머신러닝은 숫자 예측 이외에도 쓰임새가 다양하다. 그중 하나는 ‘식별’이다. ‘특정 시청자가 영화 〈아바타〉를 좋아할 것인가/아닌가’ 등을 이미 인공지능이 예측하고 있다. 정확도도 매우 높다. 📝 이종태 기자
앞서 나온 머신러닝 사례는 수치를 예측하는 것이었다. 이를 ‘숫자 예측’이라고 부르자. 그런데 머신러닝은 숫자 예측 이외에도 쓰임새가 다양하다. 그중 하나는 ‘이다/아니다’를 가리는 ‘식별’이다. 가장 대표적인 사례들로 ‘이메일이 스팸인가/아닌가’ ‘암인가/아닌가’ ‘비가 올 것인가/아닌가’ ‘특정 시청자가 영화 〈아바타〉를 좋아할 것인가/아닌가’ 등을 이미 인공지능이 예측하고 있다. 정확도도 매우 높다. 인공지능이 머신러닝으로 ‘식별의 규칙’을 학습하는 방법 역시 ‘숫자 예측’과 큰 틀에선 다르지 않다. 나름의 예측 방정식을 설정해놓고 이에 현실 데이터를 입력한다. 이를 통해 얻은 예측치를 현실의 실젯값과 비교해서 오차를 얻는다. 이 오차를 최소화하는 방향으로 가중치를 수정해나간다. 오차를 더 줄일 수 없는 시점의 가중치가 나오면 ‘식별 모델’을 완성시킨다. 그러나 ‘숫자 예측 모델’과 ‘식별 모델’ 사이엔 굉장히 중요한 차이가 있다.
복잡한 세상에 맞춰 진화하는 퍼셉트론 이처럼 컴퓨터가 여러 특성을 ‘입력’받아 하나의 예측값을 ‘출력’하면서 가중치 수정을 통해 식별 규칙을 만들어나갈 수 있다는 발상은 이미 1940~1950년대에 나왔다. 이른바 퍼셉트론이다. 당시에도 ‘잘 작동한다’는 신뢰가 크지는 않았던 것 같다. 1960년대 말에는, 마빈 민스키 당시 MIT 교수가 퍼셉트론으론 컴퓨터가 식별 능력을 제대로 학습할 수 없다는 점을 입증해버렸다. 컴퓨터가 수행하는 단순한 연산만으론 풀 수 없는 논리 문제가 있다는 것이었다. 세상 자체가 그리 단순한 곳이 아니기 때문일 터이다. 사람들 역시 예컨대 선과 악의 특성 자체는 잘 알고 있지만 타인의 구체적 행위를 선악으로 식별할 땐 헷갈리는 경우가 제법 많지 않은가. 이 기사의 사례를 연장하자면, 부동산과 투자가 언급되는 횟수가 모두 굉장히 많아도 실제로는 ‘스팸 아님’일 수 있다.
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