마이크로소프트의 최신 딥러닝 시스템, 인간과 구글을 이기다

마이크로소프트의 딥러닝 시스템은 인간과 구글보다 훨씬 우수하다

마이크로소프트 리서치는 최신 인공지능 유형인 딥러닝을 다시 한 번 개발했다.

새로운 학술 논문에 따르면, 기술 대기업의 아시아 사무소 직원들은 그들의 최신 딥러닝 시스템이 한 가지 지표에서 인간을 능가할 수 있다고 말한다.

논문에 따르면 – “마이크로소프트의 창작물은 2012년 버전의 널리 알려진 ImageNet 데이터 세트에서 이미지의 올바른 분류에 대해 4.94%의 오류율을 기록했으며, 이는 인간의 5.1% 오류율과 비교된다.” 이 도전 과제는 이미지에서 객체를 식별한 다음 1,000개의 옵션 중에서 이미지에 대한 가장 정확한 범주를 올바르게 선택하는 것이었다. 범주에는 “도끼”, “간헐천”, “전자레인지”가 포함되었다.

딥러닝은 이미지, 오디오 및 기타 입력에서 파생된 많은 정보를 기반으로 인공 신경망을 훈련시키고, 그런 다음 시스템에 새로운 정보를 제공하고 그에 대한 추론을 받는 과정이다.

마이크로소프트의 몇몇 연구원인 카이밍 허, 샹위 장, 샤오칭 렌, 지안 선은 논문에서 “우리의 결과는 이 시각 인식 도전에서 보고된 인간 수준의 성능을 처음으로 초월한다는 점에서 최선을 다해 알고 있다”고 공동 저술했다.

연구원들은 “인공지능 감시자들은 그러한 유형의 주의를 기울여야 하며, 마이크로소프트는 구글과 페이스북과 같은 웹 기업들이 인재를 경쟁하는 딥러닝 분야에서 더 많은 신뢰를 받아야 한다”고 썼다.

그들은 또한 “우리의 알고리즘이 이 특정 데이터 세트에서 우수한 결과를 생성하지만, 이는 기계 비전이 일반적으로 객체 인식에서 인간 비전을 능가한다는 것을 나타내지 않는다”고 썼다. “파스칼 VOC 작업과 같은 기본 객체 인식에서 기계는 여전히 인간에게는 사소한 경우에 명백한 오류를 범한다. 그럼에도 불구하고, 우리는 우리의 결과가 시각 인식에서 인간 수준의 성능에 맞추기 위한 기계 알고리즘의 엄청난 잠재력을 보여준다고 믿는다.”

따라서 이 새로운 기술은 구글의 수상 경력이 있는 GoogLeNet 시스템을 26% 개선하여 6.66%의 오류율로 성능을 발휘했다고 마이크로소프트 연구원들은 주장한다.

이 성공은 지난해 완료된 마이크로소프트의 프로젝트 아담 작업 프로그램에서 이루어졌다.

새로운 시스템에 대한 추가 세부 사항은 논문(PDF)에 포함되어 있다.