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인공지능시대(56): 인공지능의 자기지도 학습
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2022년 02월 18일(금) 16:56 [주간문경] 
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| | | ↑↑ 지홍기
영남대학교 명예교수
문경대학교 특임교수
문경시지역발전협의회 의장 | ⓒ (주)문경사랑 | |
자기지도 학습이란?
자기지도 학습(Self-supervised Learning)은 최소한의 데이터만으로 스스로 규칙을 찾아 분석하는 인공지능(AI) 기술이다. 사람이 별도로 지도하지 않아도, 기계가 스스로 대상을 인지하고 의미를 부여한다. 자기지도 학습은 AI 스스로 학습 데이터에 없는 정의와 규칙을 찾아 분류하고 의미를 부여한다.
먼저, 대규모 데이터로 특징점을 학습한 후, 전이학습을 통해 목적에 부합하는 성능을 달성한다. 새로운 문제를 스스로 인지해 가설을 만들고 검증하는 등 주도적으로 문제를 해결하는 AI로 확장하는 것이 목표이다. 즉, 최소한의 데이터만으로도 스스로 학습하여 발전하는 AI 기술은 비지도 기반 특징점 학습(Unsupervised Feature Learning), 시각적·상식적 추론(학습) 및 도메인 확장 자기지도 학습 등 3단계로 나뉜다.
비지도 기반 특징점 학습은 대규모 데이터를 통해 특징적으로 서로 다른 내용을 학습하고 새로운 데이터를 분류하는 단계다. 이 단계에선 별도의 지도 없이도 데이터의 특이점 위주로 스스로 학습한다. 그러나 아직은 연구가 초기 단계이며, 주로 특정 도메인에서만 연구가 진행되고 있다.
기술 동향
자기지도학습 기술연구는 새로운 학습데이터 정제, 자연어 학습, 이미지 복원 등 3개 분야에서 주로 이뤄지고 있다.
새로운 학습데이터 정제 : 학습 데이터가 갖는 특징 정보를 군집화하고 이들의 부분 특징을 조합해 새로운 인식 대상으로 지정하는 기술이다. 새로운 학습데이터의 정제는 많은 노력과 비용을 수반하며, 이때 자기지도학습을 학습데이터 정제에 활용하면 적은 노력과 비용만으로도 많은 데이터를 정제하고 활용할 수 있다.
자연어 학습 : 우선 수많은 무작위의 언어 데이터에서 단어와 문장 간 상관관계를 학습하며, 그 후에 오타가 있는 질문을 사람처럼 감내, 인식하고 형태를 가려낸다. 자연어 인식은 보통 어순이 바뀌거나 구조상 불완전한 문장이 있는 경우 제대로 이뤄지기 어려운데, 자기지도학습을 이용하면 이러한 비문법적 부분까지도 스스로 학습할 수 있다.
이미지 복원 : 이미지 조각들이 가지는 연관성을 스스로 찾아 사람이 조각 간 상관관계를 지정하지 않아도 주변에 어울리는 것을 학습한다. 한 이미지를 여러 조각으로 나눠 섞었을 때, 각 조각 주위의 조각을 스스로 탐색할 수 있는데, 이는 손상된 사진 복원하거나 주변부의 특징과 어울리는 이미지·영상을 만드는 데 유용하다.
따라서 자기지도학습 연구는 새로운 문제를 창의적으로 해결하는 자기주도적 AI 기술 개발을 목표로 하고 있다. 이를 위해 의도적 편향을 통한 학습데이터 생성, 학습데이터를 도메인 전이해 목적에 부합하는 학습데이터 생성, 가설・검증 가능한 베이즈 머신 개발과 같은 전략이 요구된다.
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| | ⓒ (주)문경사랑 | |
자기지도 학습의 발전 전망
자기지도 학습의 핵심은 세부 도메인에 있다. 세부 도메인을 중심으로 특이점 학습 대상을 확대해 도메인의 한계를 극복하고, 세부 도메인별로 부족한 학습 데이터를 생성해 데이터 부족을 극복할 수 있다.
자기지도 학습은 비지도에 기반해 학습하고, 학습에서 오류를 스스로 피드백하는 것을 목표로 한다. 또한 인간의 상식에 기반해 새로운 지식의 추론을 확대하고 있으며, 장기적으로는 완전한 비지도를 지향한다. 즉, 학습 데이터를 스스로 검증하며, 기존 상식들 중에서 새로운 상식을 창출하는 것이 목표이다. 특히, “크로스 도메인” 즉, 도메인 사이의 정보교환을 통해 스스로 성장하고 있다.
따라서 인간의 의사소통과 사회문화적 규범에 기반한 상식은 한정된 정보만으로 새로운 지식을 추론하고, 개념을 이해하는 AI가 “인간 고유의 배움과 성장과정”을 넘어서는 자기지도 학습의 궁극적 방향으로 진화하고 있다.
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