공지능(Artificial Intelligence)

지난 2, 영국 옥스퍼드 대학 인간미래 연구소가 세상의 종말을 이끄는 12가지 시나리오라는 흥미로운 보고서를 펴내었다. 전염병, 기후 변화 등 불가항력적인 위협도 있지만 여러 가지 시나리오 중 가장 유력한 시나리오로 거론된 것이 바로 인공지능(AI)이다. 인공지능을 미래의 희망과 동시에 위협적인 존재로 인식하고 있는 현대시대에서 과연 우리는 인공지능을 제대로 이해하고 있을까? 영화나 소설에서 나오는 로봇을 보며 인공지능은 곧 인류의 종말이라 겁먹기 전에 인공지능이 가져올 파장을 정확히 이해하며 인공지능의 시초와 현재 그리고 가까운 미래의 기술적인 진보에 대해 알아보고자 한다.


출처:위키미디어커먼즈(CCPD)



인공지능의 종류

인공지능은 사람의 지능을 모방한 기계 또는 컴퓨터 소프트웨어를 뜻하며 크게 강 인공지능(Strong A.I)약 인공지능(Weak A.I)으로 나뉜다.

강 인공지능은 인간의 지각력과 자아를 가진 것이 강 인공지능에 속한다. 이에 속하는 인공지능은 주어진 과제에 대해 자의적으로 판단을 내릴 수 있어야 하는데 인류를 멸망시키는 터미네이터의 스카이넷과 어벤저스의 울트론이 그 예다.약 인공지능은 강 인공지능처럼 인간의 지능이나 자아를 갖추고 있지 않으며 스스로 문제를 인지 및 해결할 수는 없지만, 주어진 조건들 내에서 가장 합리적인 결론을 내린다. 애플의 시리(Siri)가 대표적인 예다.  


출처:BGR

애플이 2010년 인수한 시리(Siri)는 질문에 답변하고 수행하는 자연 언어 처리를 이요하는 약 인공지능의 대표적인 예다.  


그렇다면 인공지능은 어떻게 학습할까

기계는 크게 딥러닝과 머신러닝 방법으로 학습한다. 딥러닝은 사람의 뇌가 어떻게 작동하나를 단순하게 모델링한 것으로 머신러닝의 방법의 하나로 아주 복잡한 모델링까지 가능하여 컴퓨터 관련 케이스를 조합해 자율적으로 학습하는 구조이다. 머신러닝(기계학습)이란 인공지능 개발을 위한 기본 개념으로 인간의 지식이나 정보, 경험 등을 컴퓨터에 넣어 분석하는 것이다. 쉽게 말해 데이터를 이용하기 위해선 모델링이 필요한데, 이걸 사람이 아닌 컴퓨터가 처리한다.

많은 이들이 딥러닝과 머신러닝을 분류해서 생각하지만 실제로 딥러닝은 데이터를 컴퓨터에 넣어 분석하는 머신러닝의 방법의 하나로 사람의 뇌를 단순하게 모델링한 것이다. 최근 들어 딥 러닝이 미래를 이끌 혁신기술 중 하나로 여겨지고 있는데, 이는 지난 수십 년간 문제 삼았던 느린 학습 속도와 인공신경망 모델의 단점이 극복되었고 Big Data의 출현과 눈부신 하드웨어 스펙 발전으로 빠른 학습이 가능해졌으며 방대한 데이터를 통해 딥 러닝의 본 의미인 심화 학습이 가능해졌기 때문이다.


개발의 현주소

1950년대부터 시작된 AI 개발은 기술적인 한계로 한때는 허무맹랑한 꿈이라며 사그라드는듯했지만, 오늘날 빅데이터와 함께 다시금 떠오르고 있는 현대 핵심 기술이다. 위에서 언급했듯이 과거에는 기계학습에 있어 기술적인 문제들이 있었지만 최근 이러한 문제들이 해결되면서 인공신경망을 시작으로 기술적 성과를 보이고 있다. 오늘날의 AI 개발 성과 분야는 크게 두 가지로 나눌 수 있다

        A) Video recognition-

        구글에 따르면 1분에 100시간짜리 비디오가 매일 업로드 된다고 한다학습능력을 통해 비디오 내용을 구분하고         카테고리화 시켜 보다 정확한 큐레이팅 및 영상 추천이 가능하다.

        B) Speech recognition and translation-

        음성 인식이나 자동 번역 기술은 더욱 정교하고 많은 양의 데이터 학습이 필요하다. 음성인식과 번역 기술을 통해       검색 기능이 월등히 발전할 것이며 자료/음성 자동번역이 가능해져 전문 번역가, 통역가의 업무를 보다 빠르고           많은양을 처리할 수 있다.


음성인식 기술을 활용한 영어-중국어 동시통역 시연 영상 (Microsoft Research)

이처럼 현재 수많은 기업이 AI 활용을 위한 이미지음성인식 서비스를 지속적으로 발전시키고 있다컴퓨터가 주어진 이미지와 언어를 학습하여 사용자가 의도한 이상의 답을 제공하는 기계학습이 오늘날 인공지능 개발의 주 연구방법이다.


인공지능을 향한 기업의 노력 

오늘날 많은 소프트웨어 기업들은 인공지능 기반의 머신 러닝과 딥 러닝으로 기술 방향이 옮겨가고 있으며 실제로 구글, 페이스북과 같은 거대 기업들 사이에 AI 전문가 영입을 위한 노력이 계속되고 있으며 그 사이에 거액의 스카우트 제의가 오가고 있다.

글로벌 기업들이 AI에 대규모 투자를 하는 것은 이미 인공지능이 막연한 미래 기술이 아닌 '돈이 되는 기술'로 인식되고 있기 때문일 것이다향후 10년 동안 인공지능의 경제 가치가 수 조 달러 수준이 되리라는 전망이 나오고 있는데 AI 개발에 앞장서고 있는 페이스북은 한 AI 개발 회사에 4천만 달러를 공동 투자하며 대대적인 투자를 진행 중이다그렇다면 기업들은 AI를 통해 어떤 세상을 꿈꾸는 것일까이를 위해 대표 기업의 AI 기술 개발 현황을 알아보았다.


       1. 페이스북: 페이스북의 방향은 감정을 표현하는 사람의 리액션을 이해하는 서비스일 것이다. 주커버그는 최근        페북 10년 계획은 인공지능이라고 발표하면서 향후 페이스북의 방향을 AI에 맞추고 있다는 점을 명확히 하였다.   2013 AI 연구 그룹을 만든 이래 최고의 인재들을 영입하고 있으며 얼굴인식 기술인 'DeepFace' 프로그램 개발을 통해 사진만으로도 정확하게 성별, 옷 스타일, 표정 등을 식별하는 방법을 연구 중이며 심화학습 기법을 뉴스피드 개선에활용할 것으로 보인다.(1)

     현재 페이스북은 새 소식 가운데 사용자의 선호도와 관심도 데이터를 기반으로 뉴스피드 노출 우선순위가 정해지는데 이는 사용자가 기존에 좋아요를 누르거나 스팸으로의 신고 등의 정보를 습득해서 반영하는 것이다. 하지만 향후 AI 기술이 적용되면 시스템이 스스로 정보를 수집하고 결론을 추론하여 우선 콘텐츠 선별에 있어 더욱 정확하고 효과적인 타임라인 구성이 가능해진다. 뿐만 아니라 사용자가 올리는 사진 속 배경을 인식하여 자동으로 위치 Check In이 되는 등 방대한 사용자 데이터를 수집할 수 있게 된다.

출처: Facebook AI Research

페이스북이 발표한 DeepFace가 사진속 얼굴을 인식하는 방법


       2. 구글: 구글은 “2045년이면 인간과 컴퓨터가 합쳐지게 되는 특이점(Singularity)이 이뤄질 것이라고 주장한 커즈와일을 고용한 것을 시작으로 2012년 주어진 패턴만으로 고양이를 인식하는 인공지능기술을 개발해 세상을 놀라게 했다.최근 컴퓨터가 주어진 사진을 보고 문장으로 장면을 서술할 수 있을 정도로 기술을 발전시켰는데 서술된 내용과 사용 단어 수준이 매우 높았다.

     구글의 과감한 투자도 눈여겨볼 만 한데, 최근에는 영국 머신러닝 업체 DeepMind 4억 달러로 인수하며, DNN Reaserch를 비롯해 미국 국방부와 함께 군사용 4족 로봇 Big Dog를 개발하던 Boston Dynamics도 인수했다. 옥스퍼드 대 머신러닝 인공지능 분야 교수, 연구원 7명을 영입하는 등 특별히 머신러닝에 집중하고 있으며 이미지 분석과 자연어 분야 기술 개발을 가속화 시킬 것으로 보인다. 이렇듯 대대적으로 AI 개발에 힘쓰는 구글은 앞으로 모바일 서비스, 무인 자동차, 로봇 기술 핵심 기술로 AI를 접목할 예정이다.

출처: Google Research Blog

지난해 11월 사진 이미지를 문장으로 매우 자세히 묘사해내는 기술을 선보인 구글


      3. IBM: 2011년 미국의 TV 퀴즈쇼 ‘Jeopardy’에서 사람을 이겨 AI의 기술력을 입증했던 왓슨의 기술을 헬스케어 산업 에 적극적으로 활용할 계획이다. “왓슨 헬스는 개인 맞춤화 치료 방법 제안 기술이며 환자의 유전자 정보와 각종 의학보고서, 연구논문 등의 방대한 데이터베이스를 통해 맞춤형 치료 방법을 제안하는 역할을 담당한다

     IBM은 현재 애플, 존슨앤존슨, 메드트로닉과 협력을 맺으며 다양한 협력사와 함께 연구를 진행하고 있으며 최근 일본의 소프트뱅크 로봇과 협력하여 왓슨 플랫폼 통합 추진에 나섰다.

출처: 마이네비뉴스재팬

올 2월 IBM의 왓습을 활용한 컨설팅 사업 계획을 발표하는 손정의 소프트뱅크 대표이사 


       4. 아마존: 아마존은 최근 허위 또는 낚시성 상품 리뷰를 방지하기 위해 AI 시스템을 도입했다. 아마존은 이를 통해   허위 상품 평가를 근절하겠다는 목표를 세웠는데 초반에는 지능의 수준이 미약할지라도 점차적인 고유 데이터가 축적되면서 높은 지능을 달성하겠다는 것이다. 더불어 아마존은 최근 음성을 인식하는 스피커 아마존 에코를 발표하며 본격적인 AI 상품판매에 앞장서고 있다.

     음성인식 기능이 스마트폰이 아닌 스피커에 탑재된 경우는 처음이며 음악 재생 또는 단순한 날씨, 지식 정보 질문에     대답할 수 있는 스피커이다.


출처:The New York Times

개인보단 가정을 타겟으로 출시된 아마존의 음성 인식 도우미 스피커 'Echo'

 


AI 시대를 맞이하는 우리들의 자세

이전에는 인간이 기술 통제력을 잃으면서 인공지능에 의해 역으로 통제되거나 말살될 것이라는 미래를 걱정했지만 최근 이러한 주장은 과장된 것이라는 의견에 동의하는 분위기다. 기계의 지능이 인간보다 높아지는 것은 현실적으로 어려우며 그들이 무기를 사용하며 스스로 학습하는 것은 현재 기업들의 개발 방향과 거리가 있다는 것이다. 대신 오늘날의 사회는 인공지능이 가져올 실업문제와 사회 구조 붕괴를 심각하게 우려하고 있다.(2)

AI가 발전할수록 앞으로 제조업은 물론 금융, 상담 등 사무직과 의료, 법률, 교육과 같은 전문직까지도 기계가 대체할 것이라는 비관적인 목소리가 커지고 있다. 영국 옥스퍼드 대 연구팀에 따르면 향후 20년 안에 미국을 중심으로 전체 직업의 약 40%가 자동화 로봇으로 대체 될 수도 있다고 예측하며 이에 따라 사회 구조의 붕괴가 우려된다고 주장하고 있다.(3) 

최근 월가를 점령하라’(Occupy Wall Street)에 이어 실리콘밸리를 점령하라 (Occupy Silicon Valley)’ ‘우버 서비스를 중단하라(Stop Uber)’ 등의 신기술 반발 시위가 보여주듯이 기술 진보로 인해 노동자들의 임금이 줄어들고 실제로 일자리를 잃는 사태가 오면서 기술 발전에 대한 반발이 거세지고 있다. 이미 전자화가 되어가고 있는 블루칼라는 물론 화이트칼라 노동자들의 일자리가 로봇으로 대체된다면 결국 소득 불평등의 문제가 초래할 것이고 기존 지식의 무효화로 인해 일자리뿐 아니라 인간 사고 능력의 퇴보가 우려되는 것이 사실이다.


출처:Edmonton Journal (Photograph by: Ed Kaiser)

우버 서비스 중단을 요구하는 한 운전자의 차량

하지만 신기술의 개발과 도입으로 인한 변화는 필연적인 것이며 인공지능뿐 아니라 신기술이 세상에 나올 때마다 이러한 우려가 있었다는 것을 기억해야 한다. 자동차가 처음 탄생했을 때 인력거 운전사라는 직업이 사라지게 되었지만, 이들을 지키기 위해 자동차 개발을 말려서는 안 된다는 주장에 모두가 동의할 것이다. 이러한 빈부 격차 심화를 이유로 구글이나 페이스북의 AI 기술 발전을 늦추는 것이 장기적으로 봤을 때 실업 문제나 사회 구조 혼란을 막는 전략이 될 수 없다는 것이다.

오히려 우리는 AI 기술 발전으로 창출되는 이윤과 부를 어떻게 더 많은 사람에게 효과적으로 분배할 것인지에 집중해야 한다. 사람의 능력을 대처하는 기계를 다스릴 수 있는 기술적 교육을 강화하고, 사람의 지식이 필요한 로봇 산업의 인재들을 위해 학교 교육체계를 변화에 맞추어 발전시키며 기계와 인간이 결합함으로써 새로운 조직 구조, 비즈니스 모델이 창출되는 시장을 효율적으로 운영하는 방안을 모색하는 데에 힘써야 할 때다. 무엇보다 가장 중요한 건 AI 개발에 앞장서는 기업들이 안전과 도덕성을 항상 최우선으로 고려하며 제품 생산과 이익 창출만 연연해 하지 않도록 항시 지켜보고 감시하는 끈질긴 관심일 것이다.



1.Facebook's New 'DeepFace' programIs Just As Creepy As It Sounds - The Huffington Post 

2. The Future of Employment- Oxford Martin School 

3. Technology at Work- Oxford Martin School 

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