[프라임경제] "AI는 구글의 최종 도착지가 될 것입니다. 구글은 사용자가 원하는 것을 정확히 이해하고, 가장 적합한 답을 줄 것입니다. 물론 그 지점에 도달하기에는 아직 한참 멀었지만 우리는 점차 더 가까워질 수 있으며, 그것이 기본적으로 우리가 가고 있는 방향입니다."
지난 2000년 구글 공동창업자인 래리 페이지가 인공지능(AI) 시대를 기대하며 한 말이다. AI(Artificial Intelligence)는 1950년부터 시작된 다양한 컴퓨터 과학기술의 조합을 통해 사물을 더 똑똑하게 만든다. 래리 페이지 발언 이후 15년이 지난 현재 우리 삶에는 AI가 깊숙이 자리 잡았다.
이런 현상이 가속화하는 가운데 첨단의 한 편을 장식 중인 대한민국에서의 사업을 맡은 구글코리아는 서울 역삼동에 위치한 구글코리아 사무실에서 'AI 혁신의 시대: 구글 포토와 구글 번역' 주제의 기자간담회를 29일 개최했다.
AI 기반으로 더욱 진화한 '구글 포토'는 제임스 갤러거 구글 포토 소프트웨어 엔지니어링 디렉터, '구글 번역‘과 관련해서는 버락 투로프스키 구글 번역 프로덕트 매니지먼트 총괄이 각각 소개했다.
◆빛 반사 제거기능 통해 아날로그 사진 디지털화
먼저 지난해 5월 출시돼 1년 만에 2억명의 월사용자를 기록한 구글의 사진 관리 서비스인 '구글 포토'는 클라우드상에 사진과 동영상을 안전하게 보관해 PC나 모바일 등 모든 기기에서 액세스할 수 있을 뿐 아니라 고품질 사진 저장 용량을 무료로 무제한 제공하고 있다.
'머신러닝'과 AI 기술을 활용해 태그 없이도 자신이 찍은 사진을 인물, 장소, 사물별로 자동 정리 및 분류도 가능하다. 예를 들어 '구글 포토'의 검색창에 '강아지'나 '결혼'과 같은 특정 검색어를 입력하면 이미지에 캡션이나 태그를 추가하지 않아도 해당 사물이 나온 모든 사진을 볼 수 있다.
포토 에디터 기능도 강화됐다. '오토 인핸스' 기능을 통해 섬세한 표현을 위한 노출과 채도 밸런싱 같은 사진 전문 편집자가 할 만한 사진 향상 작업을 한 번의 탭으로 실행할 수 있으다. 아울러 12가지 새롭고 유니크한 필터가 도입돼 스타일을 적용하기 전 개별 사진과 사진의 △밝기 △어둡기 △색 △온도 △채도 등에 기반한 편집이 가능하다.
이와 함께 구글 포토의 어시스턴트를 통해 '콘셉트 무비'를 제작할 수 있으며 공유 기능으로 사진, 동영상, 전체 앨범을 짧은 링크로 전달함으로써 친구가 앱을 사용하지 않더라도 사용자가 공유한 사진을 볼 수 있다.
무엇보다 이날 기자간담회에서 기자들의 눈길을 사로잡은 것은 아날로그(종이) 사진을 고품질의 디지털 이미지로 스캔해 손쉽게 관리할 수 있는 '포토스캐너' 앱이었다.
최근 구글의 독립형 앱으로 출시된 포토스캐너는 스캔하는 사진의 반사광을 제거해준다. 이에 따라 오래된 필름 사진도 고품질의 디지털 사본으로 만들 수 있다.
'머신러닝' 기능을 적용해 스캔한 사진의 가장자리를 감지하고 이미지를 올바른 방향으로 회전시키는 등 별도의 스캔 장비 없이도 손쉽게 아날로그 사진을 디지털 사진화할 수 있다. 구글 포토와도 연동돼 사진 검색·공유 등 스마트한 사진 관리를 할 수 있도록 돕는다.
제임스 갤러거 디렉터는 "모든 사진과 동영상 저장의 '홈'인 구글 포토는 AI 기술을 활용, 정교화된 검색 및 자동 분류 기능을 제공해 사진을 효율적으로 관리할 수 있게 해준다"고 말했다.
이어 "오늘 소개한 구글 포토와 포토스캐너를 이용해 더 많은 사용자들이 사진을 쉽고 간편하게 보관·검색·관리할 수 있을 것으로 기대한다"고 덧붙였다.
◆복잡한 문장도 정교하게 번역 가능
올해로 출시 10년째를 맞는 구글의 번역 서비스인 구글 번역은 현재 전 세계 5억명 이상이 매일 1000억회 이상 사용하는 구글의 대표적인 서비스다. 총 103개 언어를 지원하고, △텍스트 △사진 △음성 △손글씨 등 다양한 입력 방법을 제공한다.
특히 구글은 지난 9월 '구글 신경망 기계번역' 기술을 공개하고 이달에는 한국어를 포함한 8개 언어(△영어 △프랑스어 △독일어 △스페인어 △포르투갈어 △중국어 △일본어 △터키어) 조합에 적용했다.
신경망 기계번역은 기존 구문 기반 기계번역(PBMT)이 문장을 단어와 구 단위로 쪼개서 하나하나 개별 번역한 것과 달리 전체 문장을 하나의 번역 단위라는 간주 아래 한꺼번에 번역하는 것이다. 문맥을 사용해 가장 적합한 번역을 파악하고, 재배열한 뒤 문법 규칙에 따라 자연스러운 문장에 가까운 번역을 한다는 설명.
신경망 기계번역 기술을 토대 삼아 구축된 엔드-투-엔드(end-to-end) 학습 시스템으로 구글 번역은 지난 10년간의 노력을 합친 것 이상의 도약을 맞이하게 됐다.
또 번역된 문단뿐 아니라 전체 텍스트의 가독성이 상당히 향상됐다. 여기 더해 위키피디아 및 뉴스 매체의 샘플 문장을 기준으로 주요 언어 조합을 평가했을 때 GNMT 번역 오류는 55~85% 줄어들었다.
버락 투로프스키 총괄은 "머신러닝을 통해 많은 데이터를 학습할수록 한층 더 정교한 번역 품질을 제공할 수 있다"며 "자연스러운 번역을 제공하는 구글 번역 서비스로 전 세계 사용자들이 언어 장벽 없이 원활하게 소통하는 데 도움이 될 수 있기를 바란다"고 제언했다.
더불어 "언어 장벽이 정보 획득에 장애물이 되지 말아야 한다"며 "구글 번역의 궁극적인 목표는 보편적인 언어를 제공하는 것"이라고 첨언했다.
