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에이아이더, 머신러닝 자동화 솔루션 ‘스마트 오토ML’ 출시

 

머신러닝을 이용한 다양한 기능을 자동으로 수행하는 제품이 나왔다. 전문 지식 없이 몇 번 클릭만으로 머신러닝 모델 서비스를 구축, 맞춤형 서비스 구현이 가능하다.


에이아이더(대표 김수화)는 머신러닝 분석 자동화 솔루션 ‘스마트 오토ML(SMART AutoML)’을 출시했다. 에이아이더는 구매 공급망관리(SCM) 솔루션 소프트웨어(SW) 전문 기업 엠로 자회사다. 기업이 인공지능(AI) 도입에 필요한 컨설팅과 맞춤형 솔루션을 제공한다……

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출처 : 전자신문

우리의 미래(The Future)

 

저번 칼럼에서는 인공지능의 귀환을 다루었다면, 이번 칼럼에서 필자는 세기의 석학이나 미래학자도 아니고 일개 회사원이지만, 이 시대 인공지능의 미래 즉 우리의 미래에 대해 말하고자 한다.

 

우리는 미래라고 하면 손에 닿지 않는 멀게만 느껴지는 막연한 곳을 항상 생각한다.

그러나 북극 빙하가 2030년에는 다 녹을 것이고, 인공지능 로봇이 나의 밥벌이를 넘본다는 것을 알게 되었을 때, 미래는 바로 손에 닿을 수 있는 현실이라는 것을 새삼 느끼게 되었다. 바로 현실 속으로 다가온 인공지능이 가져올 미래에 대해 잘 인지하고, 변화와 혁명(혁신)에 현명하게 대처해 나가야 할 때인 것만은 확실하다. 그럼 과거로부터 이 시대의 산업이 어떻게 발전해 왔고, 앞으로 어떤 방향으로 미래가 펼쳐질지 먼저 얘길 해 보도록 하겠다. 과거 우리는 1~3차 산업혁명을 거쳐서 이제 4차 산업혁명의 고지로 나아가고 있는 시점이라고 할 수 있다.

1차 산업혁명은 내연기관(증기)에 의한 기계의 등장으로 노동력에 있어서 비약적인 발전을 이룬 시기이고,
2차 산업혁명은 전기의 등장으로 인해 대량생산과 윤택한 삶을 살 수 있는 계기가 된 시기이다.
3차 산업혁명은 인터넷과 IT의 등장으로 인해 전 세계가 하나의 소셜 네트워크가 되는 계기가 되었다.

이 시기에 P2P, O2O 등 모든 사람이 인터넷을 통해 소통하고 생활할 수 있게 되었다. 지구 반대편에 있는 사람과 실시간 대화를 할 수 있고, 몇 번의 터치만으로 새로운 지식을 알 수 있으며, 먹고 싶은 음식도 시간과 장소의 제약 없이 마음대로 시켜 먹을 수 있는 시대가 된 것이다.

그리고 앞으로 다가가고 있는 4차 산업혁명은 바로 인공지능의 시대이다. 현재는 인공지능의 시대로 나아가기 위한 3차에서 4차로 넘어가는 과도기적인 시기라고 할 수 있다. 현재 많은 발전을 이루고 있는 이 인공지능도 아직까지는 우리가 상상하고 생각하는 그런 수준에 까지는 미치지 못하고 있는게 사실이다. 인공신경망에 대해 1960년대에도 5년안에 인간의 수준에까지 도달하는 인공지능이 등장할 것이라고 하였으나 아직도 발전 단계이니 말이다. 그럼 영화 속에 나오는 것처럼 로봇이 자아의식을 가지고 스스로 보고 배우고 학습하여 인간을 뛰어 넘는게 가능할까? 이 부분은 아무도 장담할 수는 없을 것이다. (인공지능이 모든 영역에서 인간을 뛰어 넘는 지능을 가지는 것을 Superintelligence 이라고 한다. Superintelligence 수준이 되면, 인공지능은 엄청난 자가학습을 통해 사람보다 더 우수한 창조성과 지능을 가지게 된다.)

혹자는 이러한 수준에까지 도달하려면 앞으로 10년 전후면 가능할거라고 하는 전문가들도 있지만 아직은 미지수이다. 또 다른 전문가는 인공지능은 기술의 하나일 뿐이지 인간의 수준 이상으로 된다는 것은 종교나 미신이 현실에 일어나는 게 더 현실적이라고 하는 사람도 있으니. 그럼 인공지능의 현 수준은 어디일까? 아마 TV 등의 미디어를 통해서만 보고 들은 정도만 알고 있을 것이다. 아직까지는 인간에 의해 많은 양의 양질의 데이터로 학습을 시켜줘야 어떤 사물이나 물체를 그리고 어떠한 기술을 구분할 수 있는 수준이다.

인공지능 스스로 자가학습을 하는 수준까지는 도달하지 못한 것이 사실이다. 다만, 이러한 자가학습을 할 수 있게끔 발전하려고 하는 노력은 여기저기서 시도 되고 있다. 과거 이세돌 9단과 바둑 대결을 펼쳤던 알파고의 형님 뻘인 알파고-제로(AlphaGo-zero)라고 있는데, 이 녀석은 아무 것도 가르치지 않았지만, 강화학습만으로 스스로 바둑을 학습하여 알파고에 전승을 거둘 정도의 실력파가 되었다. 그리고 2017년 구글의 AutoML(우리 에이아이더에도 AutoML 솔루션이 있다!!!)은 신경망을 통해 더 나은 신경망을 설계하도록 하여 스스로 더 나은 방향으로 학습하도록 한다.(Learning to learn)

2016년에는 MS에서 18~24세 컨셉의 테이(TAY)라는 자가학습하는 챗봇이 있었다. ‘Hello World’로 시작하여 자가학습을 하였으나 정신병자가 되어 폭망한 적도 있었다. 현재는 계속 개선점을 찾고 있지만서도 말이다. 그럼 우리의 미래 즉 인공지능은 어떠한 모습으로 발전해 나갈 것인가?

최종적으로는 기계와 소프트웨어가 결합하여 과거 호모사피엔스가 등장할 때처럼 세상을 혁명적으로 변화시킬 것이라는 게 다수의 의견인 것은 사실이다. 그리고, 그러한 방향으로 가기 위한 인공지능의 발전기적인 모습으로는 아래와 같은 유형이라고 필자는 생각한다. 이러한 모습들이 보다 현실적으로 우리에게 와 닿는 인공지능의 미래가 아닐까 싶다.

우선 주위에서도 많이 볼 수 있는 AI 비서!

AI비서에 대한 시도는 예전부터 진행되어 왔다. 가깝게 찾을 수 있는 아이폰의 시리, 갤럭시의 빅스비 그리고 아마존의 알렉사, 페이스북의 자비스, MS의 코타나, 구글의 듀플렉스 등 인공지능의 선도기업들이 너나 할 것 없이 선보이고 있고 서비스 하고 있다. 불과 몇 년 전보다 많은 발전을 이루었지만, 어떤 일을 시켰을 때 인공지능 스스로 결정한다거나 하는 등의 수준까지는 되지는 않은 상태이다. 내가 지금 하고 있는 챗봇 사업도 일종의 AI 비서와 비슷한 거라고 볼 수 있다. 말이 아닌 문자로 AI와 대화하는 차이가 있을 뿐이다. 아직은 AI비서에 대해 많은 부분을 보완해야 하지만 향후에는 아이언맨의 자비스처럼 완벽한 비서로 태어나지 않을까 싶다. 또 하나로는 로봇공학과 AI가 결합된 형태의 기계적 인공지능이라고 볼 수 있다. 요즘에 많이 들려오는 자율주행차나, 군사 무기, 바이오 장기, 가사 도우미 로봇, Sexual 머신 등 여러 생활에서 인간과 직접적으로 대면하여 적용할 수 있다.

이러한 기계적 인공지능은 우리 실생활에 많은 부분에서 도움이 되지만, 군사 무기에 대해서는 필자도 심히 걱정되는 인공지능의 안좋은 점인 듯 하다. (손가락 두개 크기의 드론을 이용해 적의 병사를 사살하는 무기 등 여러 무기가 나와 있는 상황이다.)

그리고, 인공지능은 가상 현실(VR-Virtual Reality)에 대한 부분으로 발전하고 있다.

VR게임이나 VR을 통한 의료 등은 바로 현실화되고 있고, 가상현실을 통한 쇼핑이나 가상현실에서의 거주생활 등도 향후 현실과 거의 동일하게 활용되지 않을까 싶다. VR게임을 배경으로 하는 레디플레이어원의 영화가 현실화 될 수도 있고, 집 밖에 나가지 않아도 가상현실에서 백화점에 가서 fitting을 해보고 물건을 주문할 수도 있을 것이다. 그리고 더 나아가 뇌와 연계되어 뇌의 신호로 가상현실 속에서 모든 것이 이루어지는 그런 수준도 볼 수 있을 것이다.

작년에는 디센트라랜드의 MANA 코인(암호화폐, 가상화폐)이라는 토큰이 발행된 적이 있는데, 이 암호화폐는 가상현실에서 땅을 매입하는데 사용할 수 있는 용도이다. 이러한 가상현실이 점차 현실화 되면, 앞으로 머지않아 인간은 이중생활(?)을 영위하며 생활할 수 있을 것이다.

다음으로는 인간 실생활의 생활서비스 측면의 인공지능 발전이 이루어 질 것이다. 우리가 생활하는 중에 알지 못하게 편리함을 제공하는 역할을 인공지능이 대체할 수 있을 것이다. 일례로 아마존의 amazongo 마켓의 경우는 Just walk out 컨셉으로 물건을 고르고 그냥 나오기만 하면 결제가 이루어진다. 얼굴인식, 물건인식, 결제 등을 모두 인공지능이 알아서 진행한다. 이렇듯 실생활에서의 편리함을 인공지능은 제공할 수 있다. 또 인공지능은 인간이 미쳐 생각하지 못한 영역에 대한 분석과 예측을 할 수 있을 것이다.

방대한 양의 데이터를 분석하여 여러 방면에 대한 예측을 인공지능은 가능할 것이다. 현재 수준은 분석 예측의 방법을 사람이 결정하여 판단하지만, 앞으로는 인공지능이 최적의 방안과 솔루션을 제시하고 예측 결과 값을 도출해 낼 것이다. 일기예보, 교통흐름, 현금흐름, 경제예측 등 여러 부분에 대해 데이터를 기반으로 Prediction이 가능할 것으로 보인다.

이 외에도 여러 분야에 인공지능이 적용되어 인간의 삶에 직간접적으로 영향을 미칠 것이고, 이런 다방면으로 인공지능이 발전하면서 인간의 광범위한 과제에 대해 동반자 역할을 하는 것으로 나아가지 않을까 싶다. 그 시점이 언제인지는 명확히 말할 수는 없지만, 분명히 인공지능은 세상을 바꿀 것이다.

자가학습을 통해 인간이 생각하지 못했던 것까지 학습하여 기계와 결합함으로써, 인간의 삶에 대해 획기적인 변화를 주게 될 것으로 생각된다. 현재의 인공지능은 아직 여기까지 발전하지는 못했다. 그러나 인공지능에 대해 계속 발전시키고 노력하고 있는 요즈음의 상황으로 봐서는 우리가 생각하는 것보다 빠른 시일 안에 현실화 될 거라 생각된다.

마지막으로 유명한 소설가의 문구 하나로 마무리 하고자 한다.

미래는 이미 와 있다. 단지 널리 퍼져 있지 않을 뿐이다. 
“The Future is here. It’s just not widely distributed yet.” -윌리엄 깁슨 (William Gibson)- 

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AI의 귀환 (Return of the AI)

 

여기저기서 인공지능(Artificial Intelligence: 이하 AI)이라는 말이 들려온다. TV 광고와 신문 기사를 막론하고 사람들의 일상대화에서도 AI라는 말을 쉽사리 들을 수 있다. 하지만, 지금은 일견 화려한 듯 보이는 AI에게도 아픈 과거가 있다. 연구분야로서 AI는 전설적인 다트먼스 컨퍼런스에서 1956년 처음 등장했으며, 지난 60여년동안 두 번의 붐(Boom) 시기가 있었다. 대략 56-60년대와 80년대가 그 때에 해당한다. 하지만 엄청난 기대만큼 기술수준은 진보하지 못했고, 붐 시기 뒤에는 소수의 연구자들이 세상의 외면을 견디며 혹독한 시간을 보내던 AI 겨울(AI winter)이 이어졌다.

하노이 탑에서 딥러닝까지

90년대 중반 전공 과목 중 하나였던 AI 과목을 수강했다. 수업 첫 시간에 다룬 문제 중 하나가 하노이 탑이었는데, 이는 하나의 축에 쌓여 있는 크기가 다른 원반을 몇 가지 규칙을 준수하며 다른 축으로 옮기는 일종의 퍼즐 문제이다. 경우의 수를 정리한 탐색트리(Search Tree) 형태의 문제 답을 바라보며, 잠시 상념에 잠겼던 기억이 있다. ‘지극히 단순한 이 방법으로 무엇을 할 수 있을까? AI라는 단어 조합에서 지능(Intelligence)이라고 할 수 있는 부분은 어디에 있는거지?’ 이때까지도 AI는 소위 현실문제와는 무관한 장난감 문제(Toy Problem) 정도밖에 풀 수 없으며, 지능을 만든다는 것은 꿈같은 얘기라는 비판으로 점철된 두번째 암흑기를 보내게 된다.

그러던 중 2012년, 2010년대 세계 여자 피켜 스케이팅계를 평정했던 김연아 급의 충격적인 사건이 AI 연구 분야에서 일어나게 된다. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge라는 이미지 인식 경진 대회에서 처음 참가한 토론토대학의 슈퍼비젼(Super Vision)팀이 경쟁팀과 무려 10% 이상에 에러율 성능 향상으로 보이며 현격한 차이로 승리한 것이다. 승리의 원인은 바로 새로운 기계학습 방법인 딥러닝(Deep Learning)에 있었다.

일반적으로 컴퓨터가 아무리 그럴싸한 대답을 내 놓더라도 무언가를 인지하거나 지능이 있다고 생각하지는 않는다. 하지만 딥러닝 기술에는 데이터에서 자력으로 사물이나 관념을 학습할 수 있는 개념이 등장하는데, 이를 표현학습(Representation Learning)라고 부른다. 이는 마치 어린아이가 부모에게 처음 본 기린이라는 동물을 설명할 때, 긴목과 다리, 줄무늬 등의 몇가지 특징을 추출하여 설명하듯, 컴퓨터가 주어진 데이터에서 정보를 축약하여 대표적인 특징을 추출할 수 있다는 뜻이다. 깔때기 몇 개를 이어붙인 모양으로 정보를 축약(Encoding), 복원(Decoding)하는 오토인코더(Autoencoder) 기법이 여기에 해당한다. 아직은 겨우 개나 고양이를 구별하는 정도의 걸음마 수준이지만, 표현학습은 새로운 AI 시대를 개척하는 돌파구(Breakthrough)가 될 수도 있다.

향후 10년, 기업의 성패를 가를 AI 전략

국내에서는 2016년 다보스포럼 이후 제 4차 산업혁명에 대한 관심이 본격화되었다. 기업들은 분주히 혁신 조직을 새로이 신설하고 디지털혁신을 주창하고 있다. 하지만 선진 국가와 기업들은 이미 나름의 방법으로 다가올 혁명을 준비해 오고 있었다. 독일의 ‘인더스프리 4.0′(2011), 미국의 ‘산업인터넷'(2012), 일본의 ‘로봇 신전략'(2015), 중국의 ‘제조 2025′(2015) 등이 그 예이다. 다소 늦은 감이 없진 않지만, 대한민국도 ‘세계적 수준의 AI 기술력 및 R&D 생태계 확보’라는 비젼으로 2017년말 대통령 직속 4차 산업혁명위원회를 발족했다.

다양한 관점과 예상이 있겠지만, 앞으로 도래할 제 4차 산업혁명은 90년대 이루어졌던 정보화 토대 위에서 온라인과 오프라인간의 융합(On/Offline Convergence)을 더욱 가속화할 것이다. 왜냐하면 사물인터넷, 생체인터넷, 클라우드 등의 기술이 현실세계를 가상세계로 디지털화(Digitalization)하고, 디지털화된 가상세계의 정보는 3D 프린터, 소셜, 블럭체인, 가상/증강 현실, 각종 플랫폼 등의 기술이 아날로그 형태로 재가공하여 다시 현실세계로 전달할 것이기 때문이다. 제조산업의 디지털 트윈(Digital twin), 헬스케어 분야의 휴먼 디지털 트윈 (Human Digital Twin) 등이 앞으로 곧 만나게 될 온/오프라인 융합의 예이다.

이처럼 제 4차 산업혁명으로 사회 전반의 변화가 촉진되는 과정에서 기업이 준비해야 할 핵심 전략이자 기술이 바로 AI이다. AI 기술 적용을 통해 기업은 빅데이터 기반의 분석과 예측, 다양한 혁신 기술의 유연한 융합, 그리고 기업 활동 전반에 걸친 견고하고 세련된 온/오프라인 접목 체계를 마련할 수 있다. 바야흐로 기업의 미래 가치가 기업의 AI 수준에 의해 결정되는 시기가 된 것이다. 구글 CEO 선다 피차이(Sundar Pichai)는 향후 10년을 AI 최우선(AI-first) 시기로 전망했다.

그동안 AI는 여러 가능성을 실험하고, 아울러 한계를 확인하면서 진화해 왔다. 지난 5월, 구글은 전화로 일상 업무를 처리할 수 있는 AI 어시스턴트(Assistance) 구글 듀플렉스(Duplex)를 선보였다. 듀플렉스가 실제 미용실과 레스토랑에 전화를 걸어 예약하는 과정을 음성으로만 들어 보면, 개인적인 느낌일 수 있지만, 사람과 AI 부분을 구분하기 힘들 정도이다. 이제 AI는 기존에 이미 잘 해 오던 계산, 분석, 요약 분야를 넘어 시각, 공간, 언어 등 영역에서도 실로 눈부신 성과를 내고 있다.

조금만 눈 돌리면 전문가 수준의 우수한 성능을 낼 수 있는 각종 기계학습과 딥러닝 관련 오픈소스와 자료들이 넘쳐 난다. 최근에는 자동화 기계학습(Auto Muchine Learning)이라고 복잡한 코딩없이 몇 번의 클릭만으로 전문가 수준의 모델 생성, 비교, 평가, 분석을 할 수 있는 솔루션도 출시되고 있다. 이제 적용 업무 분야에 대한 이해만 수반된다면 약간의 노력과 투자만으로도 가성비 높은 성과를 낼 수 있는 AI 시대가 된 것이다.

최고의 흥행 예감, Artificial Intelligence

제 4차 산업 혁명, 빅데이타, AI, 블럭체인 등의 단어가 낯설지 않다. 겉으로 드러나지 않았을 뿐 우리의 일상은 이미 수많은 AI 와 연결되어 있다. 이럴까 저럴까 고민만 하기에는 미래는 우리 곁에 이미 깊숙이 와 버렸다. 새로운 가능성을 가지고 60년 긴 세월의 풍파를 거친 AI가 다시 다가 왔다. 이제 기업은 제 4차 산업혁명이 몰고 올 변화에 대비하여 기업 활동 전반을 다각도로 분석하고 재정비해야 한다.

어엿한 제다이 기사로 성장해 동료들과 함께 결국 사악한 은하 제국을 무너뜨린다는 내용의 영화가 바로 1983년에 개봉한 제다이의 귀환(Return of the Jedi)이다. 영화사에 가장 역대급 영화였을 뿐만 아니라, 10년 뒤 타이타닉이 나오기까지 최고의 흥행작이었다. 이제 AI의 귀환(Return of the AI)은 영화가 아닌 현실이 되었다. 앞으로 향후 10년 간 인류 IT기술 역사상 최고의 흥행작이 될 AI의 활약을 기대해 본다.

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