한눈에 보는 실리콘밸리 AI 트렌드(2)
제2 부 - 딥마인드, 구글, MS, IBM 그리고 애플 편
감사하게도 지난 제1 부의 글이 나가면서 일주일 만에 약 1백 회가 넘은 공유가 페이스북을 통해 빠르게 퍼져 나갔습니다. 인공지능이나 머신 러닝에 관심 많은 스타트업들이나 개발자들에게 조금이나마 도움이 되었으면 하는 바람이고, 제2 부에서는 오늘 딥마인드와, 구글, MS, IBM과 애플사의 인공지능 트렌드에 대해 방출하겠습니다.
알파고로 유명한 딥 마인드의 오픈 소스 공개
공교롭게도 12월 5일, 월요일, 영국 런던에서는 테크크런치 디스트럽트 행사가 같은 주에 개최되었습니다. 이 행사에서 딥마인드사의 슐리먼 CEO 와의 인터뷰를 진행되었는데, 딥마인드의 오픈 소스를 공개했습니다. 국내에서는 이세돌 프로 9단과 올 초에 바둑 대국을 펼쳐 국민 누구나 알게 된 알파고로 유명한 딥마인드 랩의 궁극적인 목표는 SF 영화처럼 어떤 환경에서든지 복잡한 문제를 인간이 머신에게 가르치지 않고 개입 없이 스스로 생각을 하여 움직이는 제너널(General) AI로 가는 것이라고 목표라고 합니다.
따라서 그런 목표를 이루기 위해서는 AI 에이전트들이 환경들이 어떻게 바뀌든지 간에 자동적으로 적응할 수 있도록 더 넓은 범위의 업무를 수행하도록 제공해 주어야 한다고 합니다. 그래서 두 가지 리서치 프로그램을 진행하는 데, 어떤 물체에 대해 좀 더 정교한 인식하는 스킬들을 업그레이드하는 것과, AI 에이전트들이 스스로 훈련되고 계산할 수 있도록 복잡한 환경들을 증가시켜는 시뮬레이션 환경을 만드는 것이라고 합니다.
또한 딥마인드는 알파고에서 보듯이 3D 게임과 같은 플랫폼의 에이전트 기반으로서, 지난달 스타크래프트와 워크래프트 게임으로 유명한 액티비전 블리자드사와 파트너십을 맺었습니다. 게임 분야에서는 지난 제1 부에서 소개한 Open AI와 경쟁을 벌이고 있는데, 깃허브 여기에 소스가 공개되어 있으니 개발자 여러분들은 다운로드하시기 바랍니다.
딥 마인드 오픈 소스 문서 및 소스 : https://deepmind.com/blog/open-sourcing-deepmind-lab/
A.I 퍼스트를 외치는 인공지능의 왕국, 구글 이야기
딥마인드를 합병한 구글은, 딥마인드 외에 인공지능의 왕국으로서 구글 브레인 팀이라 불리는 곳에서 구글의 차세대 인공지능을 연구하고 있습니다. 바로 구글 브레인 팀은 제프 딘이 이끌고 있으며, 스탠퍼드 앤드류 응 교수와 구글 X 프로젝트를 통해 '뉴트럴 네트워크'를 완성했습니다.
이 소식은, 2016년 12월 14일 자, 뉴욕 타임스에 "잠든 A.I 대왕 깨우기(The Great A.I Awakening)"의 매우 긴 칼럼을 통해 밝혀졌는데, 최근에 발표된 구글 번역기가 어떻게 개발되고 테스트되었는지부터, 더 광범위하게 새로운 인공지능의 바람이 실리콘 밸리 기업에 불면서 인공지능의 과거와 현재, 미래의 거시적인 안목이 까지 담겨 있습니다.
더욱이 순다 피차이는 앞으로 모든 IT 기업들이 "A.I First"가 될 것으로 지난 구글 픽셀 폰과 구글 홈 발표 때 역설하면서 구글 어시턴스와 번역기가 인공지능(AI)이 더 추가되었을 때 인간이 번역하는 것과 마치 흡사 자동적으로 오류를 수정해 나가는지 보여주면서 전 세계의 언어를 거의 모두 상호 번역을 할 수 있도록 했습니다.
[사진 - 주차되어 있는 귀여운 구글카들]또 하나 이번 주 빅뉴스는, 그동안 자율 주행 연구만 했는데, 드디어 "웨이모(Waymo)"라는 이름으로 구글 X에서 스핀오프(Spin-Off)를 하여 스마트폰 제조사들에게 안드로이드 플랫폼을 탑재하는 것처럼 다양한 자동차에 자율 주행 플랫폼을 사업화하겠다는 공식 선언을 했습니다.
웨이 모의 뜻은 "A New WAY Forward in MObility"라는 뜻으로 현대자동차 아메리카를 맡았던 크래프치크가 다음과 같이 인터뷰에서 언급했습니다. 이것은 테슬라의 일론 머스크의 자율 주행 자동차에 대한 시각과 비슷합니다.
(구글의) 자율 주행 자동차는 산만하지 않고 인간처럼 도로 규칙을 무시하지 않기 때문에 훨씬 안전하고 도로 사망자수를 급격히 줄일 것이다.
정확하게 밝히지는 않았지만 웨이모의 자율 주행 수준은 레벨 4 정도로 테슬라와 비슷한 수준이며, 2017년 말쯤 자율주행 기반의 무인 택시 서비스 또는 오토와 같은 자율 주행 트럭으로 기차역과 집까지 연결해주는 '퍼스트, 라스트 마일'로 국내 마을버스와 같은 역할을 하지 않을까 추측하고 있습니다.
한편, 알파고 이후 국내에서 개발자들 사이에 텐서 플로우가 새롭게 머신 러닝의 바람을 불어 일으켰습니다. 홍콩과기대 김성 교수님이 만든 페이스북의 텐서 플로우 KR 그룹에서 머신 러닝 강좌 및 QA가 오고 가는 것만 봐도 많은 지식을 얻을 수 있을 것입니다. 내년에 텐서 플로우 데브 서밋을 개최하는 데 스트리밍 서비스로 보고자 하는 분은 여기를 등록하시면 됩니다.
구글의 텐서 플로우 오픈 소스 및 튜토리얼 공개 : https://www.tensorflow.org/
가속화의 시대에서의 AI 민주화를 이끄는 MS
마이크로소프트가 셋야 나델라 CEO로 바뀌면서 마이크로소프트 클라우드 플랫폼인 애저(Azure)에 플랫폼과 서비스 등에 많은 투자를 했습니다. 고유의 마이크로소프트 플랫폼뿐만 아니라 그동안 타도의 대상이었던 리눅스와 같은 오픈 소스 등을 받아들여 라이벌인 AWS를 발 빠르게 추격하면서 기하급수적으로 성장한 한 해였던 것 같습니다.
구글이 미래의 연구를 위하여 구글 X를 설립했다면, 이미 마이크로소프트는 1980년대부터 "마이크로소프트 리서치"라는 이름으로 구글 X보다 더 큰 규모로 많은 대학교와 연구 단체와 전 세계적으로 공동 프로젝트를 펼쳐 논문과 소스들을 공개하고 있습니다.
따라서 올 한 해 동안 마이크로소프트도 인공지능 분야에서 많은 것을 발표했는 데, 지난 1월에 이미 깃허브를 통해 CNTK(Computational Network Toolkit) 툴킷 소스를 공개했습니다. 이 툴킷을 바탕으로 한 음성과 텍스트 모두 지원하는 대화 번역기(Translate conversations), 뿐만 아니라 이미지 인식 서비스(recognize images)와 챗봇과 같은 스타일의 질문에 답해주는 대화형 앱(Answer questions)을 연구원 및 개발자들에게 제공해 줍니다.
비즈니스 측면으로 보자면, 이번 주 12월 12일 블로그를 통해서 마이크로소프트 벤처스를 통해 사회 성장을 돕고 긍정적인 임팩트를 줄 수 있는 인공지능 관련 스타트업 등에 투자를 밝혔습니다. 지난 1부에서 소개해드렸던 일론 머스크와 샘 얼트만이 공동의장을 하고 있는 Open AI 플랫폼 투자와, 엘리먼트 AI 펀드를 통해 미국과 이스라엘을 우선순위로 AI 스타트업을 발굴해 나간다는 소식을 발표했습니다.
얼마 전 컴퓨터 사이언스 교육 주간을 맞이하여 MS 여성 연구원들에게 향후 10년과 20년 뒤를 물어봤는데, 2017년에는 앱을 다운로드할 필요 없이 챗봇이나 음성 지원 비서 등을 통해 내추럴하게 묻는 것이 일상화될 것과, 가상현실이나 증강 현실에서 보던 아바타 기술이 보편화될 것이라고 합니다. 또한 2027년까지 미국 인구 30%가 첨단 IT 서비스를 이용한 어드밴스드 경제(우버 운전자, 배달원)에 종사될 것이며, 농부들이 인공지능을 사용하여 가뭄이나 폭우 등의 재난 등에 예측 서비스로 대비할 것이라는 것에 대해 흥미로웠습니다. 그야말로 미래의 인사이트를 한눈에 볼 수 있으므로 관심 있는 분들은 Microsoft Blog를 보시기 바랍니다.
마이크로소프트에서는 지금의 시기를 '가속화의 시대(Age of acceleration)'라고 정하고 누구나 쉽게 인공지능을 접근할 수 있도록 "AI 민주화(Democratizing AI)"를 피터 리 MSR 연구소장이 주창했습니다. 예를 들어, 해외여행을 가거나 외국인과 통화를 했을 때 모국어로만 이야기해도 현지 말로 번역해주는 서비스를 소개하고 있습니다.
이 앱 서비스는 전 세계 60 여개 언어로 개인 통역 앱을 선보이고 있는 데, 스마트폰과 태블릿, PC에서도 어떤 운영체제 플랫폼에 관계없이 공통적으로 사용할 수 있습니다. 곧 우리나라 말도 지원한다고 약속했는 데, 이렇게 된다면 마치 성경에 나오는 바벨탑 이후 인간은 언어의 종속성을 벗어 날 수 있을지 기대를 모으고 있습니다. 또한 내년 시애틀에서 개최되는 Build 2017을 통해 하몬 카돈 스피커와 코타나를 이용한 음성 스피커가 나올 것으로 기대돼 아마존 에코와 구글 홈 등과 뜨거운 경쟁을 예고하고 있습니다.
마이크로소프트 코타나 서비스 : https://www.youtube.com/watch?v=bikRuaJAv5g
새롭게 일어나는 인공지능의 거인, IBM 왓슨
빅 블루 IBM은 인공지능에서의 가장 오래된 역사를 가진 기업 중 아닐까 합니다. 알파고 이전, 7080 세대라면 인간대 기계(왓슨) 간의 체스 경기를 매우 흥미롭게 보았을 텐데요, 최근에 IBM 왓슨은 "Watson West" 프로젝트로 샌프란시스코에 새로운 IBM 왓슨 체험 센터를 세웠습니다.
IBM 왓슨은 이미 애플과 협력하여 헬스킷을 사용한 헬스케어 트랜스포밍 프로젝트를 진행 중에 있으며, 음성 인식을 통해 텍스트 키워드 마이닝을 TED와 함께 진행하고 있습니다. 더욱더 재미난 것은, IBM 왓슨도 자율 주행 도움을 주고 있는데, 독일에서 BMW 와의 파트너십을 맺고 있습니다.
애플의 카플레이(CarPlay)처럼 i8 하이브리드 운전자에게 질문을 받고 답변을 해주는 다이얼로그 음성 기능과 교통 트래픽을 분석해서 추천해주는 이 스턴트 기능을 제공해 주고 있습니다. 이 기능은 현재 GM도 제공되고 있습니다.
IBM 왓슨 API 및 SDK : https://www.ibm.com/watson/developercloud/
인공지능에서 애플은?
그렇다면 여러분들은 왜 이 기업의 머신 러닝 소식은 없나 궁금해 여겼을 것입니다. 다행히도 이 글을 끝낼 무렵 금요일에 인가짓을 통해 흥미로운 소식이 나왔습니다. 바로 애플의 머신 러닝 소식입니다. 애플의 조직 문화는 비밀스러워 무슨 활동을 하는지 알아내기가 힘듭니다만, 지난 10월에 카넬기 멜론 대학교의 AI 랩의 교수인 러스 살라커디노브(발음이 무척 어려움)가 애플 AI 연구소장을 맡으면서 조금씩 두각을 나타내고 있습니다.
물론 애플은, Siri와 같은 음성 기반으로 컨슈머 타깃으로 한 대화형 서비스를 하고 있지만, 그 누구보다도 아이폰 판매 덕분에 빅 데이터를 축적해 있는 기업으로서 머신 러닝에 대해 연구를 하지 않을 리가 없습니다. 그래서 올여름 시애틀 지역에서 머신 러닝 스타트업 업체인 튜리(Turi)를 약 2백만 달러로 합병했습니다.
한 가지 더욱더 흥미로운 점은, 애플의 자율 주행차에 대한 자사 계획이 버지를 통해 발각이 되었습니다. 이 기사의 내용은, 애플이 미국고속도로교통안전위원회(NHTSA)에 자동차 업계에 처음 진출하는 회사들과 전통적인 내연기관 자동차 업체들 사이에 표준 데이터를 공유하여 공정 경쟁이 이루어져야 한다고 서한을 보낸 내용 때문에 사실을 알게 되었습니다.
아무래도 애플은 테슬라나 우버, 볼보, GM, BMW와 같은 자율 주행 자동차를 만들겠다고 뛰어든 회사들보다는 후발 주자로서 먼저 실패한 노하우를 획득하기 위함이 아니었나 추측해 봅니다. 참고로 애플은 올 2월 초, 서니 베일에 비밀 연구소를 설립하고, "타이탄" 이란 이름으로 전기 자율 주행 자동차 프로젝트를 비밀리에 진행해 왔습니다.
그러나, 최근에 수백 명의 인력을 내 보내어 정말 접는 듯한 인상을 심어 주는 이 시점에서 애플 제품 통합 디렉터인 스티브 케너의 서신에서 머신 러닝과 무인 수송 분야에 뛰어들었다는 소식을 듣게 되어 아직 애플 카의 불씨가 꺼지지 않았다는 알 수 있게 되었습니다.
개발자를 위한 애플의 Siri Kit : https://developer.apple.com/sirikit/
글을 마치면서
전 세계의 IT 기업의 머신 러닝 분야를 살펴보았더니, 저 마다 다른 이름으로 부르지만 공통점은, 약 500만 개가 팔린 아마존 에코 때문인지 최근에 구글 홈 등을 통한 음성 스피커 위주로 음성 지능형 서비스, 그리고 메신저 또는 웹 또는 모바일 앱 채팅에 대화형 앱을 해 주는 챗봇 프레임워크로 저마다 개발자 생태계 시스템을 굳건히 하고 있습니다.
또한 전 세계의 전기 자동차의 붐에 더불어, 자동차와 IT가 융합한 테슬라의 오토파일럿 때문에 컴퓨터 비전을 통한 사물 인식 기능과 더불어, 이를 데이터셋으로 실시간 처리하는 빅 데이터 분석 서비스로서의 머신 러닝, 또한 여러분들의 스마트폰에서 올리는 여러 가지 사진과 동영상을 분석한 물체 인식 서비스와 좀 더 일반적인 AI를 나가기 위한 확장 서비스를 오픈 소스로 공개하고 있다는 인사이트를 얻을 수 있었습니다.
끝으로 "시작이 반이다"라는 말이 있듯이 요즘은, 특히, 머신 러닝은 개념을 이해하고 세팅하는 일이 반이라서 전 세계의 IT 테크 회사들의 인공지능 소식을 얇게 이모저모 알아보았습니다. 마지막으로 이젠 여러분들이 스스로 딥 러닝(Deep Learning)이 할 때입니다.
