AI가 인간처럼 행동하기 시작할 때는? 스모를 배울 때
[AI Weekly Talk-8] 171013
가을이 깊어져서 그런지, 기온이 하루가 다르게 내려가고 있네요. 그런데, 인공지능(artificial intelligence, AI) 연구 현장의 열기는 그 반대로 가는 양상입니다. 그러한 열기의 진원 중 하나로 12월 열리는 신경정보처리시스템학회(Neural Information Processing Systems, NIPS)를 들 수 있을 겁니다. NIPS에 어떤 논문이 나오고, 어떤 연구 결과가 발표될 지는 간헐적으로 AI 커뮤니티에 의해 공유되고 있습니다. 연구 결과는 아니지만, NIPS에 주목받는 하나의 세션이 있어서 소개 드립니다. 바로, 흑인 연구자 중심의 AI 발표 세션입니다. 행사 참여 대상으로는 흑인 계열의 학부 또는 대학원생, 교수, 관련 업종에 종사하고 있는 연구자로 규정하고 있지만, 흑인 인공지능 연구자들의 연구 동향 및 성과에 관심 있는 비흑인도 참여 가능하고 합니다.
흑인 연구자 중심의 NIPS 2017 세션에 대한 공지글이 담긴 웹 화면세션 이름은 Black in AI 입니다. 공지글을 볼 수 있는 링크로 아래 두 개를 첨부해 드립니다.
http://ai.stanford.edu/~tgebru/blackAI
https://www.microsoft.com/en-us/research/event/black-in-ai/
Black in AI 세션이 내세우는 목표는 1) 인공지능 및 기계학습 산업에서 흑인 연구자들의 존재를 알리고 이들의 비중을 높이기 위한 획기적인 아이디어와 방향성에 대해 논의하고, 2) 궁극적으로, 인공지능 연구의 다양성을 확대하고 데이터 편향 방지를 추구하는 것입니다. Black in AI 세션은 AI 연구의 다양성(diversity)를 주제로 한 토론으로 연결되고 있습니다. https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/75xglw/dblack_in_ai_workshop_at_nips_2017/ 토론 속에서, 백인 그리고 남성이라는 서구권의 주류 사회 속에서 흑인의 경쟁력 고취 노력은 여성 중심의 AI 연구 모임의 언급으로도 연결됐습니다. http://wimlworkshop.org/
앞선 소식에서 데이터 편향의 문제가 언급됐습니다. AI의 기본인 알고리즘이 데이터를 학습하는 것입니다. 학습 데이터에 따라, 알고리즘의 판단 방향이 결정될 수 있는 구조입니다. 서구권 중심의 AI 연구의 산물은 서구 중심(oriented)의 인식 체계를 가질 수밖에 없다고 생각됩니다. 학습 데이터의 다양성이 강조되고 있습니다. 이러한 가운데, 우리 정부 차원에서 AI용 한국어 말뭉치 구축 계획이 발표됐습니다. 여기에는 5년간 총 175억 원이 투입될 예정입니다.
"6세 아이 IQ가 구글 인공지능 보다 낫다"
구글 AI가 6세 아이보다는 낮은 지능지수(IQ)를 가진 것으로 평가된다는 연구가 나와서 화제입니다. 연구에서는 인간의 IQ를 '지식의 습득, 파악, 혁신과 피드백' 관점에서 15가지 소분류로 구분한 뒤, 인간과 AI에 대한 비교, 분석을 진행했습니다. 그 결과, 구글 AI인 어시스턴트는 마이크로소프트의 빙(Bing), 애플의 시리(Siri) 등에 비해 우월한 것으로 평가됐지만, 6세 아동 수준에는 미치지 못한 것으로 분석됐습니다. URL: http://v.media.daum.net/v/20171011074402721
그렇다면, 언제쯤 AI는 인간에 버금갈 수 있을까요? 이 물음에 대한 재밌는 답변에 해당하는 글을 소개합니다. 글의 골자는 "AI가 스모를 배우는 시점이 바로 AI가 인간처럼 행동하는 시작이다"입니다. URL: https://qz.com/1099795/when-artificial-intelligence-learns-to-sumo-wrestle-it-starts-to-act-like-a-human/
AI의 학습 방법에 대한 논쟁을 첨부합니다. 미래의 인공지능 학습은 스스로 학습하는 형태(Nature)에 가까울 지, 아니면 데이터를 먹이로 학습시키는 양육(Nurture)에 가까울 지에 대한 토론의 내용입니다. 오늘날의 인공지능 기술은 학습을 위해 강력한 계산가능한 자원(powerful computational resources)을 이용합니다. 예컨대, 자율주행자동차는 안좋은 경우(bad idea)를 학습하기 위해서는 약 50,000번의 가상 시뮬레이션을 통해 충돌을 경험해야합니다. 반면, 야생의 아기 염소들은 산맥을 오르는 법(climb)을 배우기 위해 수만번의 경험(luxury of living and dying millions of times)을 필요로 하지 않습니다. 마찬가지로 인간의 아이들도 수만번의 연습없이도 의자 위에 올라가는 법을 배웁니다. 이처럼 인간과 동물은 특정 개념(certain concepts)을 이해하는 데 있어 직감적인(intuitively) 능력이 있는 것으로 판단됩니다.
과연, 인공지능 학습(AI learning)이 보편적인 지능(general intelligence)과 유사한 수준을 달성(achieve)하기 위해서는 인간과 동물의 타고난 인지 능력(cognitive machinery)이 필요할까요? 이번달 6일, 뉴욕대학교의 정신·뇌·의식 센터(Center for Mind, Brain and Consciousness)에서 인공지능의 대가인 얀 레쿤(Yan LeCun) 교수와 심리학의 대가 개리 마커스(Gary Marcus) 교수가 이에 대해 펼친 논쟁을 소개합니다. URL: https://spectrum.ieee.org/tech-talk/robotics/artificial-intelligence/ai-and-psychology-researchers-debate-the-future-of-deep-learning?utm_source=feedburner-robotics&utm_medium=feed&utm_campaign=Feed%3A+IeeeSpectrumRobotics+%28IEEE+Spectrum%3A+Robotics%29
"AI로 인해, 직장 5곳 중 4곳에서는 새 일자리 만들어져"
AI에 대한 사회적 논의는 상당 부분은 실업으로 연결되곤 합니다. 이번 주에는 법조계에서 전통적 형태의 AI에 의해 법률 서비스는 스러질 수도 있다는 전망의 기사가 나왔습니다. URL: https://abovethelaw.com/?sponsored_content=ready-or-not-artificial-intelligence-and-corporate-legal-departments 비관론만이 나온 것은 아닙니다. AI에 의해 대체될 수 있는 직업보다는 새로 창출될 일자리에 집중한 기사도 게재됐습니다. 포브스(Forbes)는 5개 회사 중 4곳에서 AI로 인한 새로운 일자리가 만들어질 것이라고 보도했습니다. URL: https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2017/10/12/instead-of-destroying-jobs-artificial-intelligence-ai-is-creating-new-jobs-in-4-out-of-5-companies/#21ce7fdf120d
골리앗을 이긴 다윗?...스타크래프트 AI 대회의 우승은 호주의 개인 개발자의 작품
페이스북의 AI 로봇인 채리피(CherryPi)가 스타크래프트 AI 대회에서 6위를 차지했습니다. 대회에는 총 28팀이 참가했는데, 우승은 호주의 개인 개발자가 만든 ‘ZZZKBot’ 이 차지했습니다. 이번에 우승한 AI로봇은 상대방을 통해 학습하지만 구글이나 페이스북은 AI로봇에게 머신러닝을 적용시켜 수백 개의 게임 기록을 학습하도록 하고, 이를 통해 전략을 세울 계획입니다. 하지만 IT 대기업들이 인공지능 로봇 게임에 투자한다고 해서 개인 개발자가 지레 겁먹고 포기할 필요는 없어 보입니다. 구글과 블리자드의 딥마인드가 스타크래프트의 AI툴셋을 누구나 사용할 수 있도록 출시했기 때문입니다. URL: https://www.engadget.com/2017/10/09/facebooks-starcraft-ai-was-defeated-by-hobbyists/
웨이모(Waymo)가 자율주행 관련한 ‘안전 리포트’ (Safety Report) 발표
42페이지에 이르는 리포트는 기본 수준(basic level)에서 웨이모의 자동차의 기능이 어떻게 작동하는지에 대한 개괄적인 요약을 담았습니다. 또한 충돌 회피(crash avoidance), 센서와 다른 장비들의 전반적인 내구성(durability)을 비롯한 하드웨어 및 소프트웨어 테스트 과정(testing processes)에 대한 자세한 내용도 다뤘습니다. 끝으로 탑승자가 자율주행자동차를 이용하는 방법, 구급차(emergency vehicle), 법 집행(law enforcement), 최초 대처자(first responders)에 대한 대처가 필요할 때 어떻게 기술이 작동하는지에 대한 내용을 소개했습니다. URL: https://techcrunch.com/2017/10/12/waymo-self-driving-safety-report/
더불어, 지난 8월에 발표된 독일의 자율주행차 윤리지침을 정리한 기사를 소개합니다. 이는 세계 첫 자율주행차 윤리지침입니다. URL: http://v.media.daum.net/v/20170829070603984
AI에 대한 사회문화적 논의의 간략한 역사
공상과학 소설 속 인공지능 개체의 캐릭터 역사를 반추하면서, AI에 대한 사회문화적 논의를 통사적으로 정리한 타임지의 기사는 주말에 가볍게 볼 거리로 권해 드립니다.URL: http://time.com/4967348/hollywood-artificial-intelligence-movies-tv/ 머릿 속으로만 그리던 로봇의 현실화가 가까워 졌다는 로봇 전문가인 데이빗 핸슨(David Hanson) 핸슨 로보틱스(Hanson Robotics) 대표의 전망 내용은 위 기사와 함께 읽을 거리로 덧붙입니다. URL: http://www.un.org/apps/news/story.asp?NewsID=57874#.WeBQMBN-pTY
AI 업체 간의 협력 강화
카카오는 10월 12일 카카오톡과 인공지능(AI) 플랫폼 카카오 아이(I)를 삼성전자(생활 가전제품에 연동하는 업무협약(MOU)을 체결했습니다. 카카오의 서비스와 음성 엔진, 대화 엔진(챗봇) 기술을 삼성전자 가전제품에서 이용할 수 있게 된 것입니다. 향후 카카오톡 메시지나 카카오 미니(카카오의 스마트 스피커)로 냉장고, 세탁기, 에어컨 등 생활 가전제품을 제어할 수 있게 됩니다. URL: http://v.media.daum.net/v/20171012095438360
아마존과 구글도 AI에서 협력하여, 구글에 대응 전선을 형성하기로 했습니다. URL: https://www.cnbc.com/2017/10/12/amazon-and-microsoft-are-teaming-up-on-a-i-without-google.html
AI 경쟁력 강화를 위한 투자
포드(Ford)가 오픈 소스 이동 서비스플랫폼을 개발하는 어토노믹(Autonomic)에 투자했습니다. 오픈 소스 플랫폼을 통해 매핑(mapping), 루팅(routing), 결제(payments), 신분 확인(identity authentication)을 해결하고, 차량 자체는 다양한 종류의 자동차를 보유한 포드사가 제공한다는 전략입니다. URL: https://www.theverge.com/2017/10/11/16449264/ford-invests-in-autonomic-to-make-open-source-mobility-service-platform
AI 개발의 목적으로 700만 달러를 투자 자금 유치한 미오테크(MioTech)의 이야기도 이번 주 뉴스로 보도됐습니다. URL: https://techcrunch.com/2017/10/11/miotech-gets-7m-to-build-artificial-intelligence-based-tools-for-wealth-managers-in-asia/
마지막으로 AI와 관련된 새로운 기술들을 소개합니다.
추억이 될 만한 순간을 잡아내는 구글의 클립스
구글의 클립스(Clips)가 인공지능을 이용해 자동으로 가족들의 순간 순간들을 기록합니다. 구글의 클립스는 인공지능을 이용해 소비자 스스로는 잡아낼 수 없는 추억이 될 만한(intimate) 순간들을 잡아내는 카메라입니다. 만약 애완견이나 아기가 카메라를 부끄러워한다면, 소비자는 구글 클립스 카메라는 근처에 설치(plant)해 자동으로 사진을 찍을 수 있습니다. 클립스에는 머신러닝이 적용되어 있어 자동으로 추억할 만한 장면, 사용자에게 중요한 사람 등을 파악해서 스스로 사진을 촬영합니다. URL: https://www.theverge.com/2017/10/4/16402682/google-clips-camera-announced-price-release-date-wireless
엔비디아(NVIDA)가 레벨 5 자율주행 자동차 전용 컴퓨터 공개
많은 자동차 제조업체들이 여전히 레벨 2, 레벨 3에 머무르는 반면, 엔비디아의 인공지능 컴퓨터 ‘엔비디아 드라이브 PX 페가수스(NVIDIA Drive PX Pegasus)’ 는 레벨 5를 실현시킬 수 있다고 합니다. 레벨 5는 자동차 페달, 운전대 그리고 차량을 제어할 그 어떤 사람도 필요없는 수준을 의미합니다. 엔비디아의 발표는 자율주행 자동차를 개발하고 있는 모든 회사들에게 희소식이 될 것이 분명합니다. 자율주행 자동차에 필요한 컴퓨팅 기술은 차량에 탑재된 인공지능, 데이터-크런칭(data-crunching), 카메라와 LiDAR 센서, 레이더 등으로부터 수집되는 데이터를 처리할 수 있어야 하기 때문입니다. URL: https://www.engadget.com/2017/10/10/nvidia-introduces-a-computer-for-level-5-autonomous-cars/
아마존의 알렉스가 사람 음성을 구별해 맞춤 서비스 제공
아마존이 개발한 인공지능 기반 음성인식비서 알렉사가 사람 음성을 구별해 서로 다른 맞춤형 비서 역할을 수행할 수 있게 되었습니다. 알렉사가 적용된 아마존 에코와 같은 스피커는 사용자들에게 10개의 구문을 읽도록 요청하여 데이터를 확보합니다. 확보한 데이터를 통해 사용자들을 구분하는 음성 프로필로 사용합니다. 이를 통해 통화, 메시지 전송, 쇼핑 등을 할 수 있는데, 사용할수록 알렉사가 학습을 통해 개인별 맞춤 경험을 제공할 것이라 밝혔습니다. URL: https://www.theverge.com/circuitbreaker/2017/10/11/16460120/amazon-echo-multi-user-voice-new-feature
