뛰어난 선생님은 아무리 어려운 내용도 머릿속에 쏙쏙 들어오게 가르친다. 같은 내용을 가르쳐도 자신만의 노하우를 이용해 학생들의 학습효과를 높이는 것이다. 인간의 지능을 모방하기 위해 데이터를 학습해야 하는 인공지능 역시 뛰어난 선생님이 필요하다.

컴퓨터공학과 옥정슬 교수와 김동우 교수가 이끄는 기계학습 연구실은 인공지능 기술의 근간이 되는 기계학습 이론과 기계학습의 응용 방법을 연구한다. 주요 연구 주제는 최소한의 데이터로 최적의 결과를 낼 수 있는 인공지능을 만들기 위한 효율적인 기계학습 알고리즘을 개발하는 것이다.

최근 연구실에서 진행한 연구 중 하나는 인공지능에게 비정형 데이터를 학습시키는 방법론에 관한 연구다. 비정형 데이터는 특정한 양식에 맞춰 질서정연하게 정리돼있는 정형 데이터와 달리 텍스트, 음성, 영상처럼 아무렇게나 흩어져 있는 데이터를 뜻한다. 연구실은 데이터를 그래프로 나타내 인공지능이 무질서한 데이터를 학습할 수 있도록 하는 알고리즘을 고안했다.

또 신종 코로나바이러스 감염증(COVID-19·코로나19)에 감염된 사실을 모른 채 다른 사람에게 코로나19를 전파하는 깜깜이 전파자가 있을 때 감염 경로를 추적하는 게 얼마나 힘든지를 이론적으로 밝히고 감염 경로를 알아내는 인공지능도 만들었다.

기계학습 연구실은 이제 막 만들어진 신생 연구실이지만 효율적인 기계학습 알고리즘을 개발해 인공지능을 누구나 쉽게 활용하는 ‘공공재’로 만든다는 큰 목표를 가지고 있다. 연구실은 한 명의 교수가 운영하는 보통의 연구실과 달리 두 명의 교수가 운영하는 공동 연구실이다. 학생들은 두 교수에게 공동 지도를 받을 수 있고 서로의 연구 정보를 활발히 공유할 수 있어 올바른 연구 방향도 수월하게 찾을 수 있다.

옥 교수와 김 교수는 인공지능에게 지식을 가르치는 방법뿐 아니라 학생들을 잘 지도하는 방법도 함께 연구 중이다.