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인공지능 기술의 미래 그리고 '3가지' 사례

조회수 2018. 1. 31. 09:38 수정
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인공지능이란 사람과 비슷한 사고의 방식 즉, 스마트한 방법으로 소프트웨어를 작동시키는 폭넓은 방법을 일컫습니다.

인공지능(Artificial Intelligence)이란 사람과 비슷한 사고의 방식 즉, 스마트한 방법으로 소프트웨어를 작동시키는 폭넓은 방법을 일컫습니다. 미국국립과학재단의 정보 및 지능형시스템 부문 책임자 '린 파커'의 말을 인용하면 머신러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로봇공학 및 그와 관련된 주제들이 모두 인공지능(AI)의 범주에 속한다고 볼 수 있는데요.


인공지능 기술은 기계지능(Mechanical Intelligence)과 컴퓨터 지능(Computational Intelligence)이라는 용어를 사용하면서부터 알려지게 됐으며, 기계(컴퓨터)를 이용한 학습인 '머신러닝(Machine learning)'과 여러 비선형 변환기법을 조합해 높은 수준의 추상화(abstractions)를 시도하는 기계학습 알고리즘의 집합인 '딥러닝(Deep learning)'을 통해 인간의 사고방식을 기계(컴퓨터)에게 가르치는 지능형 로봇의 형태로 발전하고 있습니다.

출처: AI Technology, Inc.
머신러닝과 딥러닝의 개념은 전문가에 따라 다소 차이는 있으나 일반적으로 매우 유사한 개념인데요. 다음은 전문가들의 의견에 따라 머신러닝과 딥러닝의 개념을 요약해놓은 것입니다.

"유럽에서 머신러닝은 엔지니어링에 감성을 결합한 기술의 형태에 뿌리를 두고 있으며, 미국에서 인공지능은 대중의 인기를 바탕으로 한 과학소설(SF)의 느낌을 반영하고 있다. 캐나다에서는 컴퓨터 지능(Computational Intelligence)이라는 용어를 자주 사용되고 있다." (토마 디트리히: 미국인공지능발전협회 회장, 오리건주립대학 교수)

"머신러닝은 데이터의 추세나 범주를 인식해 적절한 예측이 가능하게 하는 것이다. 딥러닝은 깊은 신경망 즉, 여러 계층에 배열된 대규모 신경시스템을 이용해 학습하는 것을 의미한다." (린 파커: 미국국립과학재단의 정보 및 지능형시스템 부문 책임자)

전문가들의 의견을 종합하면 인공지능 기술은 '인지 컴퓨팅(Perceptional Computing)'이라는 매우 복잡한 개념을 포함하고 있다는 것을 알 수 있는데요. 린 파커의 말에 따르면 인지 컴퓨팅은 대체로 인간의 인지와 비슷한 또는 적어도 인간의 인지에 영감을 받은 고차원적인 추론과 이해에 초점을 둔 컴퓨팅을 의미하며, 일반적으로 순수한 데이터 또는 센서 스트림보다는 상징적이고 개념적인 정보를 다루며 복잡한 상황에서 고수준의 결정을 내리는 것을 목표로 합니다.

한편, 인도 기반의 인공지능 소프트웨어 기업 'XenonStack'은 아래와 같이 인공지능 기술의 3가지 단계를 설명하고 있다. 참고로 현재 인공지능 기술은 두 번째 '머신 인텔리전스 (Machine Intelligence)' 이 단계에 이르렀다고 이들은 설명하고 있습니다.
출처: AI Technology, Inc.
1단계 : 기계 학습(Machine Learning) : 기계가 경험을 통해 배우는 지능형 시스템의 알고리즘 세트

2단계 : 머신 인텔리전스 (Machine Intelligence) : 기계가 경험을 통해 배우는 고급형 알고리즘 세트 (예 : 딥러닝)

3단계 : 기계 의식(Machine Consciousness) : 외부 데이터 필요 없이 경험을 통한 자체 학습

1. 인공지능 로봇 '소피아(Sophia)'

출처: AI Technology, Inc.
최근 국내에 초대되어 많은 화제를 낳은 로봇이 있는데요. 바로 홍콩 기반의 휴머노이드 로봇 전문 스타트업 '핸슨 로보틱스(Hanson Robotics)'가 개발한 '소피아(Sophia)'라는 로봇입니다.

소피아는 실리콘과 프러버로 피부를 만들어 색소와 반점, 목주름까지 매우 섬세해 멀리서 보면 사람과 거의 흡사한데요. 더욱 놀라운 점은 바로 사람처럼 60가지나 되는 감정을 느끼고 표현할 수 있다는 점입니다. 이런 놀라운 능력을 인정받아 최근 사우디 아라비아 정부는 최근 소피아에게 정식 시민권까지 제공했었죠.

최근 소피아는 2017 미래 투자 이니셔티브 행사에 연사로도 초대되어 사회자와 토론을 벌인적 있었는데요. 유튜브 영상을 보면 소피아와 사회자의 대화 수준이 상상을 뛰어넘습니다. 단순하고 일상적인 대화 수준을 넘어 매우 뛰어난 지적 수준을 보여주었다는 평가가 많습니다.

2016년 3월 처음 데뷔한 이래로 소피아는 많은 발전을 이룬 모습입니다. 특히 과거에 사람과 아이 컨택하며 대화만 잘 하던 수준에서 그동안 많은 빅데이터의 수집과 딥러닝 과정을 거쳐 수준 높은 지적 능력을 보여주었기 때문이죠. 우리는 소피아의 능력에 매우 감탄하면서도 한편으로는 소름 돋는 두려움을 느낄 수 있습니다. 과연 로봇과 인공지능이 어떤 수준까지 발전할 수 있을지, 우리 인간을 지배하거나 피해를 주는 것은 아닌지 등 여러 가지 생각들이 스쳐지나갑니다.

2. 인공지능 식료품점 '아마존 고'

출처: AI Technology, Inc.
2016년 12월 5일 미국 시애틀에 계산대가 없는 신기한 식료품 가게가 문을 열었습니다. 바로 온라인 쇼핑몰의 절대 강자 아마존이 오픈한 '아마존 고(Amazon Go)' 매장인데요. 아마존 고 매장에는 계산대가 없습니다. 계산대가 없으니 포스 기기와 계산원 직원이 없다는 얘기이다. 그렇다면 어떻게 고객이 물건을 구매하는 것일까요?

아마존 고는 일반적인 스마트태그 방식을 도입하지 않았습니다. 대신 머신러닝과 컴퓨터비전, 인공지능과 자율주행 등의 첨단 기술을 적용했는데요. 아마존 고를 이용하기 위해서는 사용자의 결제정보가 등록된 '아마존 고' 앱을 실행해야 합니다. 고객은 입구에서 앱을 켜고 체크인하고 원하는 상품을 골라 집어들거나 자신의 백에 담기만 하면 된다. 상품이 마음에 들지 않으면 다시 진열대에 올려놓으면 되죠.

그렇다면 결제는 어느 순간에 이루어지는 것일까요? 고객이 진열대에서 상품을 집어드는 순간에 앱 내의 상품 구매목록 즉, 가상의 카트에 담기게 되고, 매장을 떠나는 순간에 자동으로 결제가 이루어지게 됩니다. 어떻게 이런 일이 일어날 수 있을까요? 그 수많은 상품과 그 수많은 고객들이 어떻게 연결될 수 있으며, 어떻게 오류 없이 작동할 수 있는 걸까요? 원리는 이렇습니다. 아마존은 앞서 소개한 첨단 기술들을 융합해 개발한 '저스트 워크아웃 테크놀로지(Just Walk Out Technology)'를 매장에 적용했습니다.

저스트 워크아웃 테크놀로지는 고객이 쇼핑하는 동안 자율주행 센서가 부착된 원형 카메라가 쇼핑객의 동선을 따라다니며 진열대의 상품을 집어들거나 내려놓는 행위를 정확히 인식해 반영하는 기술인데요. 이 기술 덕분에 고객은 쇼핑이 자유롭고 결제의 번거로움 없이 매장을 떠날 수 있으며, 매장은 결제와 정산 관리를 위한 직원이 필요 없게 돼 엄청난 비용 절감을 실현시킬 수 있었습니다.

3. 인공지능 베스트셀러 출판사 '인키트'

출처: AI Technology, Inc.
지금까지 총 24권을 출간해 이 중 22권이 현재 아마존에서 분야별 20~50위의 베스트셀러로 등극한 출판사가 있습니다. 22권 중 20권은 출간 직후 첫 9일 동안 분야별 베스트셀러 5위 안에 들었는데요. 2016년 여름부터 책을 출간해온 미국 기반의 신생 출판사 '인키트(Inkitt)'의 이야기입니다. 베스트셀러 등록률이 무려 91.7%나 된다. 일반 출판사들은 상상할 수가 없는 기록이죠.

그런데 이 출판사는 앞으로 99.99%의 기록에 도전하겠다는 포부를 밝혔습니다. 과연 인키트는 어떻게 이런 경이적인 타율(?)을 기록할 수 있는 걸까요? 인키트는 사람이 해오던 편집자의 역할을 인공지능과 독자에게 맡겼습니다. 그동안 진행됐던 편집자의 주관적인 판단을 제거하고 객관적인 인공지능 솔루션과 독자들의 판단에 맡겨 오류를 없앤 것이죠. 또한 인키트는 누구나 작가가 될 수 있도록 문을 개방했습니다. 유명한 사람이든 유명하지 않든 상관없이 누구나 인키트 플랫폼에 장르나 형식에 구애받지 않고 스토리를 올릴 수 있는데요. 현재 인키트에 등록된 저자는 4만 명, 연재가 끝났거나 진행 중인 스토리가 15만개나 됩니다.

독자는 선호하는 장르를 선택하면 다양한 스토리들을 추천받을 수 있으며, 스토리를 읽은 후에는 구성, 문체, 문법, 전반적인 느낌 등에 대해 별점을 매길 수 있습니다. 이후 인공지능은 독자들의 반응을 분석해 베스트셀러 가능 여부를 판단하는데요. 독자들이 해당 스토리를 얼마나, 얼마동안 읽었는지 그리고 얼마나 몰입했는지와 재접속해서 다시 계속 읽었는지 등을 종합적으로 분석합니다.

이렇게 해서 책이 만들어지면 AI는 독자 데이터를 바탕으로 목표 타겟을 선별하고 출판사가 마케팅을 진행합니다. 책은 e북과 종이책 두 가지로 제작되며 저자에게 돌아가는 인세는 e북은 25%, 종이책은 51%나 되는데요. 이런 방식을 통해 인키트는 지금까지 22권의 책을 쓴 16명의 신예 베스트셀러 작가를 배출할 수 있었고, 기존 출판사가 결코 이룰 수 없었던 엄청난 파괴적 혁신을 달성할 수 있었습니다.
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