기본 ‘알고리즘’ & ‘아키텍처‘(Architecture)
앞서 1편에서 언급한 바와 같이, 특허제도는 발명의 공개를 통해 기술발전을 촉진시킨다는 목적을 달성하기 위해 출원명세서에 발명을 구현하기 위한 구체적인 수단 등이 쉽게 실시할 수 있을 정도로 명확하게 기재할 것을 요구한다.
이러한 구체적인 수단은 학습 데이터, 데이터 전처리 방법, 학습 모델, AI 기본 알고리즘, 아키텍처(Architecture), 학습결과물의 데이터를 출력 및 활용하는 과정 등이 AI분야에서 ‘특허거리’가 된다는 것을 의미하기도 한다.
현재 상용화되어 있는 AI는 1986년 제프리 힌튼(Geoffrey Everest Hinton)의 백프로퍼게이션(back propagation) 알고리즘과 1989년 얀 르쿤 (Yann LeCun)의 컨벌루션신경망(CNN) 알고리즘을 대부분 사용하고 있다.
새로운 알고리즘의 등장으로 AI 기술이 부활했으나 하드웨어적인 아키텍처(Architecture) 면에서는 과거 IBM가 처음 퍼스널 컴퓨터를 개발했을 당시와 그렇게 큰 변화가 없다. 그저 그 위에 NIVIDA의 GPU를 이용하여 데이터를 병렬 처리하는 수준이다.
얀 르쿤 교수는 제프리 교수의 제자이자 페이스북(Facebook)의 수석 AI 연구총괄 부사장이다. 얀 르쿤 교수는 그가 개발한 CNN AI 알고리즘을 이용해 AT&T에서 손으로 쓴 우편 번호 이미지를 컴퓨터로 읽어 숫자 텍스트로 변환하는데 성공해 유명해졌다.
그러나 사실 신경망 알고리즘을 적용해 숫자 이미지를 인식하는 CNN AI 알고리즘은 얀 르쿤 교수가 처음이 아니었다. 이보다 10년이 앞선 1979년 일본의 쿠니히코 후쿠시마 (Kunihiko Fukushima) 교수가 발명한 특허공보에도 이미 소개되었다.
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