새로운 AI는 다윈식 진화를 통해 자체적으로 개선될 것

새로운 AI는 다윈식 진화를 통해 자체적으로 개선될 것

 

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새로운 AI는 다윈식 진화를 통해 자체적으로 개선될 것이라고 합니다. 기계 학습은 우리가 기술에 참여하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 오늘날에는 소셜 미디어 피드를 큐레이팅할 수 있고 복잡한 이미지를 인식하며 자동차를 운전하고 심지어 의료 상태를 진단하여 몇 가지 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 기계 학습 기술은 일부 작업을 자동으로 수행할 수 있지만 이를 설정하고 올바른 방향을 지정하려면 여전히 엔지니어에 의해 많은 정보의 입력이 필요합니다. 필연적으로 이는 인간의 편견과 한계가 기술에 녹아들어 있음을 의미합니다.

 

구글은 자동 머신 러닝 제로(Auto ML-Zero)라는 프로젝트를 개발

그렇다면 개발자들이 자체적으로 기계 학습 알고리즘을 생성하는 시스템을 만들어 프로세스에 미치는 영향을 최소화할 수 있다면, 인간이 생각하지 못한 새로운 해결책을 발견할 수 있을지 의문이 생깁니다. 이러한 의문에 답을 구하기 위해 구글은 자동 머신 러닝 제로(Auto ML-Zero)라는 프로젝트를 개발했습니다.

그들은 "인간이 설계한 구성 요소는 적용된 알고리즘에 유리하게 검색 결과를 편향시켜 자동 머신 러닝(Auto ML)의 혁신적인 잠재력을 감소시킬 수 있으며 프로세스에 미치는 영향을 최소화하면 제한적인 옵션으로 검색할 수 없는 것을 발견할 수 있다."라고 밝혔습니다.

자동 머신 러닝(Auto ML)은 빠르게 성장하는 딥 러닝 분야입니다. 간단히 말해서 자동 머신 러닝은 기계 학습을 통해 실제 문제에 적용하는 종단 간 프로세스를 자동화하는 것입니다. 다른 기계 학습 기술과 달리 자동 머신 러닝은 상대적으로 개발자의 노력이 거의 필요하지 않으므로 회사에서는 별도의 인원을 고용하지 않고도 이 기술을 활용할 수 있습니다.

 

새로운 AI는 다윈식 진화를 통해 자체적으로 개선될 것

자동 머신 러닝 제로(Auto ML-Zero)는 단순한 수학적 개념을 사용하여 시작부터 알고리즘을 생성한다는 점에서 차별화되었습니다. 이런 단순한 개념에서 시작된 알고리즘은 단계별로 가장 좋은 방향을 선택하여 채택하고 다윈의 진화와 유사한 과정을 통해 변형시킵니다. 예를 들어 먼저 무작위로 100개의 후보 알고리즘을 생성한 다음 각각 이미지 인식과 같은 작업을 수행한 후 최고의 성능을 가진 알고리즘을 시작점으로 선택합니다. 이렇게 선택된 시작점은 복제되고 변형되어 추가되는 새로운 알고리즘을 생성하고 시간이 지남에 따라 오래된 알고리즘은 자체적으로 제거합니다. 이 시스템은 한 번에 수천 개의 알고리즘을 생성할 수 있으며 무작위 절차를 통해 변형된 수많은 알고리즘을 생성합니다.

"이런 종류의 AI에 대한 장점은 미리 정의된 매개변수 없이 자체 시스템이 새로운 알고리즘 개발 작업을 연중무휴 24시간 연결할 수 있다는 것입니다."라고 구글의 개발자들은 말합니다.

개발자들에 의해 이러한 종류의 자동화된 기계 학습을 확장하여 더 복잡한 작업을 완료할 수 있다면 시스템이 인간이 아닌 기계에 의해 설계되는 기계 학습의 새로운 시대를 열 수 있습니다. 이렇게 된다면 딥 러닝의 이점을 훨씬 저렴하게 얻을 수 있을 뿐만 아니라 실제 문제에 대한 새로운 해결책으로 이어질 수 있는 것입니다. 그러나 최근 발표된 이 시스템은 아직 초기 단계로 훨씬 더 많은 연구와 개발이 필요하다고 지적합니다.

 

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