RAPTER INTERNATIONAL

구글 딥 마인드(DeepMind)가 차세대 인공지능 기술로 Differentiable Neural Computers:DNC를 발표했다.

올해 초 딥 마인드는 인공지능 머신 알파고를 앞세워 바둑 챔피언 이세돌을 격파한 뒤 최근에는 컴퓨터 게임의 룰을 스스로 학습하는 DQN(Deep Q-Network)을 발표했다. 새로운 인공지능 기술인 DNC는 DQN 기술을 더욱 진화시킨 학습 아키텍처를 채용하여 기존 딥 러닝보다 학습의 정확도, 범용성이 높은 인공지능 기술이라 어필하고 있다.

신경망은 데이터 계층 위에 네트워크 층을 구축하고 반복 학습에 의해 인터넷 접속을 강화한다. DNC는 신경망과 신경망 외부에 둔 메모리의 데이터를 역동적으로 정렬하는 하이브리드 구조를 채용한다. 데이터와 신경망이 밀접하게 결합된 기존 구조보다 복잡한 데이터를 유연하게 다루어 범용성과 학습에 의한 정밀도 향상이 크다.

또, DNC는 런던 지하철 노선부터 A역에서 B역의 최단 경로 및 최소 환승 경로를 이끌어 낼 수 있고 가계도에서 "누가 누구의 외삼촌?" 이라는 질문에 응답하며 퍼즐을 풀수도 있다. DNC는 각각의 태스크에 대한 프로그램을 미리 짜넣지 않고 과제에 대해 스스로 해답을 찾으며 기존 신경망보다 같은 학습 횟수로 얻는 정확도가 높다는 것.

현재 상용 베이스로의 전개는 공표되지 않았지만 사전 프로그램 없이 다양한 과제에 적응하는 범용성이 있는 인공지능 기술은 매우 중요하다. 딥 마인드의 DNC 기술은 기존의 신경망 기술 이상의 진전으로서 이것은 사람의 뇌가 보존 정보를 토대로 다양한 판단을 하는 것을 DNC가 흉내내는(뉴럴 컴퓨팅) 것에 가깝기 때문에 인지 과학 분야에도 새로운 단계로 접어드는 계기가 될 것으로 보인다.