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[MIT리뷰/AI①] 딥러닝 기술로 전성기 맞은 인공지능

2016-05-12MIT테크놀로지리뷰





더 많은 기업이 어떻게 인공지능을 활용할지 모색하고 있다. 이를 통해 인공지능의 미래는 어떻게 바뀔까?

2015년은 보험사 USAA의 데이터정보부장 로버트 웰본에게 머신러닝을 상업적으로 활용한 첫 해다. 향상된 머신러닝 도구의 사용, 저렴해진 처리기술, 데이터 저장 비용의 급락 덕분이다. 여기에 USAA의 풍부한 데이터를 더해 수십 년간 연구했던 기술이 실용화 됐다.

보험, 금융, 제조, 석유가스, 자동차 제조, 헬스케어 등은 인공지능하면 처음 떠오르는 산업은 아니다. 그러나 구글과 바이두 등 기술기업이 연구소를 세우고 성장을 이끄는 동안 다른 업계도 인공지능 활용방법을 모색하기 시작했다.

상용화된 인공지능은 어떻게 지속적으로 발전하고 산업을 변화시킬까? 이번 비즈니스리포트가 다루는 주제는 바로 이것이다.

인공지능 소프트웨어와 서비스업은 아직 규모가 작다. 데이브 슈멜 IDC 리서치 디렉터는 구글과 페이스북 등 내부 활용을 위해 인공지능을 개발하는 기업을 포함, 인지소프트웨어를 판매하는 모든 기업의 매출이 지난해 10억 달러를 기록했다고 밝혔다. 2020년에는 100억 달러를 넘어설 것으로 예상한다.

블룸버그에 따르면 인공지능 시장은 IBM과 팔란티어테크놀로지스 같은 대기업을 제외하면 2600여개 스타트업으로 이루어져 있다. 패턴인식, 자연어 처리, 영상 인식, 가설 설정 등 인공지능 기술의 빠른 발전에도 불구하고 아직 갈 길이 멀기 때문이다.

선구자로 꼽히는 USAA는 신분도용 감지시스템의 성능을 높이기 위해 인공지능을 활용했다. 웰본은 시스템이 고객의 일반적인 행동과 다른 패턴을 감지, 한 번의 비정상 행태라도 보이면 이를 인식한다고 한다. 이전에는 새로운 범죄패턴이 두 번은 발생해야 감지할 수 있었다. 웰본은 “우리의 학습 시스템은 사기의 패턴을 매우 잘 이해한다”고 말했다.

USAA에서 실험하고 있는 또 하나의 프로젝트는 고객서비스 개선에 대한 것이다. 이를 위해 인텔이 인수한 사프론에서 개발한 인공지능 기술을 사용한다. 이 기술은 사람 두뇌 연결고리의 임의성을 흉내낸 것으로 7000여 요소를 결합해 다양한 행동패턴을 검토한다.

그 다음 구체적으로 누가 그런 행동을 했는지, 특정 고객이 다음에 USAA에 연락할 때는 어떤 방식(온라인, 전화, 이메일)을 택할지, 어떤 상품에 대해 물어볼 지도 88% 가량 맞출 수 있다. 인공지능의 도움을 받지 못했을 때의 적중률은 50%에 머물렀다. 이 실험은 현재 확대 적용 중이다.

GE는 인공지능으로 첨단 제트엔진의 성능을 높이려 한다. 컴퓨터비전(GE가 NBC유니버설을 운영할 때 영화와 TV장면을 분류하기 위해 개발했다)이란 인공지능과 캐드 도면, 카메라와 적외선 촬영 데이터를 결합, 항공기 엔진블레이드의 균열 같은 문제를 더 잘 감지할 수 있게 됐다.

이 시스템은 금요일과 월요일에 감지율이 떨어지는 등 통상의 육안검사에서 나타나는 오류를 없앴다. 하지만 시스템은 경보를 확인하기 위해 전문가에게 의존한다. 콜린 패리스 GE 소프트웨어연구부문 부사장은 “프로그램이 전문가의 피드백을 통해 학습하는 것”이라고 설명했다.

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향상된 머신러닝 도구와

데이터 저장 및 처리 기술의 비용 하락 덕분에

2015년은 인공지능이 크게 성장하는 해가 됐다.


인공지능은 새로운 상품과 서비스를 개발하기도 한다. 스포츠웨어 업체 언더아머는 운동과 칼로리를 계산해주는 마이피트니스팰이란 앱을 통해 1억6000만 고객과 소통한다. 이 업체는 단순히 고객의 운동내역을 기록하는데 그치지 않았다. IBM 왓슨과 계약을 체결, 사용자의 운동과 식단 데이터를 외부 데이터와 수면, 활동, 운동, 영양에 관한 연구결과와 결합했다. 이를 바탕으로 1억6000만 고객에게 사용자가 목표를 달성할 수 있는 방법을 알려주기 위한 것이다.

USAA와 언더아머 등이 전망하는 인공지능의 미래는 영화에 등장하는 사람 같은 로봇이 아니라 꾸준히 발전하는 도구 같은 것이다. 인공지능이 인간의 노동력을 대대적으로 대체할 것이라는 두려움이 있지만 여전히 인간의 판단과 반응은 머신러닝 시스템을 개선하는데 필수적이다. 존 지아난드레아 구글 엔지니어링부문 부사장이 말한 것처럼 “아무리 멋진 자동차가 있어도 목적지는 직접 정해야 한다.”

AI란 무엇인가?

인공지능은 여러 학문에서 나왔고 정의도 다양하다. 이 리포트에서 말하는 인공지능은 학습과 추론 등 인간의 사고를 컴퓨터가 흉내 내도록 진화하는 기술의 집합을 뜻한다.

구글 검색 알고리즘은 머신러닝 덕분에 꾸준히 개선되고 있다. 데이터로 학습하고 패턴을 발견하며 관련 예측을 하도록 프로그래밍 하는 일종의 인공지능이다. 음성과 영상 인식뿐만 아니라 자율주행 자동차 개발에도 이러한 기술이 필요하다.

최근 이 분야의 발전에는 딥러닝이 크게 기여했다. 딥러닝 은 뇌 속의 뉴런과 시냅스가 새로운 자극에 노출됐을 때 행동하는 방식을 모방한다. 단독 혹은 다른 인공지능과 함께 사용되는 딥러닝은 기계가 어려운 문제를 해결하고 직관과 비슷한 능력을 보이거나 때로는 인간보다 과제를 더 잘 수행하도록 돕는다.

<본 기사는 테크M 제37호(2016년5월) 기사입니다>