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머신러닝 덕에 급등 실적 발표한 알리바바

[AI Weekly Talk-3] 170825

이번 글에서 다룰 이야기는 8월 18일(목) 부터 8월 23일(수) 발표 및 게재된 내용입니다. 머신러닝 기술 덕에 실적 급상승한 알리바바, 드론과 인공지능(artificial intelligence, AI)의 융합 양상, 킬러 로봇에 대한 경계론과 국방력 강화를 위해 AI 접목에 열 올리는 선진국의 전략, 그리고 자율주행차의 발전 모습에 대한 이야기 등이 이번 호에 담겨 있습니다.


먼저, 함께 나누고자 준비한 첫 번째 소식은 머신러닝(machine learning) 기반의 클라우드 컴퓨팅 서비스 덕에 큰 폭의 실적 상승을 기록한 알리바바의 이야기입니다.


[알리바바]

머신러닝 덕에 클라우딩 컴퓨팅 매출 급등

시가총액에서 아마존을 빠르게 추격

8월 17일 중국최대의 온라인쇼핑 업체인 알리바바(Alibaba)의 실적발표가 있었습니다. 2017년 2분기에 74억 달러를 달성했습니다. 이는 작년 같은 기간대비 56% 성장한 결과입니다. 이런 성장에 힘입어, 알리바바의 시장가치는 4000억 달러(NYSE기준)를 돌파 했습니다. 미국 최대의 온라인 쇼핑 업체인 아마존(Amazon)의 시장가치가 약 4500억 달러로 알리바바가 그 격차를 좁히고 있습니다.

시가총액에서 아마존을 추격 중인 알리바바


알리바바는 크게 온라인 쇼핑, 클라우드 컴퓨팅 그리고 엔터테인먼트 세가지 사업을 포트폴리오로 가지고 있습니다. 이중 가장 큰 폭의 매출 상승을 가져온 부분은 클라우드 컴퓨팅 분야로 2분기 3억5100만 달러의 매출을 기록하며 작년 같은 기간대비 96%의 증가를 기록했습니다. 알리바바의 클라우드 컴퓨팅 서비스인 맥스컴퓨트(MaxCompute)는 대용량의 데이터를 머신러닝으로 처리하며 실시간에 가까운 예측을 할 수 있는 서비스를 제공합니다. 실제 중국 광동성에선 실시간 교통정보를 분석해 최적의 신호변경을 하고 있다고 합니다. 알리바바는 시장확대를 위해 2016년 유럽에 데이터센터를 설립했는데, 이 분야의 마켓 리더인 아마존과 마이크로소프트사와의 경쟁이 기대됩니다. 다음은 알리바바의 올 2분기 실적 발표 자료입니다. http://www.alibabagroup.com/en/ir/presentations/pre170817.pdf


클라우딩 컴퓨터 서비스로의 AI 활용은 알리바바만의 이야기는 아닙니다. 아마존도 고객의 데이터를 보호하기 위해 AI를 클라우드 스토리지(cloud storage)에 투입하기로 했습니다.   

https://www.forbes.com/sites/janakirammsv/2017/08/20/amazon-brings-artificial-intelligence-to-cloud-storage-to-protect-customer-data/#54a028b47432


[마이크로소프트]

음성인식 AI, 전문 필사가 수준으로 진화

마이크로소프트에서 대화 음성인식의 오류율을 5.1%까지 낮추었다는 연구 결과를 20일 발표했습니다. 작년 발표한 5.9%보다도 낮은 수치로, 앞선 결과는 전문 필사가(transcriber)들과 비슷한 수치라고 합니다. 연구를 위해 사용한 데이터는 1990년대에 미국 방위고등연구계획국(DARPA)의 후원으로 수집한 약 260시간의 전화 통화 기록이었습니다. 관련된 데이터 자료는 다음 링크에서 확인할 수 있습니다. https://catalog.ldc.upenn.edu/ldc97s62 


[디즈니]

단편소설 평가하는 AI 개발

https://www.engadget.com/2017/08/21/disney-research-taught-ai-to-judge-short-stories/
디즈니와 MIT대학은 단편소설을 평가할 수 있는 신경망을 연구 중입니다. 연구진은 문학 평론가처럼 이야기를 분석하는 것은 아니지만 어떤 소설이 인기있을지를 예측한다고 합니다. 연구진의 인공지능에는 질문-대답형 유명 웹사이트인 쿠오라(Quara)를 사용하여 인공지능 알고리즘에 대규모 데이터베이스가 제공됩니다.


[레스터 대학]

즉시 오류 수정 가능한 인공지능

https://www.sciencedaily.com/releases/2017/08/170821102725.htm
인공지능의 오류를 해결하려면 상당한 시간이 소요되는데, 레스터 대학(University of Leicester)이 새로운 연구를 통해 즉시 수정할 수 있는 방법을 발표했습니다. 레스터 대학 연구팀이 발표한 수학적 토대를 바탕으로 한 새로운 알고리즘을 사용하면 AI는 오류를 수집한 후 기존 기술에 영향을 미치지 않고 즉각적으로 오류를 수정할 수 있다고 합니다.



AI의 적용 범위는 점차 확산되고 있습니다. 이번 주에는 드론에 AI가 적용된(혹은 적용될) 사례가 연이어 보도됐습니다. AI에 힘입어, 드론은 새처럼 날 수 있게 발전했다고 합니다. 미국의 항공우주국(NASA)는 우주선의 달 착륙을 위해 인텔의 AI를 활용하겠다고 발표했습니다.  


새처럼 착륙 가능한 새로운 드론

https://techcrunch.com/2017/08/21/new-drone-perches-on-walls-like-a-robotic-bird/
S-MAD 드론은 커다란 곤충이나 새들이 걸터앉는 것처럼 벽에 달라붙어 착륙할 수 있는 무인비행항공기입니다. 날개가 드론 몸통에 붙어있기는 하지만 벽에 붙어 착륙하기 때문에 넓은 공간이 필요 없습니다. S-MAD 드론은 전방의 벽이나 장애물과의 거리 측정이 가능한 근접 센서가 탑재돼 있어 착륙 지점을 정하면 프로펠러 방향과 회전 수를 조절해 기체를 수직으로 세울 수 있습니다.


MS도 무인항공기 조정에 AI를 활용하는 연구를 진행 중입니다.

https://unmanned-aerial.com/nevada-uas-test-site-tries-artificial-intelligence-microsoft-researchers


NASA, 달 착륙 위해 인텔의 딥러닝 사용

https://techcrunch.com/2017/08/18/nasa-is-using-intels-deep-learning-to-find-better-landing-sites-on-the-moon/
나사(NASA)와 인텔은 AI 를 사용해서 측지위성(survey satellite)을 통해 수집된 약 200TB의 3D 이미지를 처리할 수 있다고 소개했습니다. 두 기관은 새로운 기술을 통해 어두운 지역에 위치한 크레이터를 묘사하는 어려움을 극복하고 달의 극지역 지도를 만들었습니다. 연구원들이 2주 반 동안 처리하던 데이터를 AI를 통해서 약 2시간에서 3시간 만에 완료할 수 있었으며 결과 정확도는 약 98.4%였습니다. 이를 통해 나사는 달 탐사선의 착륙 지점을 더 잘 정할 수 있습니다.


자율주행차에 관한 새로운 뉴스는 계속 부각되는 모습입니다.


[알파벳]

자율주행차, 진행 버튼이 운전대 대체하나

http://www.businessinsider.com/waymo-console-patent-go-button-2017-8
알파벳 산하 자율주행 스타트업인 웨이모(Waymo)는 “진행(Go)”버튼을 누르면 주행이 가능하게 하는 방식을 계획중이라고 합니다. 웨이모 자동차의 중앙 콘솔에는 진행 버튼과 정지(Stop Now) 버튼만 있게 됩니다. 웨이모는 이와 관련하여 특허도 받은 상태입니다. 그러나 진행 버튼을 누르고 목적지를 어떻게 말하는지, 또 정지 버튼을 눌렀을 때 얼마나 빨리 멈추는지는 아직 확실하지 않습니다. 현재 구글이 이 기술을 어떻게 사용할지는 밝혀지지 않았습니다.


콜로라도에서 시험운행된 자율주행 트럭

https://www.engadget.com/2017/08/18/self-driving-truck-colorado-crash-safety/
자율주행 트럭이 콜로라도에서 시험 운행중입니다. 트럭에는 군용 드론과 미사일 표적 시스템을 전문으로 하는 회사인 Krotos Defense and Security의 소프트웨어가 장착됐습니다. 도로에서 트럭은 GPS로 다른 차의 위치를 감지하고 자체 레이더를 통해 장애물을 피했다고 합니다.


AI의 확대 적용 측면에서 대표적인 역기능 위협으로 거론되는 것은 전쟁 수단으로써의 쓰임입니다. 그리고 해킹으로 인한 AI 탑재 로봇의 공격 우려, 그리고 실업에 대한 공포는 인간이 AI 발전을 마냥 즐기지 못하는 이유입니다. 이번 주에 로봇과 AI 회사 대표들의 킬러 로봇 금지 촉구 발표와 해킹으로 인한 가정용 로봇의 공격 가능성에 대한 기사가 게재됐습니다. AI의 발전이 초래할 수 있는 실업의 문제는 로봇저널리즘을 주제로 인도의 언론이 다루었습니다.


로봇과 AI 회사, '킬러 로봇' 금지 촉구

https://futureoflife.org/2017/08/20/leaders-top-robotics-ai-companies-call-ban-killer-robots/
엘론 머스크, 딥마인드 테크놀로지의 무스타파 술레이먼(Mustafa Suleyman) 등이 유엔(UN)에 공동서한을 보내 ‘킬러 로봇’을 금지할 것을 역설했습니다. 이들은 서한에서 ‘킬러 로봇’인 자동화된 무기가 전쟁에 사용될 경우 제 3차 세계대전이 발발할 가능성이 있다고 주장했습니다. 유엔은 전 세계 로봇무기 경쟁에 대해 첫 논의를 진행할 예정이었느나 일부 지원국들이 이에 대해 재정적 지원을 하지 않기로 하여 오는 11월로 연기했습니다. 로봇 및 AI 전문가들은 킬러 로봇에 대한 제재도 포함되길 촉구했습니다.

아래 기사는 킬러 로봇 반대론자 중 엘론 머스크의 의견에 주목한 글입니다.

http://fortune.com/2017/08/18/elon-musk-artificial-intelligence-risk/ 


"AI가 군사적 부문에서 주는 위협은 핵무기의 출현과 맞먹는다"는 연구 결과가 보고서 형태로 발표되기도 했습니다. http://www.washingtontimes.com/news/2017/aug/23/inside-the-ring-report-ai-threatens-humanity/


이러한 와중에, 미국 공군은 국방력 강화를 위한 AI 프로젝트를 발표했습니다.

https://www.forbes.com/sites/jenniferhicks/2017/08/22/united-states-air-force-starts-artificial-intelligence-project-to-analyze-flow-of-information/#445af7641534


"가정용 로봇 해킹돼 주인 공격할 수도"

https://www.theverge.com/2017/8/22/16183514/hack-home-robot-surveillance-ioactive

보안업체 iO액티브 보안 연구원은 보고서를 통해 소프트뱅크 휴머노이드 로봇인 페퍼 등을 해킹하는 방법을 보여줍니다. 이렇게 해킹이 이뤄질 경우 로봇은 예측할 수 없는 행동을 하여 인간을 해칠수도 있다고 경고했습니다. 이를 대비하여 안전 프로토콜이 있기는 했지만 실제 해킹을 막는 데는 도움이 되지 않았습니다. 많은 사람들이 로봇 등의 보안을 당연시 여기지만 해킹 등으로 로봇이 인간을 공격할 수도 있다는 걸 염두해둬야 한다고 보고서를 통해 주장됐습니다. *위에 게재된 링크의 기사에는 UB Tech Robotics에서 제작된 로봇이 드라이버로 토마토를 공격하는 영상이 첨부되어 있습니다.


"로봇저널리즘로 인한 기자 실업 여부는 향후 5~10년 안에 확정될 것"

http://indianexpress.com/article/technology/tech-news-technology/artificial-intelligence-enters-newsrooms-are-jobs-at-stake-4810282/

최근, 전 세계 미디어들이 로봇저널리즘을 편집국에 도입하고 있습니다. 국내에서는 연합뉴스가 영국 프리미어 리그 중계를 위해 로봇저널리즘을 도입하기로 결정했습니다. 국내 언론사 단위에서 스포츠 뉴스에 로봇저널리즘을 도입하기는 이번 처음입니다. 이처럼, 늘고 있는 로봇저널리즘에 대한 투자로 인한 기자의 실업 여부는 향후 5~10년 안에 그 방향성이 결정될 것이라는 것이 이 기사의 골자입니다. (참고로, 보편적 관점의 접근이지만, 인도에서도 AI와 실업에 대한 논의는 활발하게 전개되고 있는 듯 합니다. http://www.thehindu.com/business/Industry/artificial-intelligence-imperils-india-inc-jobs/article19529813.ece )


공고롭게도 미국 유력지인 워싱턴포스트는 네이티브 애드(native ad)의 제작에 AI를 도입하겠다고 선업했습니다. https://digiday.com/media/washington-post-brings-artificial-intelligence-native-ads/ 네이티브 광고는 별도로 분리된 공간에 게재되는 것이 아니라, 기사들과 한 데 어울려 노출되는 광고입니다. 그러나, 기업에 의해 제작비 협찬을 받았다는 사실을 명백하게 공개해야 하기에, 독자들은 해당 콘텐츠의 광고 여부를 한 눈에 식별할 수 있습니다. 아래는 네이티브 광고에 대한 개념 소개글입니다. http://100.daum.net/encyclopedia/view/54XXX1090130


AI의 이익과 해악에 대한 여러 설왕설래가 오고 가는데, 양자의 의견을 두루 정리한 아래 글을 소개합니다. https://qz.com/1056817/i-was-worried-about-artificial-intelligence-until-it-saved-my-life/

동일한 맥락에서, 미국의 연방공정거래위원회(Federal Trade Commission)가 AI를 깊게 들여다 보겠다는 방침을 발표한 것은 주목되는 소식입니다. https://www.axios.com/ftc-may-take-a-deeper-look-at-artificial-intelligence-2475755741.html


코세라(Coursera)의 앤드류 응(Andrew Ng) 교수 강의를 보며, 딥러닝 공부를 하고 있다는 한 초보 연구자가 공유한 딥러닝 프로젝트 구조도를 공유하며, 이번 호를 마무리 합니다. 내일이면 올 또 다른 주말에 딥러닝 공부를 시작할 분들에게 도움이 되길 희망합니다.

딥러닝 프로젝트 구조도



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