알파고(AlphaGo)로 유명한 구글 산하 인공지능(AI) 업체 딥마인드(DeepMind)가 데이터 처리와 자기 학습 코드를 연결하는 차세대 인공지능 기술을 발표해 화제다.

 

이번 새롭게 발표된 알고리즘 “미분가능 신경컴퓨터(DNC, differentiable neural computer)”는 정보를 메모리에 저장한 후 저장된 지식을 통해서 관련 분야의 문제를 해결할 수 있다.

 

딥마인드는 구글이 2014년에 4억 달러에 인수한 기업으로, 이 기업의 컴퓨터 과학자들은 그들의 새로운 뉴럴 네트워크(Neural Network, 인간의 뇌를 흉내)를 훈련시켜 가급적 빨리 런던의 지하철 망에서 이동 가능한 경로를 찾게 했다.

 

연구 책임자인 알렉스 그레이브스는 와이어드(WIRED) 영국판과의 인터뷰에서 에 신경 회로망은 런던 지하철 노선도에서 배운 것을 기억해 그 지식을 다른 비슷한 상황(예를 들어 파리의 지하철)에 응용할 수 있다고 설명하고 있다.

 

그레이브스는 “런던 지하철 노선도를 제공하면 이 알고리즘은 그것을 기억해 이후 필요하다면 비슷한 상황에서 활용이 가능하다”고 밝혔다. 인공지능이 효율적인 이동 경로를 찾는 것 자체는 별로 새롭지 않지만, 그 기법을 기억하는 인공지능은 이번이 처음이다.

 

기존 뉴럴 네트워크에서도 빠른 경로를 찾기 위해서 필요한 모든 정보를 학습할 수 있었다. 하지만 새로운 환경에서는 새로운 데이터를 재입력하는 작업이 필요하다.

 

그레이브스는 “일반적인 뉴럴 네트워크에 정보를 제공해도 그 정보를 언제까지나 보존할 수는 없다. 어느 시점이되면 수정되기 때문에 신경 회로망은 그 정보를 잃게 된다.”고 말한다. 하지만 그들이 개발한 뉴럴 네트워크 메모리에 보관하면 그 정보를 무한정 저장하는 것이 가능하다고 한다.

 

이어서 “일반적인 컴퓨터처럼 DNC는 메모리를 사용해 복잡한 데이터 구조를 표현하고 조작한다. 하지만, 뉴럴 네트워크처럼 데이터에서 그 작업을 수행하는 방법을 학습할 수 있는 점이 다르다.”고 밝혔다.

 

DNC에 관한 논문은 학술지 네이쳐(Nature)에 발표됐다. 이번 연구와 병행해서 발표된 논문에서 독일 야콥스대학 브레멘학교의 컴퓨터 과학자 헤르베르트 예거는 “이 메모리가 DNC의 논리적인 판단을 가능케 한다.”고 주장했다.

 

이어서 예거는 “그레이브스 연구팀은 공공 교통기관의 경로를 만드는 논리적 사고가 필요한 과제를 인공지능에 경험시킴으로써 DNC의 성능을 입증했다.”면서, “지금까지의 컴퓨터는 어떤 목적에 쓰일 특정 프로그램을 보유할 뿐 목적을 달성한 적은 없었다.”고 전했다.

베타뉴스 우예진 기자 (w9502@betanews.net)
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