데이터 사이언스 머신(Data Science Machine)은 MIT 컴퓨터과학 인공지능 연구소가 개발한 인간의 행동을 예측하는 알고리즘이다. 놀라운 건 이 알고리즘이 인간이 예측하는 것보다 더 잘할 수 있다는 것.

데이터 사이언스 머신 알고리즘과 인간이 팀을 나눠 데이터를 바탕으로 행동을 예측하는 실험을 진행한 결과 알고리즘은 인간 팀 906개 중 615개를 이길 것으로 나타났다고 한다. 3회 진행한 경쟁 실험 중 2회는 예측 정확도가 94∼96%에 달했다고 한다. 인간 팀 중 3분의 2는 알고리즘을 이길 수 없다는 얘기다.

물론 반대로 말하면 인간 팀 중 3분의 1은 알고리즘보다 우위에 있다는 말이지만 여기에는 다시 예측 속도라는 문제가 걸림돌로 작용한다. 인간 팀은 예측 결론을 내는 데 며칠에서 몇 주 심지어 때론 수개월까지 걸린 반면 알고리즘은 2시간에서 길어봐야 12시간 안에 결론을 내기 때문.

알고리즘은 인간의 능력을 모사하기 위해 몇 가지 작업을 수행한다. 데이터베이스 구조를 이용해 분석을 하고 방대한 양의 새로운 측정 기준을 만든다. 새로운 측정 기준은 비교를 위해 필요한 것이다. 동시에 다양한 분류 데이터도 분석하고 측정 기준과 카테고리와의 관계를 학습해 결론을 도출하는 것이다.

이 알고리즘이 시사하는 것은 데이터를 분석하면 할수록 알고리즘은 인간을 이해하고 깨닫고 이를 통해 인간보다 더 앞을 보게 될 수도 있다는 것이다. 컴퓨터가 인간보다 인간을 더 잘게 될 수 있는 것이다. 물론 뛰어난 알고리즘이라도 인간을 대신할 수 있다는 단순한 결론을 낼 수는 없다. 하지만 방대한 데이터를 분석하는 데 있어서 알고리즘이 훨씬 유용한 건 분명하다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

이석원 기자  lswcap@techholic.co.kr

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