구글, 내년 엔지니어용 머신러닝 강좌 무료 공개한다
구글 AI 최고연구자 제프 딘, 언론행사서 발표
"인공지능 기술 확산 유도위한 것"…국내 기술 종속 심화 우려 제기
(서울=연합뉴스) 임화섭 = 세계 최대 인터넷 기업인 구글이 소속 엔지니어들의 내부 연수용으로 쓰던 머신러닝(기계학습) 강좌를 내년 초부터 일반인도 무료로 들을 수 있게 된다.
이는 인공지능(AI) 기술의 활용을 대중화하는 한편 이 회사가 주도하는 머신러닝용 오픈소스 라이브러리인 '텐서플로'(TensorFlow)를 널리 퍼뜨리기 위한 것으로 풀이된다.
한국에는 인공지능 분야 개발자의 수를 늘리고 이 분야를 이용한 기술 발달에 자극을 주는 효과가 있을 것으로 보이지만, 구글 텐서플로에 맞설만한 국내 플랫폼이 없는 상황에서 '기술 종속'이 심화될 우려도 있다.
구글의 AI 분야 최고 연구자(시니어 펠로)인 제프 딘은 28일 일본 도쿄의 구글 재팬 사무실에서 열린 'AI와 함께' 언론 행사에서 이런 계획을 밝혔다. 이 자리에는한국·중국·인도·일본·호주 등 아시아태평양 지역 언론사의 데스크급 기자 60여명이 참석해 구글의 AI 전략에 관한 설명을 들었다.
딘은 "2012년만 해도 머신러닝 분야 훈련을 받은 구글 임직원은 1천명 미만이었으나 내부 연수를 통해 엔지니어들이 이 분야 훈련을 받아 지금은 1만8천명이 넘는다"고 소개했다. 기술직과 비기술직을 통틀어 전체 구글 임직원 수는 7만4천명이다.
그는 이 연수 프로그램을 외부 대학에도 시험적으로 제공해 1천여명의 피교육자들로부터 피드백을 받는 등 개선했다며 "내년 초에 이 자료를 온라인으로 올리겠다"고 밝혔다.
그는 이 강좌가 구글 엔지니어들을 위한 내부 교육에 쓰는 것과 본질적으로 동일하다고 강조했다.
딘은 "AI 연구와 활용을 선도하는 기업으로서 구글의 목표는 AI의 혜택을 모두가 누릴 수 있도록 하는 것"이라고 강좌를 공개키로 한 배경을 설명했다.
이에 앞서 구글은 2015년 11월 머신러닝용 오픈소스 소프트웨어 라이브러리인 '텐서플로'(TensorFlow)를 공개해 보급에 힘써 왔다. 텐서플로는 현재 세계에서 가장 널리 쓰이는 머신러닝용 라이브러리다.
딘은 2012년까지만 해도 AI 연구계에서 표준적으로 쓰이던 신경망의 규모는 연결 수가 100만∼1천만 수준에 불과했으나 구글의 요즘 모델은 그 1백∼1천배 수준인 10억개 이상의 연결을 이용하고 있다며 "투입하는 컴퓨팅 파워의 증가가 인공지능 분야의 폭발적 발전을 가져왔다"고 평가했다.
딘은 구글이 '오토ML'(자동화된 머신러닝·automated machine learning)과 함께머신러닝 모델의 구축 과정을 자동화하기 위한 연구를 진행중이라고 설명했다.
지금은 사진 속 인물과 물체 인식, 음성 인식, 사진을 통한 질병 진단 등이 해야 할 일의 성격에 알맞는 특화된 데이터와 특화된 알고리즘을 통해 수행되지만, 앞으로는 이런 머신러닝 모델 구축 자체를 자동화하는 방향으로 기술이 발달할 것이라는 설명이다.
solatido@yna.co.kr
(끝)
<저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포 금지>
구글 AI 최고연구자 제프 딘, 언론행사서 발표
"인공지능 기술 확산 유도위한 것"…국내 기술 종속 심화 우려 제기
(서울=연합뉴스) 임화섭 = 세계 최대 인터넷 기업인 구글이 소속 엔지니어들의 내부 연수용으로 쓰던 머신러닝(기계학습) 강좌를 내년 초부터 일반인도 무료로 들을 수 있게 된다.
이는 인공지능(AI) 기술의 활용을 대중화하는 한편 이 회사가 주도하는 머신러닝용 오픈소스 라이브러리인 '텐서플로'(TensorFlow)를 널리 퍼뜨리기 위한 것으로 풀이된다.
한국에는 인공지능 분야 개발자의 수를 늘리고 이 분야를 이용한 기술 발달에 자극을 주는 효과가 있을 것으로 보이지만, 구글 텐서플로에 맞설만한 국내 플랫폼이 없는 상황에서 '기술 종속'이 심화될 우려도 있다.
구글의 AI 분야 최고 연구자(시니어 펠로)인 제프 딘은 28일 일본 도쿄의 구글 재팬 사무실에서 열린 'AI와 함께' 언론 행사에서 이런 계획을 밝혔다. 이 자리에는한국·중국·인도·일본·호주 등 아시아태평양 지역 언론사의 데스크급 기자 60여명이 참석해 구글의 AI 전략에 관한 설명을 들었다.
딘은 "2012년만 해도 머신러닝 분야 훈련을 받은 구글 임직원은 1천명 미만이었으나 내부 연수를 통해 엔지니어들이 이 분야 훈련을 받아 지금은 1만8천명이 넘는다"고 소개했다. 기술직과 비기술직을 통틀어 전체 구글 임직원 수는 7만4천명이다.
그는 이 연수 프로그램을 외부 대학에도 시험적으로 제공해 1천여명의 피교육자들로부터 피드백을 받는 등 개선했다며 "내년 초에 이 자료를 온라인으로 올리겠다"고 밝혔다.
그는 이 강좌가 구글 엔지니어들을 위한 내부 교육에 쓰는 것과 본질적으로 동일하다고 강조했다.
딘은 "AI 연구와 활용을 선도하는 기업으로서 구글의 목표는 AI의 혜택을 모두가 누릴 수 있도록 하는 것"이라고 강좌를 공개키로 한 배경을 설명했다.
이에 앞서 구글은 2015년 11월 머신러닝용 오픈소스 소프트웨어 라이브러리인 '텐서플로'(TensorFlow)를 공개해 보급에 힘써 왔다. 텐서플로는 현재 세계에서 가장 널리 쓰이는 머신러닝용 라이브러리다.
딘은 2012년까지만 해도 AI 연구계에서 표준적으로 쓰이던 신경망의 규모는 연결 수가 100만∼1천만 수준에 불과했으나 구글의 요즘 모델은 그 1백∼1천배 수준인 10억개 이상의 연결을 이용하고 있다며 "투입하는 컴퓨팅 파워의 증가가 인공지능 분야의 폭발적 발전을 가져왔다"고 평가했다.
딘은 구글이 '오토ML'(자동화된 머신러닝·automated machine learning)과 함께머신러닝 모델의 구축 과정을 자동화하기 위한 연구를 진행중이라고 설명했다.
지금은 사진 속 인물과 물체 인식, 음성 인식, 사진을 통한 질병 진단 등이 해야 할 일의 성격에 알맞는 특화된 데이터와 특화된 알고리즘을 통해 수행되지만, 앞으로는 이런 머신러닝 모델 구축 자체를 자동화하는 방향으로 기술이 발달할 것이라는 설명이다.
solatido@yna.co.kr
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