[생활TECH] AI는 얼마만큼의 빅데이터를 원할까?

[테크월드=선연수 기자]

#1. AI는 얼마만큼의 빅데이터를 원할까?

#2.

2016년 이세돌 9단은 구글 딥마인드의 알파고(AlphaGo)와 바둑 대결을 펼쳤다. 이세돌 9단은 1번의 불계승을 거뒀으나 4:1의 결과로 알파고가 대국에 승리했다.

과연 알파고는 승리를 위해 얼마나 많은 데이터를 분석했을까?

(사진 출처: 구글 딥마인드)

#3.

알파고는 프로 바둑기사의 기보 3000만 수를 분석하고, 기사들의 착수 전략을 모방하는 학습 과정을 거쳤다. 당시 이세돌과의 대국에 사용된 버전은 ‘알파고 리(AlphaGo Lee)’로, 2017년 10월 사람의 데이터에 의존하지 않고 바둑 규칙만을 이용해 스스로 2900만 번의 대국을 펼쳐 학습하는 ‘알파고 제로(AlphaGo Zero)’도 등장했다.

(사진 출처: 구글 딥마인드)

#4.

애플은 2017년 아이폰Ⅹ 기종부터 ‘Face ID’를 도입했다. 이에 탑재된 트루뎁스 카메라가 3만 개의 적외선을 얼굴에 비추면, A11 바이오닉 칩이 초당 6000억 회의 연산으로 사용자 얼굴에 위치한 적외선 점을 읽어내 얼굴을 식별하는 방식이다. 애플은 AI 훈련에 10억 개의 얼굴 샘플 데이터를 사용했다.

(사진 출처: 애플)

#5.

구글(Google)의 번역 서비스는 웹 크롤링(Crawling)으로 웹상에 존재하는 수집할 수 있는 모든 데이터를 모아 수십억 개가 넘는 데이터를 번역 AI에 학습시켰다. 이때 나쁜 문장을 골라내는 알고리즘을 제작하는 것이 어렵다고 밝혔다.

(사진 출처: 구글 번역)

#6.

2018년 중국에서 열린 장학우(张学友)의 콘서트 기간 중 입장 보안 검색대의 안면 인식 AI 카메라를 통해 무려 8명의 범인이 검거됐다고 중국공안국이 밝혔다.

중국 공안국은 14억 명의 중국인을 3초 내에 식별하기 위해 연구 중이며, 중국 정부는 내년까지 4억 5000만 대의 CCTV를 설치할 것이라고 밝혔다.

#7.

AI의 데이터 처리 기술 중 ‘딥러닝(Deep Learning)’은 사람의 뇌가 어떤 대상의 특징을 보고 구별해내는 것처럼 학습한다. 여기서 더 많은 데이터는 더욱 정확한 결과를 얻기 위한 기반이 된다.

구글과 스탠퍼드대 앤드류 응(Andrew NG) 교수는 컴퓨터에 ‘고양이’에 대한 정보를 입력하지 않고, 1000만 장의 이미지를 분류 시킴으로써 ‘고양이’를 분별해내도록 학습하는 것에 성공했다.

#8.

그러나 많은 데이터를 얻기 위해 사전 동의 없이 무분별하게 데이터를 수집하기도 하며 개인 정보들에 대한 보호 대책은 여전히 미비한 상황이다.