데미스 하사비스 구글 딥마인드 CEO가 이끄는 리서치팀이 머신러닝 신경망 기술이 적용된 '미분 가능 신경 컴퓨터'를 개발해 국제학술지 네이처의 온라인판을 통해 12일(현지시간) 발표했다.

기존의 컴퓨터가 입력된 디지털 데이터를 해석하고 특정 임무를 수행했다면, 구글 딥마인드가 발표한 기술은 컴퓨터의 신경망에 저장 회로를 설정해 '추론'이 가능해진 기술이다. 이를 적용하면 컴퓨터 학습 능력이 발전돼 더 복잡한 업무를 수행할 수 있을 것으로 보인다.

머신러닝은 인간의 뇌 신경망을 본떠 만든 신경망을 통해 기계가 스스로 학습해 똑똑해는 공학 기술이다. 머신러닝의 기술 중 하나인 딥러닝은 컴퓨터의 신경망을 통해 정보를 저장하고 또 학습하는 기능이다. 이때 정보는 조직화되지 않은 상태로 저장돼 추후 데이터를 확인할 때도 인공 신경망의 활동 경로와 내용을 확인하기 어려웠다.

딥마인드 연구진은 이러한 딥러닝 인공지능 컴퓨터의 한계를 극복하기 위해 DNC를 개발했다. DNC는 정보의 저장은 물론이고 계산도 가능하다. 연구진은 인공신경망의 동작을 지시하는 컨트롤러와 저장장치를 분리할 수 있는 계산구조를 적용해 결과를 조직적인 데이터로 저장하게 만들었다.

연구진은 DNC에 노선 11개, 역 숫자가 270개인 런던 지하철 노선표를 입력시키고 최단 거리를 스스로 찾게 했다. 집 안 가계도를 학습하게 한 뒤, 누가 누구의 사촌인지를 맞히게 하기도 했다. 또 서로 연관되어 있는 20개 질문과 응답을 만들어 학습시켰고 그 결과, DNC는 98.8% 정확도를 보였다는 후문이다. 기존 다른 신경 컴퓨터 연구에서는 정확도가 37% 정도였다고 알려졌다.

지난 10일 구글 포럼에서 구글의 인공지능과 머신러닝을 이끄는 그렉 코라도 선임 연구원은 "구글에는 1000명 이상의 인력이 인공지능과 머신러닝 영역에서 연구하고 있다"라며 머신러닝 연구의 중요성에 대해 언급했다. 구글은 지난해부터 머신러닝에 집중적으로 투자하며 모든 제품에 인공지능을 탑재하겠다고 선언한 바 있다.