12월 22일(현지시간) 애플이 첫 번째 인공지능 관련 논문을 공개했다. 논문 주제는 컴퓨터에 의한 화상 인식 알고리즘 개선에 컴퓨터 합성 이미지를 이용하는 방법이다. 이미지 인식을 위한 인공지능을 훈련시키기 위해 원재료를 컴퓨터가 직접 만들어 스스로 학습시킨다는 것이다.

이미지 인식을 위한 시스템에는 머신러닝에 신경망이 요구하는 대량 사진을 준비해야 하며 태깅 작업도 필요하다. 엄청난 시간이 필요한 건 물론. 이런 작업 자체는 컴퓨터가 스스로 합성해 만들어내도록 하는 것이다. 이미지 데이터에는 나무나 개, 자전거 같은 태깅이 이미 붙어 있는 상태가 되는 것이다.

다만 애플은 논문에서 합성 사진을 이용해도 실제 일반 사진을 잘 인식하지 못할 수도 있다면서 학습용 합성 이미지가 일정 수준으로 현실적 묘사를 해야 효율적인 머신러닝 효과를 기대할 수 있다고 밝히고 있다.

애플은 GAN(generative adversarial networks), 그러니까 판별 측에 있는 2가지 신경망을 서로 겨루게 해서 학습 효과를 강화하는 요즘 인기 있는 머신러닝 기술을 개선, 시뮬레이션과 자율학습(Simulated+Unsupervised learning)이라는 기술을 개발했다.





이 방식에선 신경망 2개가 이미지 데이터를 바탕으로 한쪽이 일부를 미묘하게 수정한 이미지 데이터를 생성하고 다른 한쪽은 이 이미지 변경 사항을 식별, 과거 인식 데이터를 감안한 새로운 이미지를 재생성해 태깅한다. 이를 통해 현실감 넘치고 머신러닝에 이용할 수 있는 이미지를 자동으로 만들어낼 수 있도록 한 것이다.

논문 저자는 메릴랜드대학에서 컴퓨터 비전 연구를 한 아시시 슈리바스타바(Ashish Shrivastava) 박사가 맡았고 공동 저자는 감정을 포함한 얼굴 인식 기능 기술을 보유한 인공지능 스타트업으로 지난 2016년 초 애플이 인수한 이모션트(Emotient) 창업자들이 이름을 올리고 있다.

제품 발표 방식을 보면 알 수 있듯 비밀주의를 고수해온 애플이 독자적으로 연구 중인 기술을 공개한다는 건 지금까지는 생각할 수 없는 일이었다. 하지만 최근 인공지능 연구 경쟁이 격화되고 있어 비밀주의나 독자 개발만 고수한다면 연구 성과를 통해 뛰어난 연구자를 채용할 수 없다는 문제가 있었을 수 있다는 분석이다.

애플은 현재 시리를 비롯해 사진 식별 기능이나 자동운전 기술 등 인공지능과 관련한 다양한 기술을 개발 중이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

이장혁 IT칼럼니스트  hymagic@naver.com

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