[첨단 헬로티]
AI는 어떤 특정한 기능을 잘 수행하도록 학습시키는 것이 현재의 목표이지만, 2040년쯤 되면 인간처럼 행동하는 ‘Artificial General Intelligence’ 시대가 될 것으로 예측된다. 여기서 한 단계 더 발전하여 사람을 훨씬 뛰어넘는 ‘Artificial Super Intelligence’ 시대가 되면, 이것을 어떻게 컨트롤하고 활용할 것인지에 대한 고민들이 생길 것이다. 기업들 또한 매뉴팩처링, 헬스케어, 커머스, 핀테크 및 보험 등의 영역에서 AI를 접목하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 마이크로소프트 AI 플랫폼 전략과 적용사례에 대해 최근 열린 ‘AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스 2018’에서 마이크로소프트 코리아 최윤석 전무가 강연한 내용을 정리했다.
▲ 마이크로소프트 코리아 최윤석 전무
AI(인공지능)가 급변화하는 기술 트렌드의 핵심축이 되고 있다. 최근 이머징 테크놀로지 메가트렌드 동향을 보면, 인터넷, 소셜, 모바일, 클라우드, 빅데이터로 대변되는 ‘Science and Technology Foundation’이라는 원초적으로 근간이 되는 기술에서 IoT를 포함한 3D 프린팅, 블록체인, 로보틱스 등 ‘Innovation Accelerator’ 기술로 발전하고 있다.
▲ 이머징 기술 메가트렌드
이런 기술들이 융합되면서 새로운 Future Scenario들이 등장하게 되는데, 그중의 하나가 ‘Artificial Narrow Intelligence’이다. 현재 AI는 어떤 특정한 기능을 잘 수행하도록 학습시키는 것이 목표이지만, 2040년쯤 되면 인간처럼 행동하는 ‘Artificial General Intelligence’ 시대가 될 것으로 예측된다. 여기서 한 단계 더 발전하여 사람을 훨씬 뛰어 넘는 ‘Artificial Super Intelligence’ 시대가 되면, 이것을 어떻게 컨트롤하고 활용할 것인지에 대한 고민들이 생길 것이다. 지금은 그 시작점에 와 있다.
기술에 대한 투자자들의 관심도와 펀드를 받은 업체 수를 분석해 봤다. 여러 기술 영역 중에 가장 많은 투자자가 투자를 하고 있고 펀딩을 받은 업체도 가장 많은 분야가 AI였다. 그다음이 커넥티드 디바이스였으며 블록체인도 핫한 영역으로 확인됐다.
AI 관련하여 가장 무섭게 봐야 할 대상이 중국이다. 실제로 마이크로소프트 리서치팀의 AI 수장은 중국계 미국인이며 엔지니어의 핵심 멤버 대부분도 중국 사람이다. 언어 간의 번역은 AI에서 항상 시도되는 영역인데, 중국 사람이 많다 보니 중국어 뉴스 사이트를 영문 뉴스로 번역하는 시도가 있었다. 마이크로소프트 리서치팀은 학습을 통해 점점 퀄리티를 높인 뒤, 임의의 중국어 뉴스 사이트를 자동으로 영문 번역하게 했고, 중국어투 영어 번역가의 번역 결과물과 비교하여 어느 게 더 번역이 나은지를 평가했다. 그 결과 마이크로소프트 리서치팀이 만든 결과가 사람이 한 번역보다 높은 점수를 받았다. 이러한 시도가 이미 진행되고 있다.
▲ 마이크로소프트 AI 플랫폼
왜 AI(인공지능)인가
그러면 기업들이 왜 AI를 적용하려고 하며, 현재 어떤 상태에 와 있는지에 대한 일련의 내용을 조사해 봤다. 그 결과 기업들이 AI를 적용하는 이유는 경쟁력을 갖고 새로운 비즈니스 모델을 만들기 위해서라는 응답자가 가장 많았다. 또한, 현재 AI 솔루션에 대해 기업의 59%는 AI를 어떻게 적용하고 무엇을 해야 할지 연구하고 있고, 25%는 Piloting을 적용해보고 있는 것으로 나타났다. 나머지 6%는 Piloting 수준을 넘어 시나리오를 실시해서 실제로 사용 중이다.
최근 월드 이코노믹 포럼에서 발표한 AI의 파괴력 연대표를 보면, 2020년에는 포커 게임 전문 도박사들과 겨뤄서 이기는 일도 있을 것으로 예측하고 있다. 또, 자동 Python 코딩은 2024년, 고등학교 수준의 에세이 작문은 2026년, 빌보드 탑 40의 작곡 실력은 2027년, 비디오·영화를 만들고 베스트셀러를 쓰는 작업도 2049년이면 AI로 가능할 것으로 내다보고 있다. 어쩌면 우리가 생각하는 것보다 훨씬 빠르게 진행될 수도 있다.
그러면, 왜 지금에 와서 AI인가. 요즘은 과거와는 달리 무한 컴퓨팅 파워 시대에 살고 있다. 클라우드에 무한한 데이터를 담아내고, 다양한 방법의 새로운 인텔리전스로 계속해서 얻을 수 있는 환경이 준비되지 않았다면 AI는 불가능했을 것이다.
AI는 기존 버추얼라이제이션, 클라우드, 빅데이터, IoT 등의 기반 위에 딥러닝, Reinforcement 러닝, NLP, 라지 스케일 머신러닝 등이 얹어지면서 그동안 못 해왔던 새로운 시도가 이루어지고 있고, 그 위에 Autonomous Car, Autonomous Dron, 그리고 비트 단위 연산이 아닌 다른 방식으로 처리하는 퀀텀 컴퓨팅까지 오게 되면 지금과는 완전히 다른 세상이 열리게 될 것이다. 이런 상황에서 새로운 모멘텀으로 넘어가는 중요한 하나의 디딤돌이 AI 영역이다.
우리가 데이터를 가지고 분석하는 일은 예전부터 있었다. 그래서 Traditional BI라고 해서 데이터를 분석하여 무슨 일이 일어났는지, 왜 일어났는지를 알고자 투자 해왔으나, 앞으로는 Predictive Analytics를 통해 무슨 일이 일어날지를 예측하고, 내가 목표한 값을 주고 그 목표에 도달하기 위해서 어떻게 하면 될지에 대한 값을 얻어낼 수 있는 그런 단계로 발전하고 있다.
AI는 머신러닝, 인식서비스, 로보틱스 등등의 융합 산물이라 할 수 있다. 그 갈래는 크게 머신러닝, NLP(natural language processing), expert systems, vision, speech, planning, robotics로 나뉘어 있다. 여기서 머신러닝은 또 딥러닝, supervised, unsupervised로 나뉜다.
supervised를 간단히 설명하면, 우리가 개와 고양이를 구분하는 학습 모델을 만들어 낸다고 가정했을 때, 개의 뒷모습이든 꼬리 부분이든 어떤 사진을 주더라도 ‘그건 개야’라고 구분하게 만들려면 수많은 데이터를 제공하면서 학습시켜야 한다. 예를 들어, 개나 고양이 사진 백만 장으로 된 태그 데이터를 가지고 학습시켜서 데이터 모델이 만들어지고 나면, 그동안 학습될 때 보여준 백만 장 사진이 아닌 다른 데이터를 넣어서 개와 고양이를 구분하게 했을 때 몇 % 확률로 맞춰내느냐를 확인한다. 마이크로소프트에서 제공하는 툴은 그런 것까지 다 자동화시킬 수 있다.
기업들 투자 또한 매뉴팩처링, 헬스케어, 커머스, 핀테크 및 보험 등의 영역에서 AI를 접목하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 지난 연말에 마이크로소프트가 글로벌하게 설문조사한 결과를 보면, 기업들은 AI를 Specific Industry로 풀려고 하는 의지가 강한 것으로 나타났다. 그중 어느 산업이냐 물었을 때, 1위가 매뉴팩처링이었고, 헬스케어, 금융서비스가 뒤를 이었다. 제조가 상위권에 놓인 이유는 예지보전(predictive maintenance) 때문이다.
그 예로, 마이크로소프트가 레퍼런스로 하고 있는 롤스로이스를 들 수 있다. 세계에서 가장 큰 비행기에 엔진을 공급해 온 롤스로이스는 요즈음 사업 모델을 바꿔 엔진뿐만 아니라 서비스도 판매한다. 바로 예측 서비스이다. 엔진에 대한 상태를 알려주고 고장이 날 시기를 예측할 수 있게 해준다. 이러한 예측 서비스를 받는다는 것은 항공사 입장에서도 엄청난 큰 이익이다. 엔진 상태는 비행기의 연비와도 연결되기 때문이다. 엔진이 청결하면 그만큼 연비가 높아질 수 있는데, 비행기 엔진을 언제 청소해야 할지 적절한 시기를 잡는 일이 가능해진다.
마이크로소프트의 AI 전략
마이크로소프트는 5년 전부터 클라우드 회사로서의 포지션을 끌어오다, 지난해 5월부터는 AI를 근간으로 하는 인텔리전트 클라우드, 인텔리전트 에지를 회사의 전략으로 삼고 있다. 마이크로소프트의 AI 플랫폼은 크게 3파트로 이루어져 있는데, 애저 인프라스트럭처 파트에서는 밑단에 GPU나 FPGA가 있고 그 위에 데이터 사이언스 VM, Batch AI, IoT Edge 등이 있으며, 애저 AI 서비스 파트에서는 인지서비스, 애저 머신러닝 등이 있다. 그리고 세 번째 파트에서는 AI를 위한 코딩 및 관리 툴과 요즘 AI를 하는 사람들이 많이 사용하는 TensorFlow, Caffe, MXNet, Keras 등 주요 딥러닝 프레임워크들로 구성돼 있다.
마이크로소프트는 감성을 읽고 얼굴을 분석하는 인지서비스를 제공하고 있다. 몇 가지 사례를 보겠다. 마이크로소프트 지난해 7월 카메라로 AI가 정보를 읽어주는 앱을 공개했다. 눈이 불편한 사람의 시각을 음성으로 지원하는 iOS 앱 ‘Seeng AI’는 앱 내의 카메라로 주변을 촬영하면 AI가 정보를 인식하고 시각 정보를 음성으로 읽어 준다. 예를 들어, ‘Person’을 선택하고 카메라를 젊은 여성에게로 돌리면 “안경을 쓴 28세의 여성이 웃고 있다”라는 정보를 알려준다. 이것을 호텔 객실의 카메라와 연동한다면 카메라를 보면서 연령이나 나이를 판별할 수 있게 된다. 또한, 여러 가지 상황을 추정하고 대응하는 일도 가능해진다.
우버 경우에도 우버 운전자 외에는 운전할 수 없도록 인증 프로그램을 도입했다. 여기에 마이크로소프트 인지서비스인 ‘Computer Vision API’을 활용해서 등록된 운전자에게만 셀카로 인증되도록 했다.
또한, 마이크로소프트에는 ‘에저 머신러닝 스튜디오’라는 툴이 있다. 머신러닝에서 사용할 수 있는 모델들을 기본적으로 세팅하고 있어 그것들을 드래그 앤 드롭으로 연동해서 손쉽게 사용할 수 있는 도구를 제공하고 있다. 딥러닝 경우 각종 암 여부나 다운증후군 여부 확인 등 실제 개발하기 어려운 것들을 마이크로소프트는 여러 가지 도구들을 제공함으로써 현실성을 높여주고 있다.
몇 가지 사례를 보겠다. UCLA팀의 Ariana Anderson 박사는 엄마와 계약해서 아기가 울면 애기 울음을 스마트폰으로 녹음을 하고 업로드하게 했다. 그리고 그 스마트폰으로 녹음된 애기 울음소리와 함께 태그된 데이터로 젖 달라고 우는지, 아파서 우는지 등을 선택하도록 했다. 그 데이터를 끊임없이 모아 만든 앱이 애기 울음소리를 들으면 애가 아파서 우는 건지, 배고파서 우는 건지 확률로 맞춰내는 연구가 시도되고 있다.
또 하나는 Surveillance Camera를 활용한 사례이다. 예를 들면, 드럼통이 항상 서 있어야 한다고 학습시켜 놓는다. 이게 쓰러지면 자동으로 카메라가 사진을 찍어서 관리자에게 알려주고 관리자는 채팅으로 가까운 사람에게 조치하라는 메시지를 알린다. 조치가 완료되면 조치된 사진을 관리자에게 보낸다.
또 다른 예로, 병원에 심장병 수술을 받은 환자가 있다. 이 환자는 너무 많이 걸으면 안 되게 되어 있는데, 자기도 모르게 일정 양을 넘어서게 되면 자동으로 알려준다. 또한, 환자의 마지막 휠체어 위치를 카메라를 통해 알려줌으로써 바로 데려가 케어할 수 있다. 공사 현장에서도 활용될 수 있다. 예를 들어, 금속을 자르는 톱의 경우, 카메라를 통해 위치를 확인하고 가장 가까운 곳에 있는 사람 중에 톱을 다룰 수 있는 사람에게 가져오라는 지시를 내린다. 그러면 이것을 다룰 수 있는 사람이 메시지를 받고 톱을 가져와 작업하는 일들이 가능해진다.
