Google for Developers Korea Blog: Google Brain 팀이 지난 2017년에 진행한 주요 프로젝트에 대해 다시 확인해 보세요. (파트2)

Google for Developers Korea Blog

한국의 개발자들을 위한 Google for Developers 국문 블로그입니다.

Google Brain 팀이 지난 2017년에 진행한 주요 프로젝트에 대해 다시 확인해 보세요. (파트2)

2018년 2월 6일 화요일

이곳신정규(Machine Learning GDE)Google Brain 팀Google AI이 블로그 게시물의 파트 1 의료병리학자의 암 검출 업무 지원의료 관련 대화 파악딥 러닝을 기반으로 하는 고도로 정확한 변이 호출 시스템

림프절 생검 - Google의 알고리즘이 양성 대식세포가 아니라 종양을 정확히 식별함

JAMA연구 논문VerilyNikon의 Optos 안과 카메라 제품군인도 아라빈드 안과 병원

1차 환자 검진(상단) 및 시스템 출력을 보고 있는 훈련 진단의 Iniya Paramasivam(하단)

우리는 또한 스탠포드, UCSF, 시카고대학교를 비롯한 업계 최고의 의료 기관 및 의료 센터 연구원들과 협력하여 익명 처리된 환자 의료 기록에서 의학적 결과를 예측하기 위한 기계 학습의 사용(즉, 환자의 현재 상태가 주어지면 의료 전문가가 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 방식으로 수백만 명의 다른 환자가 보인 패턴을 바탕으로 학습함으로써 해당 환자의 향후 상황을 예측할 수 있음)에 대한 유효성을 입증하기 위해 연구를 진행하고 있습니다. 우리는 이 연구에 상당한 기대를 걸고 있으며 2018년도에 이 연구와 관련하여 더 많은 정보를 알려드릴 수 있게 되기를 고대합니다.

로봇 공학

로봇 공학 부문에서 우리의 장기적인 목표는 조건을 세심하게 제어하고 오늘날 로봇의 특징이 되는 몇 가지 작업을 수동으로 프로그래밍해야 하는 대신 로봇이 복잡한 실제 환경에서 작동하고 학습을 통해 새로운 기술과 능력을 빠르게 습득할 수 있게 하는 학습 알고리즘을 설계하는 것입니다. 우리가 진행하는 연구 조사의 한 가지 요지는 집단적으로 학습하기 위해 공유된 경험을 풀링함으로써 물리적 로봇이 자신의 경험과 다른 로봇의 경험을 활용하여 새로운 기술과 능력을 익히는 기법을 개발하는 것입니다. 우리는 또한 로봇 작업에 대한 컴퓨터 기반 시뮬레이션을 물리적 로봇 경험과 결합하여 새로운 작업을 더욱 빠르게 습득할 수 있는 방법을 탐구하고 있습니다. 시뮬레이터의 물리학적 원리가 실제 환경과 완전히 맞지는 않지만 우리는 로봇 공학 측면에서 시뮬레이션된 경험에 약간의 실제 경험을 더하는 것이 대량의 실제 경험만 바탕으로 하는 것보다 훨씬 더 나은 결과를 가져다 준다는 사실을 확인했습니다.

실제 로봇 경험과 시뮬레이션된 로봇 환경 외에, 우리는 원하는 동작에 대한 사람의 시연을 관찰하여 습득할 수 있는 로봇 학습 알고리즘을 개발했으며, 이러한 모방 학습 접근 방식은 명시적 프로그래밍이나 활동 목표에 대한 명시적 지정 없이도 로봇에게 새로운 기능을 아주 빠르게 부여할 수 있는 매우 유망한 방식입니다. 예를 들어, 다음은 여러 관점에서 이 작업을 수행하는 인간을 관찰한 후 그 동작을 모방하여 불과 15분에 불과한 실제 경험에서 컵에 따르는 동작을 학습하는 로봇을 보여주는 동영상입니다. 우리는 세 살배기 아이와 함께 이런 과정을 거치는 것처럼, 로봇이 컵에 따르는 동작을 하면서 조금만 옆으로 흘리는 모습을 보고는 무척 흐뭇했습니다!

우리는 또한 11월에 기계 학습과 로봇 공학이 교차하는 부문에서 연구 작업을 펼치고 있는 연구원들이 한데 모이는 제1회 CoRL(Conference on Robot Learning)을 공동으로 준비하고 주최했습니다. 이 행사의 요약 자료에 추가 정보가 수록되어 있으며, 다음 해에 취리히에서 열리는 차기 컨퍼런스를 고대하고 있습니다.

기초 과학

기계 학습을 활용하여 과학 부문에서 중요한 문제를 해결하는 데 도움이 될 장기적 잠재성에 대해서도 마음 설렙니다. 지난해, 우리는 양자 화학 분야에서 분자 특성을 예측하고, 천문학 관련 데이터세트에서 새로운 외계 행성을 찾고, 지진 발생 후 여진 예측에 신경망을 활용했으며, 자동화된 검증 시스템을 지도하는 데 딥 러닝을 사용했습니다.

신경망을 통과하는 메시지가 유기 분자의 양자 특성을 예측함

새로운 외계 행성 찾기: 행성이 별빛을 가릴 때 별의 밝기 관찰

창의성

우리는 사람들이 뭔가 창의성을 발휘하려 할 때 도움이 되는 도구로 기계 학습을 활용하는 방법에 많은 관심을 가지고 있습니다. 올해, 우리는 AI 피아노 듀엣 도구를 제작했고, YouTube 뮤지션인 Andrew Huang이 새로운 음악을 작곡하는 데 도움을 주었으며(Nat & Friends가 진행한 배경 동영상 참조), 기계에게 그리기를 가르치는 방법을 소개했습니다.

SketchRNN 모델이 그린 정원. 대화형 데모는 여기서 확인 가능

브라우저에서 실행되는 딥 생성 모델을 제어하여 새로운 음악을 만드는 방법도 보여주었습니다. 이는 NIPS 2017 최고의 데모 상을 수상했으며, 이로써 Magenta를 활용한 대화형 즉흥 연주와 관련하여 NIPS 2016 최고의 데모 상을 수상한 데 이어, Brain 팀의 Magenta 프로젝트에 참여한 멤버가 두 번째로 이 년 연속 이 상을 받는 쾌거를 거두었습니다. 아래 YouTube 동영상에서는 하나의 멜로디에서 다른 멜로디로 부드럽게 바뀌는 MusicVAE 변형 자동 인코더 모델 데모의 한 부분을 들어보실 수 있습니다.

People + AI Research(PAIR) 이니셔티브

기계 학습의 진보는 사람들이 컴퓨터와 상호 작용할 수 있는 방식에 대한 새로운 가능성을 제시하고 있습니다. 이와 동시에 우리가 개발하는 기술을 통해 사회가 광범위하게 이익을 얻을 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 우리는 이러한 기회와 도전 과제를 긴급한 사안으로 인식하고 있으며, Google의 여러 직원들과 협력하여 People + AI Research (PAIR) 이니셔티브를 탄생시켰습니다.

PAIR의 목표는 사람들이 AI 시스템과 가장 효과적으로 상호 작용하는 방식을 연구하고 설계하는 것입니다. 우리는 컴퓨터 공학과 설계, 심지어 예술에 이르기까지 다양한 분야에 걸쳐 활동하는 학계 및 현업 전문가가 한데 모인 공개 심포지엄에서 이 이니셔티브를 출범했습니다. PAIR는 광범위한 주제를 대상으로 하며, 그중 일부는 연구원이 해석 능력 관련 연구를 통해 ML 시스템을 이해하는 데 도움을 주고 deeplearn.js를 이용해 개발자 커뮤니티를 확장하는 것으로, 이전에 이미 언급한 바 있습니다. ML 엔지니어링에 대한 인간 중심의 접근 방식을 보여주는 또 다른 예로, 훈련 데이터세트의 시각화 및 이해를 위한 도구인 Facets의 출시가 있습니다.

Facets는 훈련 데이터세트에 대한 통찰력 있는 정보를 제공합니다.

기계 학습 분야의 공정성과 포용성

ML이 기술 분야에서 차지하는 역할이 점차 커짐에 따라 포용성과 공정성에 대한 고려도 그 중요성이 커지고 있습니다. Brain 팀과 PAIR는 이 분야에서 진보를 이루기 위해 열심히 노력해 왔습니다. 우리는 인과 추론을 통해 ML 시스템에서 차별을 방지하는 방법과 공개 데이터세트에서 지리적 다양성의 중요성에 대해 발표했으며 다양성과 문화적 차이를 이해하기 위해 공개 데이터세트를 분석한 결과를 게시했습니다. 우리는 또한 교차 산업 이니셔티브인 Partnership on AI와 긴밀히 협력하여 공정성과 포용성이 모든 ML 현업 전문가들의 목표로 확실히 떠오르도록 하는 데도 도움을 주었습니다.

문화적 차이는 왼쪽에 나와 있는 그림 패턴에서 보이는 것처럼 의자와 같이 '일반적인' 물체의 훈련 데이터에서도 드러날 수 있습니다. 오른쪽에 나와 있는 차트는 ImageNet과 같은 표준 오픈소스 데이터세트에서 지리적 위치 편중을 어떻게 파악했는지를 보여줍니다. 감지되지 않거나 수정되지 않은 이러한 편중은 모델 동작에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

우리는 이 분야의 몇 가지 문제를 어려운 기술 용어를 사용하지 않고 쉽게 소개하는 동영상을 Google Creative Lab의 동료들과 함께 제작했습니다.

우리의 문화

우리 그룹이 지닌 연구 문화의 한 가지 특징은 연구원과 엔지니어가 가장 중요하게 인식하는 기본적인 연구 조사 문제를 해결할 수 있도록 그들에게 적절한 권한을 부여하는 것입니다. 9월에 우리는 연구 조사 진행에 대한 일반적인 접근 방식에 관한 글을 게시했습니다. 젊은 연구원에게 교육과 멘토링을 제공하는 것이 바로 연구 프로젝트를 통해 우리가 하고 있는 일입니다. 우리 그룹은 작년 한 해 동안 100명이 넘는 인턴을 받았고, 2017년도에 발표한 연구 논문 중 약 25%에 인턴 공동 저자가 참여했습니다. 2016년에는 기계 학습 연구 조사의 수행 방법을 배우려는 사람들을 멘토링하기 위한 프로그램인 Google Brain Residency를 시작했습니다. 첫해(2016년 6월~2017년 5월)에 27명의 레지던트가 그룹에 참여했으며, 프로그램이 진행되는 도중과 1년이 지난 직후 프로그램 진행 첫해에 대한 업데이트 정보를 게시하여 레지던트의 연구 성과를 집중적으로 발표했습니다. 이 프로그램의 첫해에 참여한 많은 레지던트가 우리 그룹에 정규직 연구원 및 연구 조사 엔지니어로 잔류했고, 그중 대부분은 버클리, CMU, 스탠포드, NYU, 토론토 등 유수의 기계 학습 관련 대학원 과정에서 박사 과정으로 진학하지 않은 사람들이었습니다. 2017년도 7월에 우리는 35명의 레지던트로 구성된 두 번째 그룹을 맞이했으며, 이들은 2018년도 7월까지 우리와 함께할 예정입니다. 이들은 이미 몇 가지 흥미로운 연구를 마쳤으며 많은 연구 학회에 연구 결과를 발표했습니다. 우리는 현재 Google의 기타 많은 연구 그룹을 포함하도록 이 프로그램을 확장했으며 그 이름을 Google AI Residency 프로그램으로 변경했습니다(올해 프로그램의 신청 기한은 지났으며 내년도 프로그램에 대한 자세한 내용은 g.co/airesidency/apply에서 확인하세요).

2017년도에 우리가 수행한 연구는 이 두 파트로 구성된 블로그 게시물에서 집중적으로 살펴본 내용보다 더 광범위한 분야에 걸쳐 이루어졌습니다. 우리는 주요 연구 학회에서 연구 결과를 발표하고 있으며, 작년 한 해 동안 우리 그룹은 ICLR, ICML 및 NIPS에서 60여 건의 논문을 비롯하여 140건의 논문을 발표했습니다. 이들 연구에 대해 자세히 알아보려면 우리가 발표한 연구 논문을 꼼꼼히 읽어보시기 바랍니다.

또한, 이 동영상에서 저희 팀원을 만나보실 수 있으며 r/MachineLearning에서 두 번째 Ask Me Anything(AMA) 게시물에 대한 답변을 읽어보실 수도 있습니다. 2016의 AMA도 확인해 보시기 바랍니다.

Google Brain 팀은 그 범위가 점점 더 커지고 있으며 북미와 유럽 지역에 걸쳐 팀원들이 활동하고 있습니다. 우리가 진행 중인 연구가 흥미롭게 들리고 함께 연구해보고 싶으시다면 g.co/brain의 맨 아래에 있는 링크를 통해 현재 지원 가능한 직무를 확인하고 인턴십, AI Residency 프로그램, 방문 교수나 정규 연구직 또는 엔지니어링 직무에 지원해 보시기 바랍니다. Google Research 블로그 또는 Twitter @GoogleResearch에서 2018년도에 진행하는 연구에 대해서도 확인해 보실 수 있습니다. 제 개인 계정인 @JeffDean을 팔로우하셔도 됩니다.

읽어주셔서 감사합니다!

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