[사이다] ② 이제 그림·글 정보 균형 있게 이해한다!

이어서 두 번째 소식 만나보겠습니다.

여러분은 그림과 글자가 함께 있을 때 어디에 먼저 시선이 가나요?

대부분 그림부터 보시는 분들 많으실 텐데요.

인공지능도 비슷합니다.

영상과 글, 소리처럼 여러 정보를 한꺼번에 볼 때 한쪽 정보에만 의존해 판단하는 경우가 많았는데요.

이에 국내 연구진이 모든 데이터를 고르게 인식하는 새로운 학습 기술을 개발했습니다.

인공지능이 한쪽 정보만 믿지 않고, 여러 데이터를 균형 있게 이해하도록 하기 위해 두 가지 학습 방법을 적용했는데요.

잘 이해하지 못하는 정보의 비중을 높여 학습시키는 '약한 모달리티 가중치'와 비슷해서 헷갈리는 데이터를 더 집중적으로 훈련하는 '어려운 샘플 가중치'입니다.

이 기술을 적용하자 AI가 특정 정보에 치우치지 않고 더 정확한 예측을 내놓았다고 하는데요.

전문가 이야기 들어보겠습니다.

[황 의 종 / KAIST 전기및전자공학부 교수 : 데이터의 짝을 일부러 어긋나게 만들거나 내용적으로 상관이 없는 조합을 섞어주는 방식으로 모델을 학습시키면 AI는 각 정보를 독립적으로 이해하며 모든 데이터를 균형 있게 활용하는 법을 배우게 됩니다. / 생성한 데이터로부터 모델이 잘 학습할 수 있도록 품질이 낮은 데이터를 보완하고 어려운 데이터는 강조해서 훈련했습니다. 그 결과, 다양한 종류의 데이터에서 기존 기법보다 안정적이고 강건한 성능을 얻을 수 있었습니다.]

연구진은 앞으로 인공지능이 사람처럼 다양한 감각을 균형 있게 인식할 수 있도록
데이터 기반 학습 방식을 발전시킬 계획이라고 설명했습니다.

YTN 사이언스 권석화 (stoneflower@ytn.co.kr)