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옮긴이: 구글이 인간의 신경망을 본뜬 딥러닝을 적용해 지금까지 우리가 알던 번역기와는 차원이 다른 인공지능 번역기를 선보였습니다. 지난달 14일 새로운 구글 번역기를 집중적으로 분석한 뉴욕타임스의 기사 “The Great A.I. Awakening”을 소개합니다.

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이미 인공지능을 탑재한 서비스는 우리 삶 곳곳에 자리를 잡았다. 애플의 시리(Siri), 페이스북의 M, 아마존의 에코(Echo) 모두 머신러닝이 없었다면 태어날 수 없던 서비스들이다. 머신러닝을 활용한 각 기업의 야심 찬 목표는 소비자의 취향, 성향을 파악하는 데 그치지 않는다. 지난해 의료 영상장치를 만드는 삼성의 한 자회사는 새로 개발한 초음파 검사 장비로 유방암 검사가 가능하다고 발표했다. 경영 컨설턴트들은 수많은 경영자에게 인공지능이 산업 각 분야에서 널리 쓰이게 되면서 나타날 변화를 설명하느라 분주하다. 2014년 구글이 인수한 딥마인드(DeepMind)는 바둑 인간 챔피언 이세돌 9단을 꺾었다. 워낙 경우의 수가 다양한 바둑이기에 컴퓨터가 인간을 꺾으려면 적어도 10년은 걸리리라던 예상은 딥러닝의 쾌거 앞에 보기 좋게 빗나갔다.

컴퓨터 과학자 앨런 튜링은 1950년에 쓴 유명한 글에서 이른바 ‘튜링 테스트’로 잘 알려진 인공지능에 관한 간단한 실험을 고안했다. 즉, 컴퓨터가 사람과 대화를 하면서 5분 이상 자신이 컴퓨터라는 사실을 속일 수 있다면 그 컴퓨터를 인공지능이라 불러도 좋다는 내용이었다. 기계가 두 가지 다른 언어를 해석할 수 있게 되면서 진짜 사람처럼 대화를 나누는 데 필요한 언어 구사 능력의 기본적인 토대는 갖춰졌다. 구글 브레인의 팀원들은 구글 번역 프로젝트를 추진하고 감독해 왔다. 이들은 언어 능력을 갖춘 이런 기계가 궁극적으로 범용 인공지능을 장착한 개인별 맞춤형 디지털 도우미로 진화할 것으로 믿고 있다.

도대체 구글의 연구원과 엔지니어들은 어떤 점에서 희망을 보고 확신을 얻어 이 프로젝트에 뛰어들었고, 이만큼의 성과를 이룩한 걸까? 몇 안 되는 사람이 낸 아이디어가 백 명 넘는 사람이 헌신적으로 달려드는 프로젝트로 커가는 과정은 어땠을까? 이 시점에서 이 이야기가 더욱 흥미로운 건 구글 브레인이 성장해 온 과정을 보면 여러 면에서 우리가 익히 들어 알고 있는 실리콘 밸리의 전형적인 혁신 사례와 무척 다르기 때문이다. 우선 이 이야기에는 새로운 기술이 인류의 미래를 완전히 바꾸어내리라는 확신을 가진 사람도, 집 차고에 틀어박혀 자기가 좋아하는 기계에 푹 빠져 있는 괴짜 엔지니어도 등장하지 않는다. 이 이야기는 기술이 이 세상의 모든 문제를 해결해주리라는 근거 없는 낙관론도, 반대로 기술 때문에 인류가 종말을 맞이할 운명에 처했다는 회의론도 아니다. 최근 들어 테크 업계에서 ‘판을 깨는 혁신’이라는 뜻으로 자주 쓰이는 단어 ‘disruption’에 관한 이야기도 아니다.

대신 이야기를 요약하면 “구글 번역기가 인공지능 기반 기술로 성공적으로 다시 태어나는 데 기여한 세 가지” 정도가 될 텐데 그 세 가지는 각각 기술, 제도, 아이디어의 진화에 관한 이야기다. 먼저 기술에 관한 이야기는 한 회사의 제품 하나를 개발하고 관리하던 어떤 팀에서 오래된 제품의 새로운 버전을, 보통 사람은 물론 엔지니어 스스로 생각한 것보다 훨씬 빨리 제작, 시험, 보정을 거쳐 출시하게 된 이야기다. 제도에 관한 이야기는 구글의 작지만 영향력 있는 인공지능 부서에 속한 직원들의 이야기다. 이 이야기를 통해 컴퓨터와 기술에 관한 증명되지 않은, 때론 불쾌하게 받아들여지기도 하는 오랜 통념에 대한 구글 팀원들의 직관적인 신념이 산업과 경제 전반에 지대한 영향력을 미치게 된 과정을 살펴볼 수 있다. 마지막으로 아이디어의 진화는 인지과학자, 심리학자, 괴짜 엔지니어들이 상당히 모호한 문제와 오랫동안 씨름한 이야기로, 표면적으로는 비합리적인 집착으로 보이기도 하는 이들의 신념이 결국 기술뿐 아니라 인간의 의식 자체에 대한 우리의 이해에 패러다임 전환을 가져오는 데 영감을 준 이야기다.

먼저 구글 번역기에 관한 이야기는 구글 본사가 위치한 캘리포니아 주 마운틴뷰에서 아홉 달 동안 일어난 이야기로, 이는 기계 번역의 변화를 고스란히 담고 있다. 두 번째로 구글 브레인 팀과 경쟁사에 소속된 다른 부서들 사이의 경쟁은 실리콘 밸리에서 5년 가까이 펼쳐졌다. 여기서는 기술 분야의 전반적인 변화를 엿볼 수 있다. 마지막으로 딥러닝에 관한 이야기는 스코틀랜드, 스위스, 일본, 캐나다 전역에 산재한 다양한 실험실에서 길게 보면 70년 가까이 펼쳐진 이야기다. 이야기를 찬찬히 읽고 나면 처음으로 무언가를 생각하고 깊이 사고한 건 바로 인류 자신이라는 우리의 믿음이 틀렸을 수도 있다는 합리적인 의구심이 들게 된다.

세 가지 이야기 모두 인공지능에 관한 이야기임에는 틀림이 없다. 70년간 계속된 이야기가 우리가 인공지능 전반에 관해 기대할 법한 이야기라면, 5년간 실리콘밸리에서 펼쳐진 이야기는 인공지능이 가까운 미래에 우리에게 어떤 영향을 미칠지에 관한 이야기다. 마지막으로 지난 아홉 달간 일어난 이야기는 인공지능이 바로 지금 이 순간 무엇을 어떻게 바꾸고 있는지에 관한 이야기라고 볼 수 있다. 이 세 가지 이야기 모두 갓 개념을 입증한 이야기다. 이 모든 것은 이제 시작이라는 뜻이다. (뉴욕타임스)

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다음은 오늘 소개한 부분의 영어 원문을 구글 번역기가 우리말로 옮긴 것입니다. (맞춤법, 띄어쓰기, 문장의 종결 어미, 고유명사 등은 일부 고쳤습니다)

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인공 지능 강화 조수의 새로운 물결 – 애플의 시리, 페이스 북의 M, 아마존의 에코 -는 비슷한 의도로 지어진 기계 학습의 모든 창조물이다. 그러나 기계 학습을위한 기업의 꿈은 소비자 투시의 목표에 의해 고갈되지 않는다. 삼성의 의학 이미징 자회사는 올해 새로운 초음파 장치가 유방암을 발견 할 수 있다고 발표했다. 경영 컨설턴트들은 스스로를 프로그램하는 컴퓨터의 산업 응용 분야를 넓히기 위해 임원들을 준비하기 위해 혼자 힘을 쓰고 있다. 2014 년에 구글을 인수한 딥 마인드 (DeepMind)는 고대 보드 게임 인 고(Go)의 일류 지배인을 격파했다.

유명한에서 1,950 에세이, 텍스트 교환 5 분에 걸쳐 성공적으로 진짜 인간의 대담을 속일 수있는 컴퓨터: 앨런 튜링은 인공 일반 지능에 대한 테스트를 제안했다. 한 기계가 두 가지 자연어간에 유창하게 번역 할 수 있게 되면 언젠가 그럴 듯한 대화를 하기에 충분할 정도로 인간 언어를 “이해할” 수 있는 기초가 마련되었다. 구글 브레인(Translator)의 멤버들은 번역 프로젝트를 감독하고 돕는 일을 추진해 왔으며, 그러한 머신이 일반적으로 지능적이고 포괄적인 개인용 디지털 보조기로 활동할 것이라고 믿는다.

첫 번째 또는 두 개의, 다음 서너 및 백보다 마지막으로 더에서 – – 그 방향으로 상당한 진전을 여기에서 다음과 구글의 연구자와 엔지니어 팀이 방법의 이야기이다. 그것은 우리가 익숙해진 많은 실리콘 밸리의 고정 관념을 무시하기 때문에 모든 면에서 다재다능한 이야기다. 그의 차고에서 불안한 땜장이 때문에 내일이나 다음 날에는 모든 것이 알 수 없게 달라질 것이라고 생각하는 사람들이 없다. 그것은 기술이 우리의 모든 문제를 해결할 것이라고 생각하는 사람들에 관한 이야기도 아니고 기술이 묵시적인 새로운 것을 창조하는 데 불가능한 수단으로 생각하는 사람들에 관한 이야기도 아니다. 적어도 단어가 쓰이는 경향이 있는 것은 아니다.

사실, Google 번역의 AI에 대한 성공적인 변신 – 기술적 인 이야기, 제도적인 이야기 및 아이디어의 진화에 관한 이야기에 수렴되는 세 개의 겹치는 이야기다. 이 기술 이야기는 한 회사의 한 제품에 대한 한 팀에 관한 것이었다. 그리고 그들이 포함 된 사람이 합당하게 가질 수있는 시간의 약 4 분의 1 만에 새로운 제품을 세련되고 테스트하고 도입한 프로세스다. 예상했다. 이 기관의 이야기는 그 회사 내의 작지만 영향력 있는 인공 지능 그룹의 직원에 관한 것이었으며, 입증되지 않은 널리 퍼진 컴퓨팅 개념에 대한 직관적인 믿음이 큰 반경 내 다른 모든 회사를 뒤덮었을 때의 과정에 관한 이야기다. 아이디어의 이야기는 오랫동안 애매 모호한인지 과학자, 심리학자 및 숙련 된 기술자, 표면 상으로는 비합리적인 신념으로 궁극적으로는 기술뿐만 아니라 이론적으로는 의식 그 자체에 대한 우리의 이해의 패러다임 변화에 영감을 불어 넣는 과정에 관한 것이다.

그것은 우리가 익숙해진 많은 실리콘 밸리의 고정 관념을 무시하기 때문에 모든 면에서 다재다능한 이야기입니다.

첫 번째 이야기 인 Google 번역의 이야기는 Mountain View에서 9개월 동안 진행되며 기계 번역의 변형을 설명한다. 두 번째 이야기는 Google Brain과 그 많은 경쟁사에 대한 이야기이며 5 년 동안 실리콘 밸리에서 열렸으며 전체 커뮤니티의 변화를 설명한다. 세 번째 이야기, 즉 깊은 학습 이야기는 스코틀랜드, 스위스, 일본, 그리고 대부분의 캐나다 전역의 다양한 실험실에서 70 년이 넘는 시간 동안 진행되고 있으며, 이는 자율 학습의 개정에 크게 기여할 것이다. 생각하는 맨 먼저의 존재로서의 이미지.

세 가지 모두 인공 지능에 관한 이야기다. 7-10 년 이야기는 우리가 생각하거나 예상 할 수있는 것에 관한 것이다. 5 년짜리 이야기는 가까운 장래에 어떻게 될지에 관한 이야기다. 9 개월짜리 이야기는 바로 지금 할 수있는 일에 관한 이야기다. 이 세 가지 이야기는 그저 개념의 증거일 뿐이다. 이 모든 것은 시작일 뿐이다.