세계 최대 인터넷 기업 구글이 자동으로 이메일 내용을 분석해 답변을 제시하는 기술을 개발했다. '스마트 답장(Smart Reply)' 서비스다. 마치 '이렇게 답하고 싶었지?' 하고 사용자에게 묻는 것처럼, 구글이 메일 내용에 적합한 세 가지 짧은 답변을 제시한다.
예를 들어 회사 동료에게 '너 혹시 새로 나온 컴퓨터 프로그램 사용 설명서 가지고 있니?'라는 이메일이 오면, '없어 미안해' '내가 보내줄게' '한 번 찾아볼게'와 같은 답변을 보여준다. 이 중 하나를 골라 바로 전송해도 되고 추가로 답변을 덧붙여도 된다.
숱한 이메일에 일일이 글을 작성해 답하기 귀찮은 이용자를 위해 터치 한 번으로 답할 수 있도록 한 것이다. "PC가 아니라 스마트폰으로 이메일을 이용할 경우, 작은 자판으로 답장을 쓰기 어렵다는 점도 고려했다"고 구글 측은 밝혔다. 이 기능은 이번 주 중 구글의 이메일 앱(응용 프로그램) '인박스(Inbox)'에 적용된다.
◇컴퓨터가 당신의 마음을 읽는다
구글이 이메일 답장까지 대신 써줄 수 있는 것은 '머신러닝'(Machine Learning)이란 기술 덕분이다. 기계가 마치 사람처럼 학습(學習)해 스스로 상황을 판단하고 예측하는 기술이다.
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- ▲ 컴퓨터가 스스로 학습해 상황에 대처하는 ‘머신러닝’ 기술이 적용된 네이버의 ‘지식인’ 서비스(왼쪽). 이용자가 질문과 함께 첨부한 사진을 인식해 자동으로 카테고리를 분류해준다. 오른쪽은 이용자의 이메일을 분석해 자동으로 메일 내용에 맞는 답변 세 가지를 추천해주는 구글의 ‘스마트 답장’ 서비스. /네이버·구글 제공
머신러닝이란 말은 어렵지만, 이미 우리가 모르는 사이 생활 속에 다양한 기술들이 적용돼 있다. 국내 최대 포털 네이버의 '지식인' 서비스도 마찬가지다. 지식인은 이용자가 궁금한 것을 질문하면 다른 이용자들이 답을 달아주는 서비스로, 하루 평균 5만5000개의 질문이 등록된다. 문제는 이용자들이 질문 내용과 맞지 않는 '카테고리(분류)'를 설정하는 경우도 많다는 것이다. 네이버는 이 문제를 머신러닝으로 해결했다. 이용자들이 질문과 함께 사진을 올릴 경우, 컴퓨터가 사진 속 피사체를 인식해 자동으로 카테고리를 분류해주는 것이다. 예를 들어 고양이 사진이면 '반려동물-고양이'로, 꽃 사진이면 '취미-원예'로 분류한다.
구글의 '포토(photo)' 서비스 역시 이용자가 찍은 사진 속 피사체를 분석해 알아서 아기, 자동차, 음식, 하늘, 맥주, 다리 등으로 세세하게 분류한다. 검색창에 '아기'라고 쳐넣으면 지금까지 내가 찍었던 아기 사진을 알아서 골라내 보여준다.
지금까지 컴퓨터는 사진에 고양이가 있든 강아지가 있든 이를 구별해내지 못했다. 하지만 이제는 머신러닝을 통해 수억개의 비슷한 사진 속에서 정확하게 '청개구리'만을 집어내는 것도 가능하다.
생활 편의 서비스뿐 아니라 의료 분야에도 적용되고 있다. IBM의 수퍼컴퓨터 '왓슨'은 암·백혈병 환자의 진단서, 진료기록, 의학서적 등을 학습한다. 의사가 특정 환자의 임상 정보를 입력하면, 이를 바탕으로 병명(病名)과 가장 성공 확률이 높은 치료법을 알려준다. 이런 데이터가 쌓
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