한 데이터를 저장하는 데는 한계가 있었다. 딥마인드 연구팀은 이 같은 문제를 외부에 메모리를 제작하는 방식으로 해결했다.

기계가 연산하는 동안 이전에 학습한 데이터는 별도 메모리에 저장해 놓고 필요할 때 바로 꺼내올 수 있도록 한 것이다. 이 같은 메모리 기능은 인간의 단기 기억인 ‘작업기억’과 같은 역할을 한다고 딥마인드 연구팀은 설명했다.

딥마인드 연구진은 “DNC는 메모를 남겼다가 다시 보는 것처럼 계산값을 저장하고 이후 다시 읽기가 가능하다”며 “컴퓨터 기술과 저장 능력을 함께 활용했다”고 설명했다.

이 기술을 활용해 AI는 최단거리 찾기, 가족관계 추론 등의 기능을 할 수 있다. 딥마인드 연구진은 DNC에 런던 지하철 노선표를 학습하게 한 뒤 최단 거리를 스스로 찾게 하는 실험을 했다. 그 결과 기존 프로그램에서는 정확도가 약 37%에 불과했지만 DNC가 수행한 계산의 정확도는 약 99%까지 향상됐다.

홍윤정 기자 yjhong@hankyung.com

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