텐서플로우 TensorFlow, 구글이 공개한 오픈소스 기계학습 인공지능 AI 엔진

구글과 페이스북 등의 IT기업들은 인공지능 연구를 하고 있습니다. 최근 이들 회사의 공개화 정책이 나오고 있는데요, 그 이유는 데이터 확보 때문이라고 합니다. 경쟁력을 높이기 위해 필요합니다. 구글은 11월에 자신들의 기계학습 AI 엔진을 오픈소스로 코드를 공개하였습니다. 공짜로 나누어 주는데는 이유가 있었습니다.

텐서플로우 TensorFlow

구글은 텐서플로우 TensorFlow 코드를 오픈소스로 공유하여 AI를 더 똑똑하게 만들기 위한 데이터를 확보하려고 한다는 견해가 있습니다. 소프트웨어와 알고리즘을 잘 만드는 것도 중요하겠지만 더 핵심적 요소가 있습니다. 구글은 여러 사항들을 공개하였지만 자신들의 데이터는 공개하지 않았다고 합니다.

최근 IBM도 Weather Channel를 인수하였습니다. IBM은 AI 경쟁력을 위해 중요한 데이터를 확보하기 위해 투자하였습니다. 흥미롭게도 많은 기업들이 대용량의 데이터를 사면서 동시에 알고리즘을 오픈소스로 공개하고 있습니다. 각 기업에서는 기계학습에 정말로 필요한 것이 무엇인지 명확히 알고 있는 것이죠.

구글이 공개한 오픈소스 기계학습 인공지능 AI 엔진

TensorFlow는 딥러닝을 사용하고 있습니다. 마치 사람 뇌 속에 있는 뉴런과 같은 광대한 신경망 네트워크에 데이터를 입력하여 이미지 해석, 음성 인식, 자연언어 처리와 같은 작업을 할 수 있습니다. 이러한 뉴럴(neural 신경망) 네트워크를 작동시키는 알고리즘은 그다지 새로운 것이 아니고 1980년대부터 존재하였다고 합니다.

그러면  최근들어 왜 이슈가 되고 중요해지고 있을까요? 인터넷으로 정보처리 능력이 비약적으로 향상되고 방대한 데이터의 보유가 가능하게 되었기 때문입니다. AI엔진이 학습하려면 대용량의 이미지나 정보가 필요합니다. 클라우드 컴퓨팅이 생긴 이후 아마존, MS와 같은 기업들은 인터넷의 정보를 처리할 수 있는 힘이 생겼습니다. 또한 일반 유저도 정보처리 엔진의 사용이 가능해졌습니다.

특히 대량의 데이터를 축적하고 있는 기업이 구글과 페이스북입니다. 이들의 검색과 SNS 기능을 사람들이 사용하고 있기 때문입니다. 방대한 분량의 텍스트, 이미지, 동영상, 음성 정보를 다루고 있기에 얼만든지 인공지능에 활용할 수 있게 됩니다. 따라서 두 회사가 경쟁적으로 개발하고 있는 인공지능의 핵심은 독창적인 소프트웨어 개발이 아니라 방대한 분량의 고품질 데이터의 축적에 있습니다. 이를 활용하여 자신들의 소프트웨어를 보다 인간답게 사고하도록 만들 수 있습니다.