인공지능 시대를 준비하는 우리의 자세

인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 우리 삶과 산업 전반을 변화시키고 있는 거대한 흐름이다. 지난해 ‘알파고’가 이세돌 9단과의 대국에서 승리한 후, 사람들은 인공지능에 주목하기 시작했다. 일각에서는 발전된 인공지능 관련 제품과 서비스가 우리 삶을 송두리째 바꿀 것으로 전망한다. 하지만 인공지능에서 새로운 가치를 발견하는 것은 그리 간단하지 않다. 지난 17일 신라호텔에서 ‘인공지능이 바꿀 삶: 기회, 도전, 현실’을 주제로 대담이 열렸다. 이 세션은 제18회 세계지식포럼의 일환으로, 삼성전자 생활가전사업부 스마트가전 구성기 상무와 IT 산업을 선도하는 두 명의 전문가 패널이 인공지능에 대한 경험과 방향을 공유하는 자리였다. AI는 어디까지 왔으며 앞으로는 어떻게 진화할까?

딥 러닝, 인공지능의 발전을 가속화하다

인공지능이라는 단어의 첫 등장은 인지과학자 존 맥카시(John McCarthy)의 연구 제안에서였다. 인공지능이란 기계가 인간의 지능을 모방해 별도의 지시사항 없이 문제를 해결하는 연산 체계를 의미한다. 인공지능을 이야기할 땐 머신 러닝(Machine Learning, 기계학습), 딥 러닝(Deep Learning, 심층학습)이란 용어들이 자주 등장한다. 머신 러닝은 인공지능의 학습방법을 의미하며, 방대한 양의 자료를 컴퓨터에 입력하면 비슷한 내용끼리 분류해 판독할 수 있도록 학습시키는 연산 체계다. 딥 러닝은 머신 러닝의 진화된 형태로, 대량의 데이터와 컴퓨팅 기술을 활용해 인간 두뇌의 연결성을 모방한 심층 신경망을 구현한 것이다. 이는 컴퓨터의 지능을 한 차원 더 올려놓는 역할을 한다.

그렇다면 인공지능은 어떻게 산업을 바꾸고 있을까. 푸드테크 회사 위스크닷컴(Whisk.com)의 CEO 닉 홀제르는 딥 러닝 AI를 활용해 전 세계 이용자, 레시피, 상점의 물품에 대한 수백만 개의 데이터 포인트 지도를 만들고 데이터에 기반을 둬 추천 서비스를 제공한다. 작은 스타트업인 위스크닷컴은 초기 2~3년간 3명의 박사 학위자와 함께 전통적인 인공지능 기술을 사용해 식품 AI 플랫폼을 개발했다. 딥 러닝의 새로운 툴과 프레임워크를 활용했다면 몇 달 만에 AI 플랫폼 개발을 끝낼 수 있었겠지만 실제로는 2년 가까운 시간이 걸렸다. 2000년대까지만 해도 인공지능 연구자들은 주로 인간이 만들어 놓은 지식을 기계가 학습하도록 하는 기술을 구현했기 때문이다. 하지만 딥 러닝의 개발로 인공지능은 급속도로 발전하고 있다.

빅데이터, 인공지능 구현을 위한 핵심

인공지능 기술을 구현하기 위해선 어떤 것들이 필요할까. 첫째는 ‘연산 능력(Processing Power)’이다. 과거 게임 마니아들에게 필수적이었던 그래픽처리장치(GPU, Graphics Processing Units)가 이제는 인공지능의 핵심 기술인 딥 러닝 연산에도 활용되고 있다. GPU는 단일 프로세서인 중앙처리장치(CPU)에 비해 훨씬 더 많은 코어를 탑재해 여러 명령어를 동시에 처리할 수 있는 프로세서다. 동시다발적으로 빠르게 연산을 처리하는 GPU가 딥 러닝 인공지능 기술 발달에 한몫한 것. 둘째, 딥 러닝의 핵심 기능인 ‘머신 러닝 알고리즘(Machine Learning Algorithm)’이다. 머신 러닝은 기계가 방대한 데이터를 바탕으로 학습 모델을 만드는 것으로, 머신 러닝 알고리즘이 없다면 인공지능을 구현하는 것이 불가능하다고 할 수 있다.

마지막은 빅데이터다. 아무리 빠른 프로세서와 알고리즘을 갖추고 있더라도 데이터가 없으면 소용이 없다. 요즘은 사물인터넷(IoT, lnternet of Things)이 급속도로 확산됨에 따라 매일 수십억 기가바이트의 데이터를 수집할 수 있게 되었는데, 이것이 머신 러닝의 원천이 된다. 때문에 데이터를 잘 활용하는 인재들이 인공지능을 설계하게 된다. 실제로 많은 기업들은 라이브러리와 소프트웨어를 활용하는 데 익숙한 인재를 고용하는 추세다.

“이제는 인공지능 기술을 다루기 위해 과학자가 될 필요는 없습니다. 업종을 이해하고 어느 정도 교육을 받은 사람이라면 누구나 ‘시민 데이터 과학자(Citizen Data Scientist)’가 될 수 있죠.” IBM 전자부문 브루스 앤더슨(Bruce Anderson) 사장의 말이다. 그는 “다양한 AI 계층들을 보면 ‘데이터’가 무엇보다 중요하다”며 “과학적인 차원에서 정보를 모두 활용할 수 있어야 하고 내가 가진 데이터, 또는 어딘가에 묶여 있는 데이터를 사용할 수 있느냐가 가장 큰 문제”라고 말했다.

빅스비 2.0, 인공지능 생태계를 만드는데 앞장서다

여러 기업들이 인공지능 연구에 박차를 가하면서, 인공지능은 로봇•자율주행•음성지원•개인비서•헬스케어•가전•금융 등 다양한 업계를 망라해 발전하고 있다. 인공지능 ‘왓슨(Watson)’을 탄생시킨 IBM은 딥 러닝 기반 감성 시스템(Deep learning-based emotional system)을 개발하고 있으며, 바이두는 인공지능 알고리즘과 플랫폼 연구개발 인원에 2000명을 투입할 정도로 투자를 아끼지 않고 있다. 삼성 또한 음성인식 인공지능인 ‘빅스비(Bixby)’를 오픈 플랫폼으로 개방하며 사물 인공지능 생태계를 조성하기 위해 노력하고 있다.

올해 갤럭시 S8과 S8+, 노트 8 등 플래그십 스마트폰 출시와 함께 등장한 빅스비는 현재 200여 나라에서 지원되며, 천만 명 이상의 소비자들이 등록해 사용하고 있다. 삼성전자는 최근 ‘삼성 개발자 콘퍼런스 2017(SDC 2017, Samsung Developer Conference 2017)’에서 더욱 개방적이고 지능적인 개인 맞춤형 어시스턴트 ‘빅스비 2.0’의 비전을 발표했다. ‘연결된 사고(Connected Thinking)’라는 주제에 걸맞게 다양한 제품과 서비스를 연결해 직관적인 사용 경험을 제공하는 새로운 계획을 공개한 것. 빅스비 2.0은 스마트폰, TV, 냉장고 등 어느 제품에서나 사용할 수 있도록 설계돼 다양한 기기들의 생태계에 핵심이 되어 자연어를 인식하는 능력과 복잡한 명령을 처리하는 능력을 꾸준히 향상하고 있다.

인공지능, 산업의 가치를 어떻게 창출할 것인가

인공지능 기술을 발전시킨 또 하나의 요인은 투자, 즉 자본이다. 최근 맥킨지 글로벌 연구소(McKinsey Global Institute)가 발간한 논문에 따르면, 구글과 바이두와 같은 거대 디지털 기업의 주도하에 인공지능 투자 규모가 빠르게 늘고 있다. 기업들이 AI 부문에 투자한 금액은 2016년 기준, 무려 260~390억 달러에 달한다. 글로벌 컨설팅 전문 기업인 ‘액센츄어(Accenture)’가 진행한 연구를 살펴보면, 다수의 산업군이 인공지능 덕에 경제적 산출량을 상당 폭 증가시킬 수 있었다는 것을 확인할 수 있다. 기업 입장에서 인공지능을 통해 매출을 창출할 수 있는지, 원가 절감을 할 수 있는 지도 중요하지만, 결국에는 인공지능이 해줄 수 있는 것과 우리가 해결해야 하는 문제들을 잘 매칭해야 할 필요가 있다. 또, 소비자가 인공지능이 탑재된 제품 또는 서비스를 이용하기 위해 추가로 비용을 지불할 수 있을지도 고민해야 한다. 기업은 이제 다른 접근법으로 경쟁해야 한다. 제품과 서비스에서 파생된 데이터의 가치를 인정해 AI를 이해하고 잘 활용하는 것이 승패를 가를 것이다.

수많은 IT 기술 중 인공지능만큼 진화가 빠르고, 응용이 다채로운 분야가 또 있을까. 이번 대담에서도 인공지능이 새로운 패러다임으로 미래의 근간을 바꾸며 기업의 핵심 경쟁요소로 자리 잡고 있음을 확인할 수 있었다. 인공지능을 통해 모든 제품과 서비스의 지능화를 꾀하고 있는 삼성전자의 전략이 소비자들의 삶을 어떻게 더 유익하게 할지 기대된다.