구글, “인공지능으로 인류 난제 해결한다”

AI를 주제로 한 아시아-태평양 지역 구글 기자간담회가 열렸다.

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제프 딘 구글 리서치팀 시니어 펠로우

“인공지능은 인류가 당면한 난제를 해결하기 위한 도구다.”

‘알파고’의 등장 이후 인공지능(AI)에 대한 막연한 공포가 커졌다. 인간의 영역으로 여겨졌던 분야들도 언제든지 AI에 의해 대체될 수 있다는 생각 때문이다. 구글은 이에 대해 아직 AI가 인간을 모방하는 수준이 아니며 현재 우려할만한 시스템이 아니라고 말한다. 오히려 AI는 사람을 돕는 도구로 사용될 수 있으며 인류의 중대한 과제를 해결하는데 활용될 수 있다는 입장이다.

구글은 11월28일 일본 도쿄에서 아시아-태평양 지역 구글 기자간담회를 열었다. 이번 간담회의 주제는 AI다. 구글은 AI를 통해 모든 사람이 혜택을 누릴 수 있도록 하는 게 목표이며, 이를 실천하기 위한 방법 중 하나로 인류의 난제 해결에 도움이 될 수 있도록 연구자들에게 AI 도구를 제공하고 있다. 구글은 의학, 환경보호, 에너지 소비 등의 문제를 해결하는 데 AI가 활용될 수 있다고 발표했다.

발표에 나선 릴리 펭 구글 러서치 의학 영상팀 프로덕트 매니저는 구글이 머신러닝을 통해 당뇨성 안과 질환과 암을 진단하는 도구를 개발한 사례를 소개했다. 머신러닝은 현재 AI 연구의 주가 되는 분야로, 컴퓨터가 인간과 비슷한 방식으로 학습하는 걸 말한다. 즉, 학습에 있어 인간이 직접적인 규칙을 제공하지 않고 컴퓨터가 스스로 데이터를 통해 학습하고 규칙을 일반화해 예측하도록 하는 기술이다.

릴리 펭 구글 러서치 의학 영상팀 프로덕트 매니저

당뇨성 안과 질환은 눈의 뒷면을 카메라로 촬영해 안과 의사가 질환의 흔적을 찾는 방식으로 판별한다. 하지만 환자보다 의사 수가 적어 45%의 환자가 진단을 받기 전에 실명하는 것으로 알려졌다. 특히 인도에서는 안과 의사가 12만7천명가량 부족하다. 이때 머신러닝을 활용하면 훨씬 적은 시간을 들여 빠르게 질환 여부를 판별할 수 있다.

구글은 미국의 안과 의사와 협력해 13만개의 이미지를 학습시키는 방식으로 알고리즘을 개발했다. 릴리 펭의 말에 따르면 알고리즘은 의사와 동등한 수준의 정확도를 보인다. 머신러닝은 암 진단 도구에도 활용되고 있으며 의학뿐만 아니라 신약 개발, 유전자 정보 분석 등 다양한 과학 분야에도 적용되고 있다.

머신러닝이 환경보호에 사용된 예로는 멸종위기에 처한 바다소 탐지 모델 개발 사례가 소개됐다. 항공 사진을 놓고 인간이 육안으로 바다소를 식별하는 건 힘든 일이지만 구글의 머신러닝을 위한 오픈소스 소프트웨어 텐서플로우로 만들어진 초기 모델은 80% 확률로 바다소를 찾아낸다. 이를 더욱 발전시켜 활용하면 바다소의 서식지를 파악해서 보호 관리를 쉽게 할 수 있도록 도울 수 있다. 에너지소비 문제 역시 머신러닝 시스템을 적용해서 전력 소비량을 예측해 전력을 효율적으로 활용하고 절감할 수 있게 된다.

제프 딘 구글 리서치팀 시니어 펠로우는 “특정 분야에 적용하기에 충분한 AI 시스템을 만들고 있고 궁극적으로는 광범위하게 적용할 수 있는, 어떤 질문에도 답할 수 있는 AI를 만드는 게 목표”라며 “구글이 원하는 건 사람들의 삶을 개선하는 것”이라고 말했다.

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