2016년, IT 기업의 인공지능 연구는 고도화중…

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IT 기업을 중심으로 인공지능의 연구가 가속화되고 있고, 구글이나 IBM을 비롯해 MS사, 아마존, 페이스북 등이 잇따라 투자를 확대하고 있다. 주요 IT 기업의 인공지능 연구 현황을 살펴보자.

구글

구글은 차세대 IT 사회에서 기본이 되는 인공지능 연구를 진행하고 있다. 동사는 인공지능 관련 연구원을 적극적으로 포섭하고 있는데, 2013년 4월에는 인공지능 연구의 세계적 권위자인 Ray Kurzweil이나 Geoffrey Hinton을 연구팀에 합류시켰다. 그들은 구글에서 자연언어에 관한 연구를 진행하고 있고, 컴퓨터에 언어의 의미를 해석시켜 인간의 복잡한 질문에도 대응할 수 있는 연구를 진행하고 있다고 한다.

구글은 인공지능 관련 기업의 인수에도 적극적인데, 특히 유명했던 인수건은 2014년 1월 5억 달러에 인수한 DeepMind사다. 이 기업은 ‘뉴럴 튜링 머신(Neural Turing Machie)’이라고 하는 인공지능을 연구했다. 뉴럴 튜링 머신은 인간의 단기기억의 활동을 모색하고 데이터나 알고리즘을 기억으로서 저장하고 미지의 작업에 재이용하는 특징을 갖고 있다. 이전에 취득한 외부의 데이터나 알고리즘을 재이용함으로써 인공지능 자체가 새로운 알고리즘을 만들어내는 것이 가능해진다.

이밖에 구글은 Boston Dynamics사를 비롯한 7개의 로봇 기업과 스마트하우스용 IoT 디바이스를 개발하는 Nest사 등을 인수했고, 로봇카나 IoT 디바이스의 베이스가 되는 고도의 인공지능 관련 연구와 개발을 진행하고 있다. 이를 통해 보면 구글은 미래에 인공지능을 기반으로 한 IoT 사회의 구축을 목표로 하고 있는 것으로 보인다.

2015년 1월에 발표한 Google Translate의 새로운 기능으로 스마트폰의 카메라를 사용한 실시간 번역 기능이 있다. 이 새로운 기능을 이용하면 스마트폰 카메라로 화면 상에 비춘 문자를 그대로 번역할 수 있게 된다. 현재 사용할 수 있는 언어는 영어, 불어, 독일어, 이탈리아어, 포르투칼어, 러시아어, 스페인어이고, 앞으로 대응 언어를 점차 늘려나갈 예정이라고 한다. 또 음성 번역 기능도 추가할 것이라고 한다.

그림 1. Google Translate의 실시간 번역

그림 1. Google Translate의 실시간 번역

IBM

IBM이 연구를 계속하고 있는 인공지능 ‘왓슨’은 2011년에 미국의 퀴즈프로그램 ‘Jeopardy!‘에서 우승한 걸로 유명한데, 지금은 그 프로그램에 출연했을 때보다 성능이 24배나 고도화되었다. 이 인공지능의 상업화로 유망시되고 있는 분야의 하나는 ‘의료’ 분야로, 최근 IBM사와 Memorial Sloan-Kettering Cancer Center가 공동으로 의료진단 지원 시스템을 개발하고 있다. 이 시스템에서는 60만 이상의 의료 지식과 200만 페이지에 이르는 자료, 그리고 수십년에 걸친 암연구로 누적된 환자 데이터를 사용해 단 몇초만에 의사에게 진료 판단을 제안할 수 있도록 되어 있다.

또 ‘쉐프 왓슨’이라고 불리는, 데이터 분석에 의해 요리 레시피를 만들어내는 시스템의 베타판도 공개되어 있다. 이외에, 미국 군인의 금융 서비스 기업인 USAA사의 웹 사이트 상에서의 음성 어시스턴트와 암치료 개별의료 등을 목적으로 한 게놈의료, 왓슨을 토대로 한 앱 개발을 벤처기업과 협력하는 등 왓슨을 상업화하는 시도가 다양하게 이뤄지고 있다.

한편 2012년의 Citi 그룹과의 금융상품 개발이나 텍사스대학 M.D. Anderson Cancer Center와의 암연구는 다소 늦어지고 있다. 이는 IBM사의 엔지니어가 고객의 비즈니스를 정확하게 이해한 후 어떻게 하여 소프트웨어를 설계할지 생각할 준비 과정이 필요하기 때문이다.

IBM사는 왓슨의 상업화에 의해 2018년까지 연간 10억달러의 이익을 전망하고 있으며, 왓슨을 빅 비즈니스로 연결하기 위한 다양한 방안을 모색하고 있다.

MS

MS사는 인터넷 전화 서비스인 Skype로 실시간 음성 번역을 제공하는 Skype Translator 서비스를 2014년 12월부터 시작하고 있다. 이 서비스에서는 통화 상대가 얘기한 언어를 실시간으로 텍스트와 음성으로 표시할 수 있고, 음성 번역은 영어와 스페인어만 가능하지만 텍스트 번역이라면 40개 국어에 대응한다. 현재는 정식 서비스를 개시하기 전인 프리뷰 프로그램으로 등록한 유저에게만 제공되고 있고, 미국과 멕시코의 학교에서도 테스트되고 있다. 기계학습 기술이 사용되고 있으므로 사용량이 증가함으로써 정밀도도 한층 올라갈 것으로 보인다.

MS사에서 진행되고 있는 인공지능 연구 ‘Project Adam’에서는 보다 정밀도가 향상된 이미지 인식 기술이 발표되고 있다. 스마트폰의 카메라를 사용해 개를 화면상에 비추고 음성 어시스턴트에 ‘이 개의 종류는 무엇인가?’라고 물으면 개의 종류를 식별하여 답변하도록 하는 데모를 시연했던 적 있다. 이 기술은 인터넷 상의 1,400만 건 이상의 이미지 데이터를 2만2,000개의 카테고리로 분류한 데이터베이스를 사용하고 있고, 구글사의 시스템에 비해 30분의 1의 컴퓨터 대수로 50배의 속도와 2배의 정밀도를 구현하고 있다고 한다. 이 기술을 사용함으로써 식품을 비춰 영양소를 확인한다던지 피부 질환을 촬영해 진단한다던지 하는 사용법이 가능해지는 등 고도의 음성 어시스턴트 기능이 기대되고 있다.

그림 2. Project Adam로 탄생한 이미지 인식 기술

그림 2. Project Adam로 탄생한 이미지 인식 기술

아마존

아마존에서는 인공지능을 활용한 당일 배송 시스템 구축이 목표다. 아마존은 2014년 1월 유저가 주문을 완료하기 전에 예측 출시를 하는 시스템에 대한 특허를 취득했다. 이것은 구입 가능성 높은 유저가 있는 배송처를 예측하여 사전에 제품을 출하하고 배송 도중에 출하처가 확정되면 그곳으로 상품을 보내는 시스템이다. 유저의 온라인 스토어상에서의 행동이나 구입 이력 패턴, 앙케이트 등에서 얻은 취향, 지리적인 데이터, 유저가 등록했던 위시리스트와 같은 데이터를 분석하여 예측을 가능하게 한다.

2014년 4월에 아마존에서 발표된 Amazon Dash는 마이크형 디바이스에 목소리로 상품명을 기록하는 것만으로 상품이 자동으로 온라인스토어의 카트에 추가되는 구조다. 아마존은 이미 미국의 일부 지역에서 Amazon Fresh라고 하는 신선식품 배달 서비스를 제공하고 있는데, Amazon Dash가 여기에 사용되고 있다. 이외에 무인항공기(드론)를 사용한 배송 시스템인 Amazon Prime Air 등 당일 배송 시스템에 인공지능을 활용하고 있다.

또, 아마존에서는 제품의 재고를 두고 있는 창고 관리에도 인공지능을 사용하는데, 2012년에 인수한 Kiva Systems사의 기술을 이용해 2014년 12월부터 인공지능을 탑재한 자율형 로봇 OAK4를 창고 상품 관리에 활용하고 있다. OAK4는 소형 자동주행 로봇으로서 약 340kg의 제품을 운반할 수 있다. 지금까지는 창고에서 일하고 있는 사람이 제품이 있는 장소까지 이동했지만, 이제는 이 로봇이 이를 대신해 사람이 걷는 시간이 절약되고 상품 출고가 효율적으로 운영되고 있다. 현재, 아마존은 미국 내 10개 장소의 창고에서 이 로봇을 총 1만5,000대 운용하고 있다.

그림 3. OAK4를 사용한 아마존의 창고

그림 3. OAK4를 사용한 아마존의 창고

페이스북

페이스북에서는 포스팅된 사진의 얼굴을 인식하여 태그를 쉽게 붙이기 위한 인공지능을 사용하고 있다. DeepFace라고 하는 얼굴인증 소프트웨어는 97.25%의 정밀도로 얼굴을 인식할 수 있다. 사람이 하는 얼굴 인식이 97.53%이므로 사람과 거의 동일한 얼굴인식 능력을 갖춘 셈이다. DeepFace는 사진상의 인물 얼굴을 3D 모델화한 후 얼굴을 회전시켜 다른 방향에서 얼굴의 특징을 분석하는 구조로 되어 있다.

최근에는 동사의 인공지능연구소 ‘Facebook Artificial Intelligence Research Lab’에서 개발된 인공지능 툴을 오픈소스화하고 있다. 이는 인공지능의 활용이 확대되는 한편 새로운 인공지능 연구가 필요한 벤처기업 등을 돕고자 하는 목적이 때문이라고 한다. 2015년 1월에는 딥러닝의 오픈소스 프레임워크인 Torch용 모듈을 공개했다. 동사는 이런 시도를 통해 얼굴인식 기술 뿐만 아니라 음란사진 업로드를 막는 음성 어시스턴트 등 SNS를 위한 인공지능 연구에 매진하고 있다.

그림 4. 페이스북의 DeepFace(출처 : MIT Technology Review)

그림 4. 페이스북의 DeepFace(출처 : MIT Technology Review)

 

 

 

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