기계학습이 미래의 문서검색에 있어 매우 중요한 분야로 대두될 것으로 예상되며 궁극적으로 컴퓨터들이나 Google社의 검색 알고리즘들이 사람처럼 생각하게 될 수 있을 때 의미나 아이디어들, 그리고 사고방식들에 대한 텍스트화가 가능해질 수 있을 것이라는 주장을 내놓아 인공지능전문가가 바라보는 미래 문서검색기술에 대해 상세히 알아보고자 한다.
앞선 주장은 캐나다의 토론토대학 컴퓨터과학분야 교수인 Geoffrey Hinton씨가 주장한 내용으로 Google社의 기기학습과 인공지능 전문가로 활동하고 있는 그의 이력을 잘 보여주고 있는 내용이라 할 수 있겠다.
Amazon社, Microsoft社, Google社 등이 기술관련 대다수 기업들 중 기기학습과 관련된 다양한 툴들을 개발하여 데이터 중심의 의사결정과정을 증진시키는데 일조하고 있는 곳이라고 볼 수 있겠다.
[참고: http://www.computing.co.uk/ctg/news/2403533/amazon-follows-microsoft-and-google-into-offering-customers-ai-tools-with-amazon-machine-learning-service]
Hinton교수가 발표한 인공신경망 네트워크 내용을 살펴보면, 인공지능의 모델이 생체신경망 네트워크에 기반을 두어 인간의 두뇌처럼 활동하게 된다는 내용을 언급하였는데, 기기학습이 아직 이러한 시점에까지 미치지 못하고 있어 인간의 사고를 흉내낼 수 있는 수준에는 도달하지 못하고 있다는 점을 언급한 것으로 나타났다.
하지만 이미 기기들이 통계적 모델들로부터 배울 수 있는 단계까지 도달하였으며, 특히 Netflix와 같은 서비스들을 살펴보면 빅데이터와 알고리즘들을 거의 모든 의사결정 과정에 반영하여 유사한 수준이라 할 수 있다는 것이다.
[출처: http://www.computing.co.uk/ctg/analysis/2354840/big-data-crucial-to-daily-decision-making-at-netflix]
대다수 모바일폰에 탑재된 음성인식소프트웨어들 또한 최근 수 년간 눈부신 성장을 보여주고 있는데, 이를 통해 기기학습 알고리즘들이 현재 각종 실수들과 에러들을 줄여나가고 있어 이러한 에러비중을 약 5퍼센트 이하로 줄일 수 있는 수준까지 도달하였으며, 이러한 수치는 인간이 음성대화내용을 들을 때 발생하는 오류수치와 비슷한 수준까지 이르게 되었다 볼 수 있으며, 기기학습알고리즘의 정확도는 지금도 높아지고 있다 볼 수 있겠다.
그렇기에 만일 이러한 모델들이 기타 다른 상황이나 임무들에 활용될 수 있다면, 보다 손쉽게 검색엔진알고리즘의 목적에 부합하는 문서들로부터 의미를 보다 손쉽게 추출해낼 수 있을 것으로 예상되며, 이러한 시점에 도달하게되면 기기가 인간처럼 사고하게 될 수 있는 순간이 도래하게 될 것이라고 볼 수 있다는 것이다.
문서처리에 있어 이러한 인공지능적인 알고리즘에 대한 결과는 매우 중요하다고 볼 수 있겠다. 만일 사람들이 문장을 벡터 단위로 변환할 수 있어 문장이 지니고 있는 의미를 잡아낼 수 있게 된다면, Google社 같은 경우는 보다 나은 검색서비스를 제공하게 될 수 있을 것이고, 문서 내에 어떠한 의미를 기반으로 작성되었는지를 검색하게 될 수 있다는 것이라 하겠다.
또한 문서 내의 각각의 문장들을 벡터 단위로 변환할 수 있다면, 벡터들에 대한 결과치를 취합하게 될 수 있을 것이고 자연어를 모델링하게 되는 시도도 해볼 수 있을 것으로 기대해볼 수 있겠다. 이러한 생각들이 다소 오래된 방식의 인공지능들이 할 수 없었던 것들이라 하겠다. 또한 이러한 점들이 기기들이 잠재적으로 스스로를 사람처럼 생각하게 만들 수 있도록 가르치는 환경이 될 수 있을 것이라는 주장도 내세운 것으로 나타났다.
만일 웹 상에서 모든 영문화된 문서들을 읽을 수 있다면, 그리고 각각의 문장을 벡터 단위로 변환시킬 수 있게 된다면, 사람들이 사고하는 것과 마찬가지로 시스템을 훈련시킬 수 있는 풍부한 데이터를 획득하게 되는 것이라 하겠다.
이에 Hinton 교수는 향후 5년 내 벌어질 일들에 대해 생각해본다면, 문장들을 벡터 단위로 바꿀 수 있는 능력들이 갖추어질 수 있을 것이라 보고, 인간이 문서를 이해하는 것과 비슷한 수준의 변화가 인공지능에도 접목될 수 있을 것이라고 기대하고 있다 하겠다.
기기학습과 관련된 처리과정들의 발전은 현재 정부기금의 지원을 받고 있는 연구단체들 보다는 이러한 과정에 높은 흥미를 지니고 있는 개개인들에 의해 주도적으로 이루어질 것으로 예상되고 있다고 한다. Hinton 교수와 기타 기기학습 전문가들은 어떠한 기기학습이 생산성을 증가시키는데 중요하게 작용할 것인지에 대해 매우 기대하고 있는 상황이지만, 반대로 인공지능이 업무현장에 도입되어 직장을 잃게 될 수 있다는 우려를 가진 시각도 존재하고 있는 것으로 나타나 향후 인공지능의 발전상이 기대되는 시점이라 할 수 있겠다.
출처 KISTI 미리안 『글로벌동향브리핑』
