"인공지능이 브랜드를 뒷전으로 밀어낼 것이다"
[AI Weekly Talk-7] 170929
추석 연휴 직전에 공유드리는 인공지능(artificial intelligence, AI) 소식은 기술보다는 AI 연구에 영향을 주는 '오늘'에 대한 이야기 먼저 전달드리고자 합니다. 한반도 정세의 불안은 인공지능 연구에도 영향을 미치고 있습니다. 음성인식과 음성합성, 음성통신 부문에서 전 세계 양대 학회 중 하나인 ICASSP의 2018년 학회 행사가 서울에서 불발됐습니다. 행사 주체자들은 장소 이전을 위해, 학회원들에게 행사 장소를 추천받고 있습니다(아래 그림은 관련 공지입니다, 학회 행사 URL: https://2018.ieeeicassp.org/). ICASSP는 국제전기전자기술자협회(IEEE)가 주최하는 행사입니다. 이는 세계음성통신협회(nternational Speech Communication Association)가 주최하는 인터스피치(Interspeech)와 더불어, 음성인식 및 합성 분야의 양대 학회로 간주됩니다.
서울 외 다른 장소로의 행사 이전을 알리는 ICASSP 2018 조직위원장의 공지 글화웨이의 인공지능 모바일 칩 '기린 970' 공개
경쟁자의 추격도 장밋빛 미래를 떠올리기 보다는 '오늘'과 '어제'를 되새기게 합니다. 중국의 화웨이는 지난 26일 인공지능 모바일 칩인 '기린 970'을 공개했습니다. 기린 970이 10년 장기 프로젝트의 산물이라는 화웨이의 발표는 긴장감을 더욱 강화시킵니다.
기린 970까지의 10년 간 투자 궤적을 보여준 화웨이의 발표 자료반도체 기술력에서 한국의 오롯한 우월적 지위에 대해 다시금 생각하게 하는 사건입니다. 기린 970에는 세계 최초로 신경망 프로세싱 유닛(Neural Network Processing Unit)이 적용됐습니다. 옥타코어(8-core) CPU와 12개의 차세대 그래픽처리장치(GPU)로 구동됩니다. 또한 10나노미터급 신형 프로세스를 활용해 55억 개의 트랜지스터를 1cm² 넓이에 저장할 수 있습니다. 화웨이의 최신 칩셋 대비 최대 25배 높은 성능과 50배 높은 에너지 효율도 자랑하며, 실험에서 분당 2000장의 이미지를 처리해 시중 출시된 칩셋 대비 가장 빠른 속도를 보였습니다. URL: http://tech.ifeng.com/a/20170926/44698238_0.shtml
중국의 인공지능 칩 제조사인 캠브리콘은 세계에서 최초로 상업용 딥러닝 프로세서 칩 “Cambricon-1A”를 공개했습니다. 이 칩은 기업용 플래그십 프로세서로, 물류, 드론, 자율주행 자동차, 가전제품 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 기존의 프로세서들과 비교해, 캠브리콘-1A 칩은 인공지능 알고리즘을 주류(main stream)로 사용할 때 더 좋은 성능을 보였습니다. 또한 이 칩은 집적도(integration density)가 높기 때문에 모바일 기기에 탑재(incoporation)하는 것에 적합하다고 합니다. URL: http://www.chinadaily.com.cn/m/beijing/zhongguancun/2017-09/22/content_32339587.htm
중국의 유명 온라인 상거래 업체인 징동닷컴(JD.com)은 GPU 제조사인 엔비디아(Nvidia)와 손을 잡았다고 합니다. GPU 제조업체인 엔비디아가 전자상거래 업체인 징동의 혁신 연구소 징동 엑스와 협력하여 드론을 개발합니다. J드론(JDrone)과 J드로버(JDrover) 2개의 제품이며, 모두 인공지능 기반의 네비게이션(AI-based navigation intelligence)으로 엔비디아의 젯슨 플랫폼(Nidia’s Jetson platform)을 내장(embedded)하고 있습니다. 자율주행 드론은 젯슨 플랫폼의 영상 처리(image processing)와 분석기능을 이용해 거리를 탐색(navigate)할 수 있고, 군중들 사이 사이로 날아다닐 수도 있습니다(weave through crowds of passengers). 또한 교통 신호와 안내 표지판을 준수하기도 합니다. 징동은 향후 5년에 걸쳐 1백만 개의 드론을 운영해 음식, 약품과 같은 물품들을 배송하고 농작물에 살충제를 뿌리고, 더 나아가 인명 구조 및 탐색에 참여할 수 있기를 기대하고 있습니다. URL: https://techcrunch.com/2017/09/25/jd-x-taps-nvidia-for-drone-deliveries-rescue-and-agricultural-use/
"인공지능에 의해 브랜드가 뒷전으로 밀릴 것이다."
마케팅 기업인 휴즈(Huge)의 최고경영자(CEO) 아론 샤피로(Aaron Shapiro)가 인공지능과 기계 학습이 점점 더 일반적인 기술이 될수록 브랜드는 뒷전으로 밀려날 것이라고 말했습니다. 그는 미래의 스마트 냉장고를 사례로 들며 인공지능이 브랜드에 미치는 영향력을 설명했습니다. 미래의 냉장고에는 내부의 음식을 확인할 수 있는 카메라가 있을것이고, 우유가 상했는지도 확인할 수 있을 것입니다. 고객의 신용카드와, 고객이 선호하는 온라인 식료품 상점 정보들이 연동되어 있기 때문에 냉장고는 고객의 사전 쇼핑 습관 정보들을 수집하고 이 데이터에 근거해 자동으로 새로운 우유를 주문할 것입니다. 냉장고는 이미 당신의 구매이력에 근거해 고객이 선호하는 우유가 어떤 종류인지 알 수 있습니다. 더 이상 고객은 어떤 브랜드, 어떤 타입의 우유를 먹을 건지 선택할 필요가 없는 것입니다.
덧붙여 샤피로는 이것이 구글이 스마트 비서(smart assistant)에 집중하는 이유라고 말했습니다. 그는 만약 이용자들이 구글에 최고의 비누가 무엇인지 검색하는 대신, 알고리즘을 이용해 비누를 고르게 된다면, 비누 제조업체들은 온라인 광고를 중단할 것이고 구글은 수익의 원천 중 상당 부분을 잃게 될 것이라고 말했습니다. URL: http://markets.businessinsider.com/news/stocks/artificial-intelligence-could-make-brands-obsolete-2017-9-1002515382
미래 전망에 관한 이야기 하나 더 소개하겠습니다. 최근의 발표된 한 보고서에 따르면 인공지능 시장이 2023년까지 매년 평균 17.2% 성장할 것이며, 142억 달러의 시장으로 성장할 것으로 예상됐습니다. 특히 자연어 처리 기술은 이 성장의 가장 큰 부분을 차지할 것으로 전망됐습니다. 이 기술이 금융업계를 비롯해 빠르게 시장에서 채택되고 있으며, 일반적인 질문들에 대답하는 업무 등에서 인간을 대체할 수 있기 때문입니다. URL:
http://www.businessinsider.com/artificial-intelligence14-billion-industry-by-2023-2017-9
나머지 소개드리는 내용은 기술과 AI를 중심으로 한 경영 전략에 대한 이야기입니다. 이번 주 기술 논의의 중심에는 아마존의 알렉사(Alexa)가 있었습니다. 금주 기사를 보면, 알렉사와 관련한 아마존의 현 전략은 외연의 확장으로 정리될 수 있습니다. 첫 번째는 내부 서비스 접목의 확대입니다. 아마존은 알렉사를 자사의 음악 애플리케이션 앱(Amazon Music app)에 탑재할 계획이라고 밝혔습니다. 이에 따라, 앞선 앱의 이용자는 음성 명령을 통해 특정 음악, 가수를 요청하거나, “로드 트립”, “달리기” 등 다양한 활동이나 분위기에 적절한 음악을 요청할 수 있게 됐습니다. URL: https://techcrunch.com/2017/09/26/amazon-adds-alexa-voice-control-to-the-amazon-music-app/
아마존이 알렉사(Alexa) 기반의 스마트 안경을 개발하고 있다고 합니다. 파이낸셜 타임즈에 따르면, 아마존의 첫번째 웨어러블 디바이스가 알렉사 음성 비서기능이 탑재된 스마트 안경일 것으로 보입니다. 이 기기의 외관은 일반적인 안경과 유사하며, 골전도 기술(bone-conduction technology)을 이용했기 때문에 별도의 이어폰이나 스피커 없이도 알렉사의 목소리를 들을 수 있습니다. 그러나 구글 안경(Google Glasses)처럼 스크린이나 카메라를 탑재하지는 않을 것으로 보입니다. URL: https://www.theverge.com/2017/9/20/16337854/amazon-alexa-glasses-security-camera-rumor
내부적으로 군집화 하는 전략 외, 외부와의 협업을 통한 공동 전선을 형성하는 것도 AI 시장 패권 다툼에서 주목할 만한 특징입니다. 이번 주에도 기업 간 상호 협력은 여러 건 포착됐습니다. 먼저, 테슬라(Tesla)는 AMD와 손을 잡았습니다. CNBC에 따르면 테슬라가 반도체 제조업체인 AMD와 협력해 자율주행 자동차 칩을 개발중에 있습니다. 또한 테슬라는 이미 칩의 첫번째 시제품(first implementation)을 받아 테스트 중인 것으로 알려졌습니다. 이렇게 테슬라가 자체적으로 칩을 개발하는 이유는 완전한 자율주행을 위해서 엄청난 처리능력(computing power)이 필요하기 때문입니다. 자동차에 장착된 다양한 카메라와 센서들로부터 수집된 데이터와 원격 측정(Telemetry)을 모두 처리해야합니다. 이러한 이유로 세계적인 프로세서 칩 제조업체들이 자율주행자동차 시장에 뛰어들고 있습니다. 인텔도 얼마전 알파벳의 웨이모와 함께 자율주행 프로젝트에 참여할 계획을 밝힌 바 있습니다. URL: https://www.theverge.com/2017/9/20/16341478/tesla-amd-chip-self-driving-car
네스트(Nest)는 구글과 손을 잡았습니다. 네스트(Nest)는 올해 겨울에 구글의 AI비서인 구글 어시스턴트를 사용할 수 있는 새로운 실내 보안 카메라 “the Nest cam IQ”를 공개할 것이라고 밝혔습니다. 이는 299달러의 카메라 자체가 작은 구글 홈이 된다는 것을 의미하며, 이용자들이 구글 어시스턴트에게 했던 질문들과 거의 동일한 질문들을 네스트의 카메라에 할 수 있음을 의미합니다. 이 제품에는 마이크와 작은 스피커가 탑재될 예정으로, 이용자들은 직접 문 근처로 다가가 확인하지 않아도 넥스트에게 음성명령을 내려 밖에 누가 있는지 확인할 수 있을 것입니다. URL: https://www.theverge.com/2017/9/20/16336884/nest-cam-iq-indoor-google-assistant-voice, https://www.theverge.com/2017/9/20/16337042/nest-cam-iq-outdoor-home-security-camera-facial-recognition
보스도 구글과 손을 잡았습니다. 보스는 이번 주 구글과 공동 개발한 소음을 제거하는 헤드폰 “QC 35 II”를 공개했습니다. 구글은 자신의 블로그를 통해, 보스의 헤드폰을 구글 어시스턴트에 최적화된 오디오 악세서리라고 설명했습니다. URL: https://techcrunch.com/2017/09/21/bose-debuts-new-google-assistant-optimized-noise-cancelling-headphones/
포드(Ford)와 마이크로소프트(MS)의 조합도 생겼습니다. 포드가 마이크로소프트의 홀로렌즈를 자동차, 트럭, SUV 디자인에 활용한다고 합니다. 이에 따라, 포드 디자이너들은 더 이상 점토를 이용해 모델 별 프로토타입을 제작할 필요가 없습니다. 그 대신, 홀로렌즈의 증강현실 3차원 모델을 이용해 실제 자동차 위에 변화를 시도하고, 이를 눈으로 확인할 수 있습니다. URL: https://www.theverge.com/2017/9/21/16343354/microsoft-hololens-ford-augmented-reality
핀터레스트(Pinterest)가 유통업체 타겟(Target)과 파트너십을 맺었습니다. 핀터레스트의 비쥬얼 서치 기술인 렌즈(Lens)가 타겟의 앱에 탑재되고, 추후에는 웹사이트에도 탑재됩니다. 렌즈는 스마트폰의 카메라를 일종의 검색 엔진으로 변환시키는 기술입니다. 소비자는 마음에 드는 상품을 발견하면, 핀터레스트 어플리케이션을 이용해 사진을 찍고 어디서 이 상품을 구매할 수 있는지, 상품의 가격은 어느정도인지 등에 대한 정보들을 제공받을 수 있습니다. 렌즈가 유통업체에 적용되는 것은 이번이 처음이며, 타겟 이용자들은 특정 제품의 사진을 이용해 타겟에서 판매하는 유사 물품을 찾아볼 수 있습니다. URL: https://techcrunch.com/2017/09/25/target-is-adding-pinterests-visual-search-tool-to-its-app-and-website/
뉴스와 AI 간 결합 기술도 금주에는 주목되는 기사로 제안됐습니다. 올해 초, 스트리밍 뉴스를 제공하는 스타트업 왓첩(Watchup)을 인수했던 플렉스가 스트리밍 뉴스 기능을 추가했습니다. 플렉스는 기계 학습기술을 이용해 데이터를 추출하고 여타의 기술들을 함께 이용해 비디오 콘텐츠를 분류(classify)한다고 밝혔습니다. 이를 통해 플렉스 이용자는 자신이 관심있는 주제들과 관련된 동영상을 받아볼 수 있습니다. URL: https://techcrunch.com/2017/09/26/plex-adds-personalized-streaming-news-to-its-media-player-software/
뉴스 독해 인공지능 클라우드(news-reading AI cloud)가 미국 전역의 경찰 총격 사건을 조사하다는 기사도 이번 주에 소개됐습니다. 메사츄세츠 애머스트 대학(University of Massachusetts Amherst)의 브렌던 코너(Brendan O’Connor)와 그의 동료들이 기계학습 시스템을 이용해 미국 전역에서 경찰에 의해 사망한 사건들을 조사했습니다. 먼저, 그들은 2016년 구글 뉴스 중 경찰(police, officer, cop)이나 사망(fatalities, shot, died)이 언급된 신문 기사들을 스크랩했습니다. 수집된 말뭉치(corpus)들 중에서 중복건(duplicates)들과 명백한 실수(obvious mistakes)에 의한 것들은 제거하고, 사망과 직접적으로 연관된 것들만 따로 추출했습니다. 기계 학습 시스템은 경찰과 대면(encounter)하는 동안 죽었거나 또는 경찰이 관여된(involved) 상황 속에서 죽은 사람들의 데이터베이스를 구축했습니다. 학습을 위한 실습 자료는 기자인 브라이언 버거트(D.Brian Burghart)가 직접 수집한 경찰 관련 사망자 데이터베이스인 페이털 인카운터(Fater Encounters, http://www.fatalencounters.org)를 이용했습니다. URL: https://techcrunch.com/2017/09/23/this-news-reading-ai-could-scan-for-police-shootings-nationwide/
