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[Smart Agent 1] 지능형 에이전트로 펼쳐 가는 내일

2013. 5. 13. 15:58

 


영화나 SF소설에 나오는 미래의 삶을 가만히 들여다보면 빈번히 등장하는 기술들이 있습니다. 지능형 에이전트(Intelligent Agent)도 그 중 하나가 아닐까 싶은데요. 이는 제가 담당하고 있는 과제와도 밀접하게 연관되어 있기에 오늘 여러분과 함께 생각을 공유하려고 합니다. 과연 지능형 에이전트는 무엇일까요? 먼저 지능형 에이전트가 일반 소비자와 기업들에게 어떤 가치를 제공하는지 사례 중심으로 소개해 드리려고 하는데요. 또한, 지능형 에이전트의 미래를 예측하고, 사업 경쟁력을 높이며 차별화하는데 어떻게 활용될 수 있을지도 함께 고민해 보고 싶습니다.


저는 최근 지능형 에이전트를 일반 소비자가 아닌 엔터프라이즈 영역에 적용하는 데 초점을 두고 그 활용 방안 및 효용 가치, 필요한 핵심기술&솔루션에는 어떤 것들이 있는지에 대해 관심을 두고 있는데요. 일반 소비자들을 위한 Use-Case는 날씨, 맛집, 주식 등의 생활 정보를 묻거나 영화 예매, 식당 예약 등의 번거로운 일들을 대신 수행해 주는 것을 일컫습니다. 반면 기업에서는 경영 관리자, 사무/현장 근로자들의 생산성을 향상시키고, 업무 수행 및 의사 결정의 질과 정확도를 개선, 콜센터 등의 고객 응대 업무를 대신 수행해 주는데요. 전 지능형 에이전트를 기업의 비용 및 매출에 직•간접적으로 연관성이 있는 Use-Case에 활용하는 편이 보다 의미가 있다고 생각하는데, 여러분은 어떠신가요?


그럼 다음으로 지능형 에이전트와 지능형 에이전트의 핵심 기술인 인공지능(Artificial Intelligent)에 대한 유래와 역사, 그리고 최근 지능형 에이전트를 세상에 널리 알리는 데 도움을 준 ‘Siri’에 대해 소개해 드릴게요. 제가 지능형 에이전트라는 말을 처음 접한 것은 2001년입니다. 인공지능과 관련된 수업 중에 교수님에게서 Multi-agent Systems라는 책(<그림 1> 참고)을 소개받아, 처음 지능형 에이전트에 대해 관심을 가지게 되었습니다.



<그림 1> Multi-agent Systems



참고로, Multi-agent는 두 개 이상의 지능형 에이전트들이 서로 커뮤니케이션하고 협력하여 작업을 수행하는 시스템으로, 일반적으로 하나의 지능형 에이전트만을 다루는 것보다는 진화된 개념, 기술입니다. 


지능형 에이전트는 말 그대로 ‘지능’을 가진 ‘에이전트’인데요. ‘지능’이라 함은 다양하게 정의할 수 있겠지만, 인간과 같이 학습, 기억, 추론, 판단 등을 할 수 있는 능력을 말하는 것이며, ‘에이전트’는 외부의 환경적인 변화에 자주적으로 반응하는 소프트웨어 개체를 말합니다. 대표적인 지능형 에이전트에는 2011년 아이폰4S와 함께 소개된 ‘Siri’ 인데요. Siri는 인간의 음성 명령을 듣고 이해하여, 사용자가 원하는 정보를 검색하거나 작업을 수행하는 소프트웨어입니다.



<그림 2> Siri의 사용 예



이러한 지능형 에이전트를 가능하게 만든 핵심 기술은 인공지능 기술인데요. 그럼 인공지능 기술을 기반으로 한 지능형 에이전트는 언제부터 우리의 삶에 등장했을까요? 그 답을 얻기 위해서 과거 그리스 로마 신화로 거슬러 올라가 봅니다. 영화에도 등장했던 인물, 제우스의 번개, 포세이돈의 삼지창, 하데스의 창을 만든 대장간의 신 ‘헤파이토스’. 그는 인간의 말을 이해할 수 있으며, 인간의 모습을 가진 청동 거인인 ‘탈로스’를 만들었다고 하는데요. 아마도 ‘탈로스’가 최초의 지능형 에이전트이자 로봇이 아닐까라는 생각이 듭니다. 물론 상상 속의 존재이지만 말이죠. 이처럼 인간은 아주 오래 전부터 인간의 모습을 하고 인간과 같은 능력을 지닌 존재를 창조하고자 하는 욕망이 있었던 것 같습니다.


그 이후 인간의 지능을 가진 기계(Machine)에 대해 학문적으로 연구한 최초의 사람은 ‘Alan Turing(1912~ 1954)’인데요. Alan Turing은 기계가 지닌 지능을 Turing Test라는 일종의 ‘모방 게임’을 통해 측정하였습니다. 이 게임은 아주 간단합니다. 아래 그림과 같이 벽을 사이에 두고 기계 A와 인간 B, C를 배치한 다음 A와 B가 텍스트로 대화를 나눕니다. 그럼 인간 C가 벽 너머의 인간 B와 기계 A를 구별해 낼 수 있는지를 통해 기계의 지능을 측정한 것이었습니다. 



<그림 3> Turing Test의 원리



그 당시의 과학자들은 참 재미있는 방식을 통해 어려운 학문을 나름대로 재미있게 연구했던 것 같은데요. Alan Turing 이후, 1956년에 처음으로 ‘인공지능(Artificial Intelligence)’이라는 단어를 사용하였고, 1957년에 다른 3명의 과학자와 함께 ‘인공지능 학회’를 처음으로 만든 사람은 ‘John McCarthy(1927~2011)’ 교수였습니다. John McCarthy 교수는 인공 지능에 대해 언젠가 과학자들이 인간 뇌의 동작 원리를 알게 되면 인간의 지능을 가진 기계를 만들 수 있을 것이로 예측했었죠. ( -> 동영상 보기 클릭! )

하지만 인간의 지능을 가진 기계를 꿈꾸며 연구한 학자들 가운데, 인간과 기계의 관계에 대해 다른 시각을 가진 학자도 있었습니다. 인터넷이 생기기도 전에 지구촌의 모든 사람이 어디에 있든지 데이터와 프로그램에 접속할 수 있다고 제안한 인터넷의 선구자 ‘Joseph Carl Robnett Licklider(1915~1990)’인데요. 그는 인간과 기계 사이에 있어 보다 단순한 상호작용의 필요성을 주장하였고, 기계는 인간을 대신할 수 없다고 믿었습니다. 그렇기에 인간이 주체적으로 기획하고 가설을 세우며 평가하고 실행하는 데 있어 기계는 필요한 반복 작업과 수많은 계산이 필요한 일들만 대신 처리함으로써 궁극적으로는 인간의 능력이 더욱 확대되는 ‘인간과 기계의 공생 (Human Machine Symbiosis)’을 주장했습니다.


다시 Siri 이야기로 돌아가 ‘Siri’는 Personal Assistant로 불리는데요. 매번 사용자의 명령을 수행하기 전에 항상 사용자로부터 최종 확인을 받습니다. 아마도 ‘Siri’를 개발한 ‘Tom Gruber (Co-founder, CTO of Siri)’ 또한 저와 같이 Licklider의 주장에 동의하는 사람일지도 모르겠습니다. 그럼 이제 ‘Siri’의 태생과 성장 과정에 대해 알아볼까요? 그 시작은 2003년, 미 국방성 연구소인 DARPA에서 300여 명의 과학자와 미국 내 25개 대학과 연계하여 PAL(Personalized Assistant that Learns)라는 프로젝트를 시작하게 됩니다. 링크된 동영상을 보면 지능형 에이전트를 통해 군사작전 수행을 보다 신속하고 정확하게 수행하는 군인의 모습을 볼 수 있는데요. ( -> 동영상 보기 클릭! )


PAL의 하부 프로젝트로 CALO(Cognitive Assistant that Learns and Organize)가 진행되며, 이 프로젝트에 참여한 회사 ‘SRI International’은 여러 기관에서 개발한 기술과 솔루션의 통합을 수행하게 됩니다. PAL/CALO 프로젝트가 끝나는 2007년, 이 회사에 근무하던 Dag Kittlaus(CEO), Adam Cheyer(VP Engineering), Tom Gruber(CTO/VP Design), Norman Winarsky는 ‘Siri. Inc’ 라는 새로운 회사를 창업하게 되는데요. ‘Siri’는 이듬해인 2008년 모바일 애플리케이션으로 출시됩니다. 그리고 2010년에는 Apple이 Siri.Inc를 인수하게 되었고, 2011년 아이폰4S에 탑재되면서 지금의 Siri가 탄생하게 되었죠.


Siri가 출시된 이후 시장의 경쟁자들은 많은 자극을 받았는데요. 검색 시장의 독보적인 존재인 구글을 비롯하여 단말기 제조사인 LG전자와 삼성전자도 유사한 서비스를 출시하였고, 이미 관련 기술을 보유하고 있었지만 잘 알려지지 않은 업체들도 유사 서비스들을 출시하게 됩니다. 현재 출시된 서비스 중에 제가 찾은 것만 해도 20여 개는 되는 것 같은데요. 이 서비스들은 모두 일반 소비자를 대상으로 전화, 메시지 등의 모바일 기본 기능과 생활 정보 검색 서비스 및 영화 예매, 식당 예약 등의 다양한 서비스를 제공하고 있습니다.


하지만 과연 이러한 지능형 에이전트가 우리의 삶을 얼마나 바꾸고 있을까요? 실제로 여러분은 이런 서비스를 많이 사용하시나요? 일반 소비자 영역이 아닌 엔터프라이즈 영역에서는 상황이 어떠할까요? 주변 사람들에게 물어보면, Nuance의 Dragon Medical, IBM Watson 정도를 기억하는 사람들이 몇몇 있었는데요. 그럼 이번 편에서는 지능형 에이전트에 대해 여기까지 이야기하고, 다음 편에서는 지능형 에이전트의 기술적인 측면에 대해 살펴보도록 하겠습니다.




글ㅣ 박동국 총괄 컨설턴트ㅣLG CNS 엔트루컨설팅사업부문


Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS

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