구글 딥마인드 AI, 고대 그리스 비문 해독

질병예측과 에너지 효율화 등 다양한 분야에서 AI 알고리즘을 활용하고 있는 딥마인드(DeepMind)가 이번에는 고대 그리스 비문의 빠진 단어나 문자를 불과 몇 초 만에 추측하는 AI 알고리즘을 개발했다.

연구 결과는 공개형 논문 초고 저장소인 '아카이브(arXiv.org)'에 논문명 ‘딥 러닝을 사용해 고대 텍스트 복원: 그리스어 비문에 관한 사례 연구(Restoring ancient text using deep learning: a case study on Greek epigraphy)’로 14일(현지 시각) 공개했다.

고대 사회와 문화를 이해하려면 당시 역사를 기록한 두루마리나 비문 등에 쓰인 문장을 해독해야 한다. 하지만 이런 문서들은 인간에 의해 의도적으로 파괴되거나 오랜 세월을 거치며 손상된 경우가 많다. 따라서 전문가들이 문서를 해독하기 위해서는 매우 복잡한 작업 과정과 많은 시간과 노력이 소요된다.

딥마인드 야니스 아샐(Yannis Assael)이 이끄는 연구팀은 1500년에서 1600년 사이에 그리스어 비문에서 빠진 단어나 문자를 추측하기 위해 신경망(neural network) 훈련을 통해, 300만 단어를 포함한 3만 5000건 유물의 문맥·문법·문장 레이아웃 등 언어 패턴을 학습시켰다.

해당 언어 패턴을 배운 인공지능 ‘파티아(Pythia)’는 공백 비문을 보면 이를 채울 후보를 20개 정도로 추려 제시한다.

실제 연구팀은 파티야의 능력을 확인하기 위해 연구팀이 비문의 그리스 개별 이름들에서 처음 9자를 숨겼다. 이를 채우는 실험을 한 결과, 인간 전문가들은 AI보다 30%나 더 많은 실수를 저질렀다. 또 50개 빈칸을 채우기 위해 인간은 2시간이 필요하지만 파티야는 같은 과정을 몇 초 만에 완료했다.

연구팀은 “인공지능 파티아 알고리즘이 전문가가 놓칠 수 있는 세부 사항까지 파악해 문장해독 성공률이 높다”며, “현재는 완전한 비문 해독을 위해 AI의 작업과 전문가의 확인이 함께 필요하다”고 설명했다.

김한비 기자 itnews@