인공지능(AI)이 통·번역을 넘어 이미지에도 눈을 뜨고 있다. 수년 내에는 인간을 뛰어넘는 이미지 인식 능력을 가질 것이라는 전망이다.

22일 닐 알드린(Neil alldrin) 구글 소프트웨어 엔지니어는 서울 역삼동 본사에서 화상연결을 통해 "지난 3년 동안 구글 포토가 이미지를 인식하는 데 사용하는 정보를 25배로 늘렸다"며 "향후에는 이미지를 보고 정확한 정보를 인식할 수 있도록 초인간적인 이미지 인식을 달성하고자 한다"고 밝혔다.

구글 포토는 구글이 지난 2015년 5월 출시한 사진 관리 서비스로, 구글 계정에 로그인하면 사진을 무제한으로 저장할 수 있다. 구글은 지난해 11월, 구글 포토에 AI의 한 분야인 '컴퓨터 비전' 기술을 적용해 이미지 인식 능력을 개선해왔다. 컴퓨터 비전은 컴퓨터를 사용해 인간의 시각적인 인식 능력을 재현하는 연구 분야를 말한다. 이를 통해 자동으로 사진을 분류하고, 사진 속 사물이나 상황, 행동 등을 구분할 수도 있다. 예를 들어 '크리스마스'를 검색하면, 크리스마스 트리, 장식품, 산타클로스 등 관련 이미지가 나오는 식이다.

구글은 자동으로 이미지 캡션을 생성해내는 '오픈 이미지 데이터셋'도 AI에 활용하고 있다고 덧붙였다. 오픈 이미지 데이터셋은 사진마다 라벨(사진에 표시된 물체나 상황을 설명하는 단어)이 부착된 900만개의 이미지 URL로 구성돼있다. 각각의 이미지에는 평균적으로 8개의 라벨이 적용된다.

닐 알드린은 "900만개가 넘는 이미지 중 10만개를 인간이 검증해 정확도를 높였다"며 "이 이미지는 구글 내부 연구 뿐 아니라 외부 학술 연구에도 제공하고, 일반 대중도 참여할 수 있도록 해 AI 연구가 활성화 될 수 있도록 노력하고 있다"고 말했다.

향후에는 단순히 동물을 구분하는 기술을 넘어 어떤 품종인지, 특정한 행동을 하는지 등을 파악하고 저장하도록 구글 포토 기능을 고도화할 계획이다.

네이버는 10여년 전부터 랭킹이나 문서분석, 질의교정 등 검색서비스를 위한 주요 모듈에 기계학습을 적용해 왔다. 맛집, 쇼핑, 동·식물 등 자사 이미지 검색 전반에 AI 기술을 접목한 것이 특징이다. 특히 최신 기계학습방법들을 국내 환경에 맞게 접목하는 방식으로 랭킹알고리즘을 고도화하고 있다.

이를 기반으로 지난달 27일에는 모바일 쇼핑 검색에 딥러닝 기반의 컨볼루션 신경망(CNN·Convolutional Neural Network) 기술을 적용한 AI 서비스를 선보였다.

CNN 기술은 이미지로부터 상품에 대한 감성적인 특징을 자동으로 추출한다. 이를 통해 '귀여운', '화려한', '우아한' 등 감성 키워드 별로 다양한 스타일의 아이템을 보여준다. 이 기술은 사람의 시신경이 사물을 인식하는 방식을 활용해 데이터 속에서 일정한 패턴을 파악한다.

딥러닝이 접목된 '이미지 클러스터링' 기술을 활용, 동물들의 생생한 이미지를 자동으로 추출하는 '동물 지식백과도감' 또한 AI를 적용한 이미지 검색의 일환이다.

네이버 관계자는 "최근 딥러닝은 이미지 분석 영역에서 폭발적인 성능향상을 주도해왔는데 네이버도 몇 년 전부터 검색연구조직 등에서 이미지 분석과 활용에 대해 연구를 해왔다"며 "최근에는 네이버가 보유한 이미지와 텍스트를 동시에 활용하는 실험을 진행하고 있다"고 말했다.