Google Open-Sources The Machine Learning Tech Behind Google Photos Search, Smart Reply And More

구글, 머신러닝 기술 TensorFlow 오픈소스로 공개

구글은 구글 포토 검색, 구글앱 음성인식 및 이번에 이메일 앱에 새롭게 적용된 ‘Smart Reply’ 기능 등의 제공을 위해 활용되는 머신러닝 (machine learning) 기술 Tensor Flow를 오픈소스로 공개한다고 밝혔다. 이 기술은 기존 머신러닝 기술 대비 5배나 빠르게 신경망 (Neural Network) 를 구축하고 학습할 수 있다. 구글 CEO인 Sundar Pichai는 블로그를 통해 머신러닝 기술을 오픈소스화함으로써 전체적인 연구 속도를 높이고 기술의 발전을 더 빠르게 할 것으로 기대한다고 밝혔다. 현재 머신러닝 기술은 4세 아이의 수준에도 미치지 못하는 수준이다. Tensor Flow의 특징 중 하나는 연구자들이 그들의 아이디어를 테스트할 때 다시 코딩을 하지 않아도 적용할 수 있도록 해준다는 점이다. 이는 제품 개발을 가속화할 수 있다는 장점이 있으며, 또한 구글 역시 이를 통해 더 빠르게 제품을 생산하고 개선할 수 있게 될 것이다.

tN 인사이트: 얼마 전 방한한 Eric Schmidt 알파벳 회장이 언급했던 것처럼, 구글은 머신러닝을 차세대 성장동력으로 여기고 기술 발전에 집중하고 있다. 구글은 5년 후에는 머신러닝 기술이 헬스케어, 교육 등 모든 산업 전반에 적용될 것으로 여기고 있지만, 그럼에도 불구하고 아직까지는 가야 할 길이 먼 것도 사실이다. 기사에도 언급되었듯이 머신러닝 기술은 아직 인간의 어린 아이 수준에도 미치지 못하는 수준으로, 이에 구글은 연구 속도를 높이고 저변을 확대하기 위해 이번 결정을 내린 듯 하다. 그만큼 구글이 머신 러닝에 대한 가능성을 높게 평가하고 있고, 또한 자사의 기술력 경쟁 우위에 대한 확신을 가지고 있는 것으로 판단된다. 또한 이번 결정은 머신러닝 기술에서 Tensor Flow를 업계 표준으로 만들고, 이를 바탕으로 외부의 자본과 연구 실적의 혜택을 보겠다는 전략인 것으로 풀이된다. 머신러닝의 핵심은 컴퓨터가 더 많은 데이터의 분석을 통해 다양한 시나리오에 대한 대응 방법을 배워나가는 것이며, 그러기 위해 대규모 데이터 처리 기술이 필수적인데, 구글은 이 기술은 공개하지 않았다. 즉, 표면 단의 다양한 기술적 접목에 대해서는 외부의 힘을 빌리되, 자신들의 핵심 경쟁력은 그대로 지켜 경쟁우위를 이어가겠다는 뜻이다.

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PD를 꿈꾸던 언론학도였다가, IT가 가진 세상을 바꿀 수 있는 무한한 잠재력에 매료되어 신세계 입문. 이후 기능성 게임 기획, 모바일 서비스 기획 및 마케팅을 거쳐 현재 네이버 웹툰 글로벌 사업 개발 및 마케팅을 담당하고 있습니다. 사람들이 더 의미 있는 삶을 살 수 있도록 돕기 위한 스타트업 및 라이프코칭에 관심을 가지고 있습니다.