바이두의 자율주행차, 그리고 아폴로
[AI Weekly Talk-9] 171020
인공지능(artificial intelligence)은 4차 혁명과 더불어 전 사회적인 화두입니다. 세간의 관심을 받는 행사에 AI 를 주제로 한 논의는 필수 요소로서 포함되고 있습니다. 이번 주 17~19일 사흘간 서울에서 열렸던 매경미디어그룹 주관의 '세계지식포럼'에도 많은 AI 세션이 열렸습니다. 포럼에 참여하여 들은 전문가들의 AI에 관한 각 전문가의 논평 혹은 전평을 주제 별(자율주행차, 로봇, 인공지능)로 구분하여, 공유해 드립니다. (*썸네일은 바이두의 총재인 장 야친(Zhang, YaQin)이 발표한 바이두의 AI 전략 프레임입니다)
[자율주행차]
암논 샤슈아(Amnon Shashua) 모빌아이(Mobileye) CEO, 인텔 수석 부사장
자율주행 자동차의 대량생산을 위해서 필요한 두 가지 조건이 있다. 첫 번째, 안전 보장이다. 이에 대한 해결책은 데이터 주입, 더 많은 주행 거리를 통해 사고 발생률을 줄이는 것이 아니다. 적절한 해결책은 규제 당국과 기업이 협의하여 자율주행자동차가 사고 책임 소재로부터 자유로운 모델을 만드는 것이다. 이를 RSS(Responsibility Sensitive Safety) 모델이라고 한다. 예를 들어, 차량들 사이로 갑자기 자전거가 뛰쳐나와 불가피하게 사고가 발생할 수 있다. 이 자전거는 자율주행자동차의 카메라로는 확인할 수 없는 요소이다. RSS모델은 자전거가 갑자기 뛰쳐나올 때의 속도를 계산하고, 이 자전거와 자동차가 충돌 했을 때 사고의 위험성을 제한할 수 있는 속도를 계산하고 정의한다. 그리고 자율주행자동차가 이러한 상황에서 앞서 계산된 속도를 넘지 못하게 설정한다.
두 번째, 경제성이다. 센서와 매핑 등 다양한 기술에 있어 경제성이 확보되어야겠지만, 그 중에서도 매핑에 대해서 이야기하고자 한다. 매핑은 아주 구체적으로 작업되어야 하며, GPS를 기반으로 스스로의 위치를 10cm 미만의 오차 범위로 파악해야 한다. 따라서 많은 데이터 확보가 필요하다. 이를 위해서 모빌아이는 자동차 제조업체들과 협업하는 클라우드 소싱(cloud sourcing) 의 방식을 채택하고 있다. 예를 들어 일본에서는 Nissan L3 모델의 차량이 도로를 주행하며 데이터를 수집하고 있다. 이 밖에도 BMW, 폭스바겐도 협력하고 있다. 각 차량들이 수집한 데이터를 클라우드로 보내고, 클라우드에서 이 데이터를 총합함으로써 효율적으로 많은 데이터를 확보할 수 있다.
타키아키 마루모(Takaaki Marumo) 닛산 자동차 아시아 및 오세아니아, 수석 부사장
1차선 도로위를 차를 타고 가는데, 앞쪽에 공사를 하고 있다고 생각해보자. 이러한 상황에서 인간은 중앙선을 넘어 돌아가는 방법으로 손쉽게 대처할 수 있겠지만, 인공지능은 선택에 어려움을 겪을 수도 있다. 이를 해결하고자 우리는 SAM(Seamless Autonomous Mobility)을 만들었다. 센서를 통해 기록된 데이터를 인간 모빌리티 매니저에게 전달하고, 모빌리티 매니저가 적절한 방법을 차량에게 전달한다. 이것이 인간이 참여하는 형태인 분산형 AI이다. 이 방식이 보급되면 인간이 직접 운전하는 형태와 무인 주행이 공존할 수 있을 것이다.
장 야친 바이두 총재가 설명한 아폴로(바이두의 자율주행차 플랫폼)을 중심으로 한 자동차 산업 구조[로봇]
송세경, 퓨처로봇(Futruerobot) 대표
로봇이 인간의 노동을 대체하는 유형에는 3가지가 있다. 첫번째로, 육체노동(physical labor)에서 필요한 반복성과 정확성을 효과적으로 해결하기 위해 로봇이 등장했다. 이것이 산업용 로봇이다. 두번째로, 서비스 노동에서 인간과 로봇이 서로 소통할 수 있게끔 도와주는 HRI(Human-Robot Interaction)와 함께 새로운 로봇이 등장했다. 이것이 코워커 로봇(Co-worker Robot)이다. 마지막으로 지식노동(Knowledge Labor)에서 머신러닝이 적용되면서 인공지능이 도래했다. 이러한 흐름속에서 로보틱스(robotics)에 인공지능이 적용되고 있다.
김병수, 로보티즈(Robotis) 대표
로봇은 제조(industrial)에서 전문적(special) 로봇으로 나아갔고 여기서 개인적(personal) 로봇으로 나아가고 있다. 전문적 로봇은 전문지식이 있는 사람들만 사용 가능한 형태의 로봇이다. 반면 개인적 로봇은 전문적 지식이 없더라도 사용할 수 있는 로봇으로 불특정 다수가 사용할 수 있다. 그리고 이러한 흐름속에서 AI와 로봇의 결합이 시작된다고 볼 수 있다.
데이비드 핸슨(David Hanson) 핸슨 로보틱스(Hanson Robotics), 설립자 & CEO
인간이 로봇과 인공지능의 위험으로부터 살아남을 수 있으려면 로봇도 감정을 갖도록 해야한다. 인공지능이 인간의 감정을 이해하고 공감한다면 인간을 해치지 않을 거라고 생각한다. 인간과 함께 살아가기 위해서는 완전 박애적인(super benevolence) 로봇을 개발해야 한다. 박애적인 로봇이 아니라면 수십 년 뒤 인공지능이 인간과 같은 수준으로 발전 했을 때 인간을 해치지 않으리라고 어떻게 장담할 수 있겠는가. 그렇기에 로봇과 인공지능에 인간의 감정을 이해하게 하고, 어떤 결정에 따른 결과를 가르치는 것이 중요하다. 인공지능이나 로봇은 인간을 해치는 것이 아니라 인간의 선한 면을 극대화하여 인간이 더 나은 존재가 되도록 돕는 방향으로 발전해야 한다.
이번 주 AI 뉴스를 정리, 공유해 드립니다. 이번 주에는 새로운 기술 개발 소식이 많았습니다. 구글, 인텔, 바이두 등 굵직한 기업의 소식이 눈에 띄었습니다.
인공지능을 이용해 유방암 진단율을 높였습니다.
MIT 컴퓨터과학 및 인공지능연구소(MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, CSAIL)와 하버드 의대 및 부속병원(Massachusetts General Hospital) 연구팀이 인공지능을 사용하여 유방암 진단율을 높였습니다. 머신러닝에 바탕을 둔 인공지능 시스템은 유방조영술 후 침생검(needle biopsy)를 통해 확인된 고위험 병변이 암으로 발전할것인가를 예측합니다. 연구팀은 600개의 기존 고위험 병변에 대한 정보를 이용해 인공지능 시스템을 학습시켰습니다. 이를 바탕으로 인공지능 시스템은 인구 통계, 가족력, 과거 생검 및 병리학 보고서 등 다양한 데이터 요소 중에서 특정 패턴을 찾아 암을 예측합니다. 또한 머신러닝 기법 중 하나인 랜덤 포레스트(Random Froests)를 통해 불필요한 수술을 줄이는 동시에 고위험성 병변 진단율도 이전 79퍼센트에서 97퍼센트로 높였습니다. 과거에는 고위험성 병변이 발견되면 수술적 절제를 권고했지만, 이제는 인공지능을 통해 암이 될 확률이 낮다고 판단되면 환자와 의논을 통해 이 후 치료법을 선택할 수 있습니다. URL: http://news.mit.edu/2017/artificial-intelligence-early-breast-cancer-detection-1017
구글의 기계 학습 소프트웨어(machine-learning software)가 자기 자신을 복사(replicate)하는 방법을 학습했습니다.
구글이 지난 17일 AutoML이 인간 인공지능 엔지니어와 머신러닝 소프트웨어를 구축(building)하는 대결에서 승리했다고 밝혔습니다. AutoML은 인간이 디자인한 시스템보다 더욱 효과적이고 강력한 모습을 보였습니다. AutoML 시스템은 내용(contents)에 따라 이미지를 분류하는 작업에서 82점을 기록하며 종전의 기록을 깼습니다.
또한, AutoML은 이미지 분류 작업보다 더욱 복잡한 작업에서도 인간이 개발한 시스템보다 좋은 결과를 보였습니다. 이 작업은 이미지에 있는 많은 대상들의 위치(the location of multiple objects in an image)를 표시(marking)하는 것으로, 무인 로봇과 증강현실에서 필수적인 작업입니다.
아직까지는 현존하는 시스템을 새로운 수요에 적용(adjust)시키는 것이 처음부터 새로운 뉴럴 네트워크를 디자인 하는 것보다 쉽습니다. 하지만 인공지능이 점점 더 복잡한 작업에 필요한 새로운 시스템을 디자인하는 것에 능숙해지게 된다면, 인간의 역할에 있어 적절한 선택을 내리는 게이트키핑(gatekeeping)의 중요성이 강화될 것입니다. URL: http://www.businessinsider.com/googles-automl-replicates-itself-artificial-intelligence-2017-10
구글(Google)이 얼굴인식 기술을 이용해 소비자의 애완동물을 구별하는 기술을 공개했습니다.
구글 포토(Google Photo)는 인공지능을 이용해 사진의 주제를 분석해 주는 것으로 알려져 있습니다. 예컨대, 바다를 검색하면 휴일 사진들을 결과값으로 보여줍니다. 새로운 애완동물 검색 기능도 이와 동일한 방식입니다. 자동으로 개와 고양이의 얼굴을 인식하고 이들을 그룹으로 묶습니다. 이용자가 이 그룹에 이름을 설정하면 이후부터는 검색을 통해 애완동물들의 사진을 확인할 수 있습니다. 이 기술을 통해 우리는 이미지 인식기술(image recognition technology)이 어느 정도의 수준까지 도달했는지 알 수 있습니다. 컴퓨터는 같은 품종(breed)의 서로 다른 애완동물들을 구별할 수 있습니다. URL: http://www.businessinsider.com/google-photos-facial-recognition-cats-dogs-2017-10
인텔(intel)이 자율주행 자동차의 안전을 위한 수학적인 공식(mathematical formula)을 제안했습니다.
알파벳(Alphabet), 우버(Uber), GM, 테슬라(Tesla) 등 많은 기업들이 서로 다른 자율주행차 기술을 연구하기 때문에 기술 표준에 관한 의문이 있었습니다. 이에 인텔이 최근 인수한 모빌아이(Mobileye)의 CEO인 암논 샤슈아(Amnon Shashua)는 자율차량의 안전 상태를 측정할 수 있는 수학적 모델을 제시했습니다. 인간이 움직이는 속도를 주행 속도 계산에 반영한다면 차 뒤에서 보행자가 갑자기 튀어나오더라도 사고가 나지 않을 것이 모델 내용의 일부입니다. 이를 통해 자율주행차의 모든 사고를 막지는 못하더라도 자율주행차량이 충돌을 발생시키는 일은 없을 것이라고 합니다. 암논 샤슈아 부회장은 자율주행차량의 사고율을 비행기 수준으로 낮추는 것이 목표라고 밝혔습니다. URL: https://www.engadget.com/2017/10/17/intel-mobileye-autonomous-vehicle-safety/
어도비, "AI를 이용해 인간의 창의성과 지능을 증폭(amplify)시킨다"
1년 전, 어도비는 센세이 인공지능 플랫폼(Sensei AI platform)을 공개했었습니다. 여타의 기업들과는 다르게 어도비는 일반적인 인공지능 플랫폼을 구축하는 것이 아니라, 어도비 이용자들이 더 창의적으로 작업할 수 있도록 도와주는 것에 초점을 맞췄습니다.
어도비의 CTO 아베이 파라스니스(Abhay Parasnis)는 “우리는 창의적인 전문가들이 어떻게 작업하는지에 대해 굉장히 깊숙하게 이해하고 있습니다. 포토샵을 이용하는 최고수준의 작업가가 제작(creation)에 몇 시간을 사용한다면, 이 밖에 그들이 많은 시간을 할애하는 또는 그보다 더 중요하게 생각하는 일들에는 어떤 것들이 있을까요? 그리고 그들이 하지 않는 일들에는 어떤 것들이 있을까요? 우리는 이런 것들과 딥러닝을 결합해 알고리즘이 창의적인 전문가들의 파트너가 될 수 있도록 노력하고 있습니다”라고 말했습니다.
키노트에서 어도비는 몇가지 미래의 시나리오를 선보였습니다. 예컨대 만약 이용자가 영화 포스터를 위해 수백개의 얼굴 사진(portrait shoot)을 보유하고 있다고 가정해봅시다. 레이아웃이 엄청나게 많은 가운데, 이용자는 인물이 정면을 보고 있는 사진이 필요합니다. 이에 대해 어도비의 데이비드 뉴쉘러 연구자는 향후에 센세이가 사진에 대한 자세한 정보를 태그함으로써 이런 사진을 찾는 일을 도와줄 수 있다고 말합니다. 그리고 더 나아가,대상이 어디를 보고 있는지에 따라서 이용자의 이미지를 분류할 수도 있을 것이라고 주장했습니다. URL: https://techcrunch.com/2017/10/18/adobe-says-it-wants-ai-to-amplify-human-creativity-and-intelligence/
다음은 중국 기업의 AI 기술 소식입니다.
바이두(Baidu)가 2018년까지 자율주행 버스를 운행하는 것을 기획하고 있습니다. 또한 2021년까지 자율주행차량의 대량생산을 목표로 하고 있습니다.
바이두의 CEO 로빈 리(Robin Li)가 월스트릿 저널(Wall Street Journal)과의 인터뷰에서, 내년까지 중국 지역에서 완전 자율 주행 버스(fully self-driving bus)를 공개하는 것을 계획하고 있다고 밝혔습니다. 바이두의 자율주행자동차에는 엔비디아(NVIDIA)가 개발한 오픈소스 자율주행 자동차 소프트웨어인 아폴로(Apollo)가 탑재될 예정입니다. 장 야친 바이두 총재가 공개한 아폴로 중심의 자동차 산업 구조를 참고해주시기 바랍니다. URL: https://www.engadget.com/2017/10/18/baidu-wants-to-launch-a-self-driving-bus-in-china-next-year/
또한 지난주 바이두는 2019년까지 L3 자율주행 자동차를 양산하는 것을 계획하고 있고, 2021년까지 L4 버전의 대량생산하는 것을 계획하고 있다고 밝혔었습니다. L3는 조건에 따라 인간의 개입(human intervention ) 이 필요한 모델이고, L4는 완전한 자율주행 자동차(fully autonomous) 입니다. 이를 위해 바이두는 베이징자동차(BAIC Motor Corp) 와 협약을 맺었습니다. 두기업은 2019년 100만대 이상의 차량을 출시할 예정이며 교통 정보들을 비록한 다양한 클라우드 기반의 제품,서비스를 구축할 예정입니다. URL: http://ny.chinacenn.com/tbgz/20171018/85411.html
AI 스마트폰 ’화웨이 메이트10’ 출시
지난달 26일, 화웨이는 인공지능 모바일 칩 ‘기린 970’을 공개한 바 있습니다. 이 칩은 스마트폰용으로는 처음으로 AI에 사용되는 연산 전용 프로세서인 NPU가 적용되었습니다. 그리고 이번 달 16일, 인공지능 모바일 칩셋인’기린970’을 탑재한 화웨이 ‘메이트 (HUAWEI Mate)10’ 시리즈가 발표됐습니다. ‘화웨이 메이트 10’과 ‘화웨이 메이트 10 프로’ 및 ‘포르쉐 디자인 화웨이 메이트 10’은 AI칩셋 기린 970과 EMUI 8.0이 결합된 인공지능 스마트폰입니다. URL: http://www.chinaz.com/mobile/2017/1018/818157.shtml
AI 시대에 대한 우려의 제기, 그리고 그 우려를 희석시키려는 노력은 이번 주에도 계속됐습니다.
IBM이 발리우드(Bollywood)의 영화를 이용해 성적 편견들을 인식하고, 상쇄, 불식시키려고 합니다.
IBM의 연구팀이 성적 편견을 데이터 문제로 바라보고 이를 해결하고자 합니다. IBM의 인도 연구팀(India research devision)은 4,000여 개의 발리우드 영화에 등장하는 성별(genders)과 관계(relationships)를 정리한 데이터셋을 발표했습니다. 여기에는 영화 포스터와 예고편의 대표 장면들도 추가되었습니다. 연구자들은 이 데이터셋과 데이터 속에서 복잡한 패턴을 발견하는데 특화된 기계 학습 알고리즘을 함께 이용할 수 있을 것입니다. 이로써 영화 속에서 등장하는 성적 편견들을 정략적으로 드러낼 수 있을 것으로 보입니다. URL: https://qz.com/1102088/ibm-is-using-bollywood-movies-to-identify-and-neutralize-gender-bias/
미래의 감시 시스템은 공항 내부에 있는 광고 속에 숨겨져 있을 것입니다.
공공 장소에서의 익명성(Public anonymity)은 빠른 속도로 과거의 것이 되고 있습니다. 두바이 공항에 곧 설치될 아트시(artsy)는 다채로운 색상의 비디오 보안(colorful video security)이 유지되는 터널입니다. 이 터널은 여행객의 얼굴을 스캔하고, 데이터 베이스에 추가합니다. 그리고 인공지능 기술을 이용해 비행기 탑승의 허가 여부를 결정합니다. 2018년 말까지 두바이 국제 공항의 터미널 3(Terminal 3)은 보안 담당(security-clearance counter)을 80개의 안면 스캐닝 카메라(face-scanning cameras)로 채워져 있는 터널(walkway tunnel)로 대체할 것으로 알려졌습니다. 그리고 이 안면 스캐닝 카메라는 정신을 분산시키는 영상(distracting immersive video)에 의해 눈에 띄지 않게 숨겨질(disguised) 것으로 알려졌습니다. URL: https://www.engadget.com/2017/10/13/the-future-of-surveillance-is-hidden-in-airport-ads/
