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인간인 듯 인간 아닌, 그러나 인간 같은 너 -인공지능 컴퓨팅(2편) -

2014.10.24 09:52

 


안녕하세요? LG CNS 대학생 기자단 최종호입니다.

지난 글을 통해 딥 러닝이 주목 받는 이유 등을 알아보았는데요. 오늘은 글로벌 기업들의 인공지능 컴퓨팅의 발전 현황과 함께 이러한 거대한 변화 속에서 국내 기업은 어떻게 대처해가고 있는지 살펴보겠습니다.


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현재 글로벌 IT 기업들은 대부분 인공지능 개발에 참여하고 있습니다. 인공지능 분야가 무한한 가치 창출이 가능하다는 점을 고려했을 때 너무나 당연한 일일지도 모릅니다. 특히, 사물인터넷(IoT) 시대가 도래함에 따라 사물 스스로가 상황을 인지하는 것은 필수적입니다. 이때 딥 러닝이 핵심 기술로 자리잡을 것이라는 전망은 너무나 자명한 것이죠. 컨설팅 전문업체 ‘매킨지’에 따르면, 2025년 인공지능을 통한 ‘지식노동 자동화’의 파급효과는 연간 6조 달러에 이를 것으로 내다보고 있습니다.

< 인공지능은 IT 업계의 차세대 격전장 >


이에 따라, 기업들은 인공지능 시장을 선점하기 위한 인재확보 및 인수합병을 활발하게 진행하고 있는데요. 업계에서 가장 유리한 고지를 점령한 기업은 구글입니다. 인공지능과 관련된 IT 기업과 전문가들이 구글 속으로 빨려 들어가고 있죠. ‘인공지능 맨해튼 프로젝트’라는 이름 아래 수 억 달러 단위로 기업 합병이 진행되었고, 지난 6개월간 10여 개의 인공지능 관련 기업이 구글 프로젝트에 가담했습니다.


구글은 앞서 1월초 스마트 온도조절기 업계의 선두주자인 ‘네스트(Nest)’를 32억 달러에 인수했습니다. 이는 데이터관리 센터를 딥 러닝 시스템으로 운영할 발판을 마련한 것이라 평가할 수 있습니다. 최근에는 딥 러닝 벤처 기업 딥마인드(DeepMind)를 6억 5천만 달러에 인수하기도 하였죠. 그 외에도 구글은 로봇 관련 기업을 다수 매입하였기에 인공지능이 로봇과도 융합된 보다 큰 그림의 형태로 발전할 것으로 보입니다.

< MS의 이미지 인식 프로젝트 ‘아담’ 시연 (출처: 마이크로소프트 블로그) >


구글 외 업계 선두 기업들도 인공지능에 대한 연구를 활발히 진행하고 있는데요. 마이크로소프트(Microsoft)는 올해 음성 인식 기능을 장착한 개인비서 ‘코타나(Cortana)’를 출시하였습니다. 규칙을 기반으로 만들어진 애플의 ‘시리(Siri)’보다 한 단계 발전된 서비스 형태라 할 수 있죠. 또한, 지난 7월에는 ‘MS 리서치 학술회의 2014’에서 개의 품종을 컴퓨터가 분류하는 딥 러닝 기술을 공개하기도 했습니다. ‘아담’이라 불리는 이 프로젝트에서는 약 1,400만장 이상의 개 사진을 분석하는데요. 구글의 DNN 기술과 비교하면 약 50배나 더 빠른 분석 속도를 자랑합니다.

< 페이스북 딥페이스의 얼굴 인식 과정 (출처 : 페이스북) >


페이스북 역시 지난해 9월 ‘인공지능 연구그룹’을 출범하면서 얼굴 인식 프로그램 ‘딥 페이스(Deep Face)’를 발표하였습니다. 딥 페이스는 이용자의 얼굴을 인식해 어떤 각도에서 보더라도 해당 이용자를 파악해내는 서비스입니다. 딥페이스는 사람 눈에 버금 갈만큼 높은 정확성을 갖추었다는 평가입니다. 그 외에 IBM은 자체 개발한 슈퍼 컴퓨터 ‘왓슨(Watson)’을 이용하여 본격적인 인공지능 생태계 조성에 나섰으며, 중국의 구글이라 불리는 바이두(Baidu)는 미국 실리콘밸리에 딥러닝 연구소를 설립하고, 인공지능 분야의 3대 선구자로 일컬어지는 앤드류 응(Andrew Ng)을 영입하는 과감한 행보를 보이고 있습니다.

 

음성인식(언어와 말하기, 번역), 영상인식 등 그 분야의 핵심은 머신 러닝과 인공지능 기술인데요. 사람들의 관심 영역이니만큼 세계 유수의 IT 기업들도 인공지능 시장에 앞다퉈 뛰어들고 있죠. 이처럼 세계가 인공지능에 고심하고 있는 사이, 국내 기업들은 시장 동향에 어떻게 대처하고 있을까요?


국내 딥 러닝 연구는 네이버를 주축으로 진행되고 있습니다. 현재 음성인식 분야 위주로 서비스되며 테스트 단계의 뉴스 요약, 이미지 분석에 딥 러닝 기술을 적용하고 있는데요. 네이버는 딥 러닝 알고리즘으로 음성인식의 오류 확률을 25% 개선하는 성과도 거두었습니다. 뉴스 요약 서비스에서는 기사에 제목이 있을 경우와 없을 경우를 분리해 기사를 정확히 요약해낼 수 있는 알고리즘을 개발하여, 실제로 이 방식을 활용하고 있습니다.

< 네이버 Link (출처 : 네이버) >


네이버 외에도 한국전자통신연구원(ETRI)은 단말 탑재형 ‘지니톡’ 4개 국어 자동통역 서비스를 선보였습니다. 스마트폰 마이크에 한국어로 말을 하면 즉각적으로 중국어로 통역되고, 음성 지원까지 가능합니다. 지니톡은 구글 통역서비스보다 15% 이상 성능이 앞선 것으로 평가 받고 있습니다. 

< 지니톡 스크린샷 (출처 : iTunes) >


지난 6월 카카오 김범수 의장이 이미지 인식 관련 기술을 개발하는 스타트업인 ‘클디(Cldi)’에 투자를 하기도 했는데요. 국내에서 몇 업체가 딥 러닝 알고리즘을 활용한 스타트업을 시도하고 있지만, 아직은 걸음마 단계라 할 수 있습니다. 기술 투자가 쉽지 않은 기업의 특성과 국내 소프트웨어 인프라가 상대적으로 취약하다는 것이 그 이유일 텐데요. 이를 극복하고 신사업으로 성장시키기 위해서는 더 많은 시간과 노력이 필요해 보입니다.


지금까지 딥 러닝에 대해 살펴보았습니다. 차세대 핵심분야에 인공지능이 빠질 수 없음은 자명해보이는데요. 국내에서도 다양한 요소기술을 융합하여 고부가가치 서비스를 활발히 만들어야 하겠습니다. 인공지능의 대부인 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)은 2029년 이후의 세상을 ‘특이점(Singularuty)’라고 칭하였죠. 특이점은 인공지능이 인간의 두뇌를 넘어서는 순간을 의미한다고 하네요. 이런 미래에는 딥 러닝 기술을 통해 인류의 새로운 문화가 구축되지 않을까 추측해 봅니다.




Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS
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