미국계 기술대기업인 Google社의 AutoML이라 불리우는 인공지능엔진이 인간의 도움없이 인공지능 솔루션을 만들어낼 수 있는 능력을 지닌 것으로 나타나 관련 기술개발 동향을 살펴보고자 한다.
Google社의 연구팀들이 기기학습 모델을 자동화하기 위해 보강학습기술을 사용한 이후, 인공지능은 인간보다 더 강력한 가상의 어린이를 만들어낼 수 있었다.
2017년 5월 발표된 AutoML은 자가복제와 새로운 인공지능 솔루션을 구축하는 방법을 학습할 수 있는 인공지능 도구로서 어린 인공지능의 경우에는 소위 제어가 가능한 신경망 네트워크로 활동할 수 있는 것으로 나타났다. NASNet이라 불리우는 해당 봇은 실시간 비디오를 통해 제공되는 다양한 물체를 식별할 수 있으며, 신호등이나 핸드백, 사람, 자동차, 신호등과 같은 물체를 식별할 수 있는 것으로 알려지고 있다.
이미 수달 전 AutoML 프로젝트를 통해 자동화된 기기학습모델을 설계하는 방식을 표명한 Google社는 AutoML이 인간이 설계한 신경망 네트워크와 동급의 소규모 신경네트워크를 설계할 수 있다는 사실을 발견하였으며, 완벽하지는 않지만 스스로 기능을 끊임없이 개선할 수 있는 능력을 갖춘 NASNet을 발견할 수 있었다.
이 NASNet이 기존 컴퓨터 시각시스템의 대다수를 능가할 수 있음도 확인이 된 것으로 나타났는데, 이미지 예측결과와 관련해 약 82.7퍼센트의 정확성을 보이는 수치를 나타냈다.
기기학습은 유망한 영역이라 볼 수 있지만, 무수한 기술과 시간이 필요로 하고 있어 이번에 개발된 NASNet을 통해 이미지 기능의 도입이 필요한 다수의 컴퓨터 시각 어플리케이션에서 재사용될 수 있다고 믿고 있으며, 앞으로 상상하지 못해오던 무수히 많은 컴퓨터 시각 문제를 해결하기 위해 이번에 개발된 인공지능 솔루션이 널리 활용될 수 있기를 희망하고 있다.
출처 : https://www.computing.co.uk/ctg/news/3022352/google-ai-engine-can-replicate-itself-without-human-help
