구글 딥마인드AI 제작 데이터 정렬 알고리즘, 사람이 만든 것보다 3배 빨라

[아이티데일리] 구글 딥마인드는 AI(인공지능) 바둑 알파고로 우리에게 잘 알려져 있다. 딥마인드의 알파제로(AlphaZero) AI 시스템으로 컴퓨터 프로그래밍 언어 C++를 이용해 만든 데이터 정렬 알고리즘이 인간 개발자가 만든 알고리즘보다 최대 3배 빠른 속도로 데이터를 정렬한 것으로 밝혀졌다고 네이처지 온라인판이 보도했다. 알파데브(AlphaDev)로 명명된 이 정렬 알고리즘 논문은 네이처1에 실렸다.

개발자들은 지난 수십 년 동안 검색 결과를 반환하고 연락처 목록을 알파벳으로 정렬하는 등의 데이터 정렬 부문에서 밀리초 단위의 처리 시간을 더 단축하기 위해 알고리즘 최적화에 주력해 왔다.

그런데 런던에 본사를 둔 딥마인드는 이번에 보드게임 체스, 바둑, 장기 AI 시스템을 개발한 알파제로의 알고리즘을 데이터 정렬에 적용함으로써 속도를 크게 향상시켰다. 알파데브는 사람이 개발한 시스템에 비해 최대 3배나 빠른 속도로 데이터를 처리한 것으로 나타났다.

알고리즘 개발을 이끈 딥마인드의 컴퓨터 과학자 대니얼 맨코비츠는 "AI가 만든 정렬 알고리즘이 이렇게 빠른 결과를 낸 것은 충격이었다. 처음에는 믿어지지 않았다“고 말했다. 스탠포드 대학의 컴퓨터 과학자 엠마 브런스킬도 "대단히 흥미로운 결과"라고 밝혔다.

딥마인드 연구원들은 먼저 알파데브를 데이터 크기별로 숫자를 정렬하는 작업에 적용했다. 처음에는 한 번에 3~5개의 숫자만 정렬하는 알고리즘으로 작게 시작했다. 작지만 더 긴 목록을 정렬하는 알고리즘에 사용되기 때문에 중요하다. 알파데브는 어셈블리 명령어 수준에서 작동한다. 이는 C++로 작성한 코드에서 자동 컴파일러에 의해 생성된 코드다.

알파데브는 데이터 값을 비교하거나 위치를 이동하고, 프로그램의 다른 부분으로 점프하는 유형의 작업을 수행할 수 있다. 데이터 목록을 완벽하게 정렬할 때까지 과정을 반복한다.

신경망은 정확성뿐만 아니라 속도에 대해서도 프로그램을 평가하고 보상했다. 연구팀은 총 명령 수 또는 처리 시간을 기준으로 속도를 평가하도록 시스템을 훈련시켰다. 그 결과 알파데브는 인간 개발 알고리즘보다 4~71% 시간을 절약했다.

딥마인드 팀은 또 알파데브를 비정렬 알고리즘에 적용했다. 특정 형식으로 저장된 데이터를 바이트로 변환하는 데 사용되는 알고리즘은 표준 버전보다 67% 적은 시간이 소요되었다. 데이터 저장 및 검색에 사용되는 해시 알고리즘은 표준 알고리즘보다 처리시간이 30% 줄어들었다.

딥마인드는 앞으로 더 많은 종류의 문제, 심지어 하드웨어 자체의 설계에도 알파제로 스타일의 알고리즘을 적용해 개발 영역을 확대할 계획이다.