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머신 러닝(Machine Learning)

기계 학습과 데이터 마이닝

ⓒ Qwertyus/wikipedia | cc0

방대한 분량의 축적된 데이터를 분석해 미래를 예측하는 기술이다. 미래를 예측한다는 점에서 데이터를 분석하는 빅데이터보다 한 단계 진화한 기술이다. 컴퓨터를 활용해 막대한 양의 데이터를 통계 처리해 새로운 패턴을 찾아내는 것으로, 사람이 특정 분야를 공부한 것과 같은 통찰력을 컴퓨터가 갖게 되기 때문에 머신 러닝이라고 부른다. 우리말로 ‘기계 학습’이라고 한다.

2002년 개봉한 공상과학(SF) 영화 〈마이너리티 리포트〉에는 범죄를 예측해 사전 차단하는 치안 시스템 ‘프리 크라임(pre-crime)’이 등장하는데, 이게 바로 머신 러닝을 활용한 것이다. 머신 러닝은 이미 우리의 일상생활에 깊숙이 들어와 있다. 일기예보, 교통신호등, 비행기 스케줄, 온라인 쇼핑, 주식시세 등은 물론이고 인터넷에서 음악을 듣거나 영화를 볼 때, 은행에서 업무를 보거나 친구와 메시지를 주고받을 때도 머신 러닝의 도움을 받는다. 특정 문장을 번역한 뒤 오역된 부분을 사용자가 직접 수정하면 번역 알고리즘이 이를 학습해 다음 번역 시에는 더 정교한 결과를 보여주는 구글의 번역 서비스나 포털 사이트 네이버에서 쓰는 ‘검색어 자동 완성’ 기능 등도 머신 러닝을 활용한 것이다.

글로벌 IT 기업들은 머신 러닝 시장에 앞다퉈 뛰어들고 있다. 미국 마이크로소프트는 독일 엘리베이터 업체 티센크루프 등 세계 수백 개 기업에 머신 러닝 솔루션을 제공하는 등 머신 러닝을 차기 주력사업으로 생각하고 있다. 이미 검색뿐 아니라 구글 번역, 사진 서비스 피카사 등 다양한 부문에 머신 러닝을 적용하고 있는 구글은 2014년 전자상거래, 게임 등에 대한 예측 모델을 개발하는 영국의 머신 러닝 관련 업체 딥 마인드를 4억 달러(약 4,300억 원)에 인수했다. 페이스북도 2015년 자체 개발한 머신 러닝 관련 소프트웨어를 외부 기술자에게 공개하는 등 사업 영역 확장을 추진 중이다.

네이버와 다음카카오 등 국내 기업도 인공지능(AI) 기술 연구에 머신 러닝을 포함하는 등 기술 개발에 박차를 가하고 있다. 네이버 산하 연구기관인 ‘네이버랩스’ 김정희 수석연구원은 “단어를 부정확하게 발음해도 사용자가 실제로 말하려고 했던 단어를 예측하는 음성 인식 기술 등 다양한 서비스에 머신 러닝 기술이 적용되고 있다”며 “앞으로는 사람의 생각을 이해할 수 있는 인지(認知) 기술로 확장해갈 것”이라고 말했다.

세계적인 IT 기업들이 속속 머신 러닝 분야에 뛰어드는 것은 활용 분야가 다양해 무궁무진한 시장이 존재하기 때문이다. 예컨대 머신 러닝 기술을 활용하면 각종 서비스 업체들은 이용자 패턴을 분석해 계약 만료 전에 이탈자를 방지하고 각종 질병 징후 예측을 통한 의료 서비스 개선이나 각 이용자 맞춤 광고 등에 적용할 수 있다. 임백준은 머신 러닝이 가진 마법 같은 능력 때문에 사람들은 인공지능을 획득한 컴퓨터가 인간에게 위해를 가하는 상황을 우려하기도 한다면서 이렇게 말했다.

“엄밀한 의미에서 보면 머신 러닝은 인공지능과 동의어가 아니지만 그러한 우려는 머신 러닝에도 해당한다. 스티븐 호킹이나 빌 게이츠 같은 사람은 인공지능이 인류에게 재앙이 될 수 있다고 경고했지만, 머신 러닝 혹은 인공지능을 실은 로켓은 이미 발사대를 떠났다. 머신 러닝의 손길이 우리 삶 속에 깊이 스며들어 있는 만큼, 로봇 혹은 인공지능의 자의식에 대한 고민은 더이상 공상과학의 영역이 아니다. 머신 러닝을 활용해서 산업을 발전시키고 비즈니스 모델을 새롭게 정의하는 노력이 이루어지는 한편으로, 컴퓨터의 지능에 대한 윤리적, 철학적 고민을 수행하기 위한 인문학적 토론이 사회적 차원에서 이루어져야 한다.”