인공지능에 대한 이해와 생각
4차 산업혁명 속 인공지능은 무엇이며, 우리는 무엇을 해야 할까
안녕하세요. 오늘은 4차 산업혁명과 더불어 새롭게 등장하고 있는 AI에 대해서 이야기해보려 합니다. 많은 미래학자들은 제4차 산업혁명, 커그너티브에라(cognitive era), 인공지능의 시대가 시작되었다고 말합니다. 즉, 우리는 이제 로봇과 인공지능이 인텔리전스 기술을 통하여 제시한 많은 솔루션들을 경험하는 시대가 다가오는 것이죠. 하지만 우리는 인공지능에 대해서 얼마나 알고 있을까요? 막연한 두려움을 가지고 기다리고만 있어야 할까요? 3차 산업의 시작될 당시에도 사람들의 일자리는 없어질 것이라고 예상했었습니다. 하지만 그 예상과는 다르게 다양한 직업들이 생겨나고, 서비스 산업이 발전하게 되었죠. 따라서 막연히 기다리기보단 다가올 4차 산업혁명의 변화에 항상 민감하고 공부한다면, 우리도 변화를 맞이할 준비가 되지 않을까요.
먼저 인공지능은 어떤 원리로 작동이 되는 것인지 알아보겠습니다.
(대부분의 인공지능 서비스는 인지컴퓨팅 기술을 활용하기 때문에 인지컴퓨팅 작동방식을 설명)
(ICBM:IoT, Cloud, Bigdata, Mobile / ANN: Artificial neural network)인지컴퓨팅은 관찰 > 이해 > 평가 > 결정의 4가지 단계로 작동됩니다. 사람이 어떠한 의사 결정을 할 때의 단계와 같은 방식이죠. 조금 풀어써본다면, Wearable device 혹은 IoT를 사용함으로써 데이터를 측정하게 되고, 인공지능은 인공신경망(ANN)의 방식으로 머신러닝을 통해 데이터를 이해합니다. 그 후 의미 있는 결론 및 판단을 내리게 되며, 그 결과를 사람들이 이해하도록 Human interface(모바일, 웹 등 각종 디바이스)에 표현합니다. 향후 2020년 한 사람이 평균 6.6개의 커넥티드 디바이스를 소유한다는 통계자료(Digital Medical Tools and sensors: JAMA 2015.01.27)가 나올 정도니, 개인의 데이터를 측정하는 도구들이 아주 많아지겠죠. 즉, 관찰과 이해의 수단이 증가한다는 것을 알 수 있을 겁니다.
조금 더 구체적으로 인공지능의 핵심 5가지 기술을 살펴보겠습니다. 이 기술들을 살펴보신 뒤에 다시 한번 인지컴퓨팅의 4가지 과정을 읽어보시면, 조금 더 이해가 편하실 것입니다.
인공지능의 핵심 5가지 기술
1. NLP (Natural Language Processing) - 글, 문장을 이해하는 자연어 처리기술
2. 머신러닝 - 데이터를 읽고 알고리즘을 찾아내는 기술 / 딥러닝도 여기에 해당
3. 패턴인식 - 사람의 감각을 모방하는 기술 / 인간이 인지하는 문자나 심벌, 비전, 스피치 등
4. 지식표현과 추론 - 복잡한 정보를 쉽게 구조화해내는 기술 / 세멘틱, 온토로지, 추론엔진 등
5. 관리와 기획 - 행동의 방향과 순서, 전략을 정의하는 기술
기술 내용들만 읽어봐도 어떻게 알고리즘화 시키는 것인지 상상만 해도 어려울 것 같은 기술들입니다. 왜 여러 인공지능 관련 스타트업 혹은 회사들이 왜 기업들에게 인수되거나 투자를 받는지 이해가 가는 부분입니다. 국내에도 인공지능 관련 스타트업들이 있습니다. 마인즈 랩, 수아 랩, 플런티 등 국내 스타트업을 한번 검색하셔서 관련 정보를 얻으시는 것도 좋을 것 같습니다.
마인즈 랩 - https://mindslab.ai
수아 랩 - http://www.sualab.com
플런티 - http://www.fluenty.co
애플 인수 혹은 투자 - 튜리, 퍼셉티오
구글 인수 혹은 투자 - 무드 스톡스, 다크블루랩스, DNN리서치, 딥마인드, 비전 팩토리, 캐글, 튜플 점프 등 12개의 스타트업 인수
삼성 인수 혹은 투자 - 비브 랩스
네이버 인수 혹은 투자 - 원클
*이외에도 많습니다. 많은 기업들이 AI 기술자들을 모으기 위해 AI 관련 스타트업들을 인수하고 있습니다.
그렇다면 이 인공지능이 어떻게 활용되고 있으며, 빠르게 발전할 분야가 무엇일까요?
1. 가상의 개인비서, 가장 일반 개인들과 가까운 모델
2. 기업 측면, 빅데이터를 통해 의사결정을 지원받고, 서비스를 고도화하는 분야
3. 헬스케어, 금융산업, 에너지 자원과 같은 비정형 정보를 활용해야 하는 경우
4. 정부의 보안, 세금, 공공 문의와 같은 공공 서비스, 도시행정 업무
5. 과학분야, 머신러닝 기술을 기반으로 많은 연구가 진행
애플 시리, 구글 나우, MS코타나, 페이스북 M, 아마존 에코, MIT 지보 등 개인의 자잘한 업무를 편리하게 도와주는 서비스들을 개인 비서 솔루션이라고 합니다. 이러한 개인 비서 솔루션이 발전하는 이유는 무엇일까요? 바로 개인을 모니터링하고 분석할 수 있는 기술의 기반이 되기 때문입니다. 즉, 앞서 설명한 인지컴퓨팅의 원리 중 관찰과 이해의 초석이 되기 때문입니다. 이를 통하여, 2-4번에 다양한 개인의 데이터가 활용될 수도 있겠죠.
그리고 AI에서 빠질 수 없는 왓슨. 왓슨의 헬스케어 솔루션의 암 진단 정확도는 암 진단 98%, 방광암 91%, 췌장암 94%, 자궁경부암 100%의 결과를 보인다고 합니다. 반면에 의사의 암 진단 중 20%는 오진이라고 하니 인공지능이 가져오는 혜택은 매우 크다고 볼 수 있습니다.
그리고 이미 싱가폴, 호주 정부에서는 왓슨을 이용하여 세금 관련 서비스를 제공하고 있습니다. 세금이 왜 나온 것인지, 어떻게 내야 하는지와 같은 민원을 응대하고, 관세 관련 서비스, 대학의 학생서비스 등 다양하게 사용되고 있습니다.
또한 기업들은 인공지능 플랫폼들을 준비하고 있습니다. 인공지능의 API들을 제공하여, 각종 비즈니스에 활용할 수 있도록 플랫폼들을 구축하고 있습니다. 구글은 '구글 클라우드 플랫폼(GCP)'를 발표했으며 이는 데이터 분석과 머신러닝이 적용된 것입니다. 즉 인공지능인 것이죠. 또한 알파고 기술을 헬스케어에 적용할 예정이라고 합니다. IBM은 Blumix라는 클라우드 플랫폼을 만들었습니다. 이는 특정 사업 분야에 특화된 지식 DB를 만들어서 그에 대한 정확한 답을 얻어낼 수 있는 기술입니다. 즉 복잡한 정보를 분석하여, 결론을 낼 수 있는 인공지능인 것이죠. 네이버에서도 Clova라는 음성인식 기반 AI 플랫폼을 준비하고 있습니다.
이외에도 인공지능을 활용한 다양한 사례들이 아주 많습니다. 눈 깜짝할 사이에 많은 것들이 이루어지고 있는 것이죠. 이미 인공지능은 우리 생활 속으로 들어올 준비를 마치고 있습니다. 글을 읽으시면서 한번 상상해보는 것은 어떨까요. 인지컴퓨팅의 구조를 통해 어떤 산업이 발전할 것이고, 어떤 것들을 우리가 준비해야 하는지 말이죠.
개인적인 생각
먼저 비즈니스 모델의 변화를 생각해볼 필요가 있다고 생각합니다. 기업들은 자신들의 클라우드 플랫폼에 인공지능을 삽입하고 있습니다. 즉 인공지능을 활용한 새로운 비즈니스 모델을 상상하고 그에 맞는 요구사항들을 준비할 필요가 있습니다. 조금 추상적인 이야기이지만, 앞서 인지컴퓨팅의 과정을 생각해본다면 관찰, 이해, 평가, 결정의 개별 과정 혹은 전체 과정에서 B2B, B2C의 다양한 비즈니스가 발생할 것입니다. 예를 들어 자동화 공장에서의 관찰과 이해를 위해 각종 센서 디바이스들의 요구사항이 더욱 증가할 것이라던지, 커넥트드 디바이스를 사용하기 위해 다중 인터렉션을 연구한다던지. 다양한 상상을 할 수 있을 것이라 생각합니다..
두 번째로 프로그래밍 능력을 기르는 것입니다. 인공지능을 직접 다루지는 못하더라도, 컴퓨터와 소통하는 유일한 방법이기 때문이죠. 또한 2018년도부터는 초등학교에서 프로그래밍 교육이 의무화된다고 합니다. 그만큼 이제 프로그래밍이 중요해졌다는 이야기겠죠. 사실 저희도 교육을 받을 수 있는 공간은 아주 많습니다. MOOK를 활용하는 것이죠. MOOK는 온라인 공개 수업(Massive Open Online Course)을 의미합니다. 대표적으로 미국 스텐퍼드대 컴퓨터 사이언스학과 교수들이 만든 코세라(Coursera)가 가장 큽니다. (https://www.coursera.org) 1000만 명 이상의 이용자가 사용할 만큼 규모가 큽니다. 이 외에 한국어로 된 교육 서비스들은 아주 많습니다. 칸 아카데미, 소프트웨어야 놀자, Korea SW 등등 조금만 관심 가진다면 이외에도 프로그래밍 교육은 많습니다.
마지막으로 뜬금없을 수도 있지만, 자기 개성을 강화하는 것이라고 생각합니다. 이는 관련 분야에 종사를 하던 안 하던 중요한 부분이라고 생각합니다. 인공지능과 빅데이터에 지배당하지 않는 방법이기에 이를 선택하였습니다. 인공지능이 흉내 내지 못하는 것이 바로 개개인의 개성이고 학습하기가 힘들기 때문이죠. 물론 오랜 시간이 지나 데이터를 통해 개인을 대변할 수는 있겠지만 나와 똑같을 순 없습니다. 그렇다면 개성을 어떻게 강화하냐구요? 본인이 가장 잘 알지 않겠습니까 하하 :) 이상 짧은 생각이었습니다.
참고자료 (진흥원 DB에 접속하시면 자료들이 있습니다.)
한국디자인진흥원 이슈리포트 - "인공지능기술과 왓슨의 헬스케어 적용에 관한 고찰"
한국디자인진흥원 이슈리포트 - "딥러닝 헬스케어 트렌드 리포트"
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읽어주셔서 감사합니다. 매거진을 통해 서로 의견을 공유하고 공부하는 공간이 되길 바랍니다. 댓글과 구독, 좋아요는 힘이 됩니다!! 그리고 2주에 한번 업데이트를 최대한 하려고 하지만, 저도 먼저 공부를 하고 그 내용을 정리하여 업데이트하는 것이기에 조금 느려질 수도 있습니다. 죄송합니다 ㅠㅠ
