머신러닝 엔지니어, 똑똑한 AI를 만드는 직업
‘벤처투자의 귀재’인 소프트뱅크의 손정의 회장이 최근(2019년 7월) 청와대 방문 시 대통령을 만난 자리에서 "AI는 인류역사상 최대 수준의 혁명을 불러올 것"이라며, "앞으로 한국이 집중해야 할 것은 첫째도 인공지능(AI), 둘째도 인공지능, 셋째도 인공지능"이라고 강조했습니다. 2018년에는 “AI와 관련 없는 기업에는 투자하지 않겠다”고 선언하기도 했었죠. 인공지능이 그만큼 중요하다는 의미일 텐데요.
인공지능이 중요해지는 만큼 관련 직업도 많이 생겨날 것으로 보입니다. 미국의 리크루팅 사이트인 Indeed에 의하면, 2018년 인공지능 관련 직업 중 머신러닝 엔지니어(machine learning engineer)와 딥러닝 엔지니어(deep learning engineer)에 대한 수요가 가장 큰 것으로 나타났습니다.
< 출처 : blog.indeed.com >| 머신러닝의 상용화, 바비 인형
먼저 머신러닝이 실생활에 어떻게 활용되는지 이해하기 위해, 인공지능을 활용한 첫 번째 장난감인 ‘헬로바비(Hello Barbie)’ 사례를 알아보겠습니다.
헬로바비는 음성인식 AI를 이용한 것인데요. 자연언어처리, 머신러닝 및 고급분석을 통해 어린이와 현실감 있게 대화합니다.
헬로바비 인형 목걸이에 마이크가 숨겨져 있는데요. 벨트에 위치한 ‘듣기’ 버튼을 눌러 어린이가 말을 하면, 그 음성이 녹음되어 와이파이를 통해 ToyTalk 클라우드로 전송됩니다.
그곳에서 음성 녹음 파일은 자연언어처리(NLP) 알고리즘에 의해 빠르게 분석되어 내용을 파악합니다. 그런 다음 알고리즘은 이미 만들어진 8,000개 이상의 응답 중 가장 적합한 응답을 찾아내 바비에게 전달됩니다. 즉, 언어를 분석하고 적절한 대응책을 찾아내 알려주는 것이 머신러닝의 일인 거죠.
바비 인형은 아이들이 말한 것을 기억하고 있다가 나중에 대화할 때 사용하기도 합니다. 예를 들면, 대화 중 어린이가 반려견 이름이 토토라고 알려준 적이 있다면, 며칠 또는 몇 주 후에 ‘토토는 잘 있니?’라며 바비가 안부를 묻기도 합니다. 즉, 머신러닝은 엔지니어가 학습시키지 않은 내용도 스스로 학습합니다. 바비에게 알려준 나에 대한 정보가 많을수록 더 친한 친구가 되어가는 느낌이겠죠.
| 머신러닝과 딥러닝의 차이
인공지능을 똑똑하게 만드는 건 머신러닝입니다. 머신러닝은 과거부터 누적된 데이터를 기반으로 수학적 알고리즘을 만들어 컴퓨터가 스스로 생각할 수 있도록 만드는 일련의 기술인데요. 머신러닝 엔지니어는 이런 기술이 자동으로 실행되는 소프트웨어를 설계하여 예측 모델을 자동화시킵니다. 머신러닝은 작업을 수행할 때마다 얻은 결과를 스스로 학습하여 향후 작업을 더 정확하게 수행합니다.
딥러닝은 머신러닝이 더 진화된 하나의 갈래라고 볼 수 있습니다. 딥러닝은 인간의 뇌에서 뉴런이 정보를 입출력하는 방식에서 영감을 얻어 만들어졌는데요, 인간의 뇌처럼 만든 복잡한 인공신경망을 사용한 알고리즘을 통해 데이터를 학습합니다. 딥러닝은 보다 추상적인 정보를 인식하는 능력이 뛰어난데, 머신러닝은 개와 고양이를 구분하여 식별하지 못하는데 비해 딥러닝은 식별이 가능합니다.
두 기술은 그 쓰임새가 다른데요. 데이터의 양이 방대한 경우 딥러닝을, 그리고 데이터의 양이 크지 않은 경우 머신러닝을 활용하는 것이 효과적입니다. 이세돌과의 대국에서 이긴 인공지능 알파고가 3,000만 건이라는 어마어마한 바둑 기보 데이터를 딥러닝을 통해 학습했다면, 앞에 소개한 헬로바비 인형은 머신러닝을 적용한 사례입니다.
