[AI업계 11월 동향] ② 포브스 "딥러닝 한계 명확"... 대체할 새 AI 기술 소개

딥러닝 대체할 비지도 학습, 연합 학습, 트랜스포머 등 신 기술 소개

[사진=게티이미지뱅크 제공]

미국 경제전문지 포브스가 현재 인공지능(AI) 기술은 그 성장세에 비해 한계가 뚜렷한 기술이며, 이를 극복하려면 차세대 AI 기술을 개발함으로써 패러다임 자체를 바꿔야 한다고 보도했다.

2일 포브스에 따르면, 현재 AI 전성기를 이끄는 심층학습(딥러닝, 인공신경망)은 가능성과 한계가 비교적 명확한 기술이다. 2012년 이미지 인식 경진대회를 계기로 AI의 성능을 대폭 끌어 올렸으나, 그 이후의 딥러닝은 대부분 답안지가 주어진 지도학습(supervised learning)의 결과물이다.

차세대 AI 기술은 인간과 같이 답안지가 없는 복잡한 문제도 해결할 수 있어야 하며, 개인정보보호에 대한 고려가 함께 있어야 한다고 포브스 측은 설명했다.

포브스는 지도학습의 한계를 극복하기 위한 AI 업계 노력의 일환으로 △비지도 학습 △연합 학습 △트랜스포머 등 세 가지 차세대 AI 기술을 소개했다.

비지도 학습이란 사람과 같이 AI가 데이터 자체만으로 그 관계를 이해하고 패턴을 인식해 새로운 사실을 도출할 수 있는 기술이다. AI가 끊임없이 탐색하고 추론하는 과정을 연속해 기존 지도학습과 달리 AI 모델을 학습하는 과정이 필요하지 않다.

비지도 학습의 성과는 현재 자연어 처리 분야에서 두각을 드러내고 있다. AI 언어모델에 비지도 학습을 적용한 버트(BERT)나 GPT-3가 대표적인 사례다. 버트, GPT-3를 적용한 AI 언어모델은 주어진 문장 다음에 올 적절한 단어를 예측할 수 있다. 문장 데이터만 있어도 비지도 학습 형태로 AI 언어모델을 구현할 수 있다.

연합 학습이란 다수의 소형 장치(사물인터넷 기기)를 활용해 AI 모델을 학습하는 방법으로, 기존 딥러닝보다 개인정보보호에 유리하다. 기존 딥러닝은 일반적으로 데이터를 클라우드 서버에 모아두고 AI 학습을 진행하는 만큼, 국가별로 상이한 데이터 규제에 일괄적인 대응이 어려운 문제가 있다.

트랜스포머란 구글이 지난 2017년 최초로 제안한 기술로서, 현재 주목받고 있는 GPT-3의 기반이 되는 AI 기술 방법론이다. 주목할 단어를 학습하는 '어텐션 메커니즘'을 기반으로 한다. 과거 자연어 처리 분야에선 순환신경망 방법론이 AI 모델 개발의 주류였으나, 현재는 대부분 트랜스포머로 전환한 상태다. 컴퓨터 비전에도 하나둘씩 트랜스포머가 적용되는 추세다.

어도비, 포토샵에 인물 연령 변경 기능 더했다

미국 어도비는 뉴럴 필터를 활용해 사진 속 인물의 나이를 조절할 수 있는 신규 AI 기능을 개발하고, 이를 포토샵 신버전에 적용했다고 밝혔다. 이 기능은 인물 사진에서 나이뿐만 아니라 기쁨, 놀라움, 분노 같은 감정적인 모습까지 증폭하거나 줄일 수 있다.

뉴럴 필터는 생성적 적대 신경망(GAN) 기술을 활용해 이미지를 학습하고 편집 기능을 구현한 것이 특징이다. GAN은 그럴듯한 가짜 이미지를 생성하고, 이미지 생성 및 감별 기능을 갖춘 두 개 모델을 서로 적대적으로 경쟁시킨 인공신경망 모델이다.

클라우드에서 동작하며 수초 이내에 나이, 표정 등의 필터를 이미지에 반영하고, 사용 횟수가 늘어날수록 학습을 통해 작업 품질이 향상되도록 설계됐다.

이밖에 어도비는 저해상도 이미지를 고해상도로 업스케일링 할 때 화질 저하를 최소화하고, 흑백 사진을 컬러 사진으로 복원해주는 AI 기술도 함께 공개했다.