'인공지능' 검색 결과

90년대 영화에서 펼쳐진 미래는 손바닥만 한 전화기를 들고 다니며, 말 한마디로 쇼핑하고 무인 자동차를 타는 모습이었다. 과거 영화에 등장했던 미래 기술은 이제 현실이 되어 우리의 생활을 바꿔 놓았다. 그렇다면 최근 영화 속에 등장하는 미래의 IT 기술은 어떨지 상상해 보자. 2018년 9월에 개봉한 ‘업그레이드(Upgrade)’는 블록버스터급 영화는 아니지만, 입소문을 통해 알려지면서 세간의 주목을 끈 영화다. 가까운 미래 현대인의 생활을 그린 영화로, 자율주행 자동차를 타고 집으로 가는 도중 괴한의 습격으로 아내를 잃고 주인공마저 사지가 마비되면서 이야기가 시작된다. 사고 후 주인공은 인체 실험을 앞둔 인공지능 칩 ‘스템(STEM)’을 가장 먼저 이식 받아 사지마비를 극복하고, 아내를 살해한 괴한들에게 복수를 펼치면서 이야기가 이어진다. 영화 ‘업그레이드’는 가까운 미래를 그린 영화인만큼, 영화 곳곳에 이미 구현되었거나 곧 상용화를 앞둔 다양한 IT 기술을 선보이고 있다.   2020년 완전 자율주행 자동차가 선보일 것으로 전망 ▲ 영화 업그레이드에 등장한 자율주행 자동차는 완전 자동화 자율주행 자동차다. (출처: 업그레이드) 먼저 영화 도입부부터 등장하는 자율주행 전기자동차는 목적지를 이야기하면 자동차가 알아서 주행하는 모습을 보여준다. 자율주행 자동차는 1960년 독일의 벤츠사에 의해서 기술이 제안되었다. 이후 컴퓨터 산업과 각종 카메라 및 센서를 기반으로 하는 IT 기술이 비약적으로 발전하면서 점차 관련 기술이 상용화되고 있다. 미국의 자동차 기술 학회는 자율주행 기술 발전을…

IT 기술은 스마트 기기나 정보 통신 시스템의 발전을 가져왔을 뿐만 아니라, 사람의 생명을 구하는 목적으로도 다양한 분야에서 활용되고 있다. 자연재해로 인한 피해 최소화를 비롯해 각종 재난 구조 및 복구를 목표로 IT 기술은 지금도 계속 진화하고 있고 현장에 투입되는 로봇과 장비 역시 발전을 거듭하고 있다. 사람의 생명을 구하는 IT 기술과 기기는 현재 어느 수준까지 와 있을까?   재난 예방 및 구조를 위한 IT 기술 스위스 보험사인 시그마에 따르면 2017년 전 세계 자연재해 및 인재로 인한 경제피해액은 3,060억 달러(약 332조 원)로 추정된다. 여기에 자연재해 및 인재로 사망 또는 실종된 사람은 연간 1만 명이 넘는다. 지진과 산불, 폭염, 홍수와 같은 자연재해는 물론 방화나 테러와 같은 인재(人災)로 인한 피해도 매년 증가하고 있다. 이처럼 사람의 힘으로 막을 수 없거나, 도움이 필요한 부분에 바로 인공지능과 사물인터넷, 블록체인 등 최신 IT 기술이 활용되고 있다. IT 기술을 근간으로 다양한 형태의 재난 예방, 구조 서비스가 탄생하고 있으며, 데이터 분석을 통해 더욱 정교하게 발전하고 있다. 그중 가장 큰 공헌을 할 것으로 기대되는 기반 기술은 바로 인공지능이다. 인공지능은 시뮬레이션과 학습을 통한 데이터 분석을 통해 각종 재해를 예방할 수 있도록 예측 결과를 내 놓는다. 도시의 경우 인프라 데이터와 이전에 발생한 재해 데이터를…

2018년에도 인공지능(AI) 관련 이슈는 끊이질 않았다. AI가 전 세계에 미치는 영향력이 크기 때문이다. 글로벌 경영 컨설팅 회사 ‘맥킨지(McKinsey)’는 AI로 인해서 매년 3.5조 달러에서 5.8조 달러의 가치가 발생한다고 분석했다. 세계 경제 3위인 일본의 국내총생산(GDP)와 맞먹는 규모이다. 참고로 2017년 일본 GDP는 4.8조 달러이다. AI가 미치는 영향력은 ‘무인화’에서 비롯되고 있다. 무인화는 맥킨지가 전망한 것처럼 사회에 커다란 경제적 가치를 가져온다. 수많은 AI 혁신을 살펴보았을 때, 올해는 리테일 분야에서 AI 가속화가 빠르게 일어나고 있다. 맥킨지 또한 AI가 리테일 분야에 미치는 영향력이 매우 큰 것으로 분석했는데, 87%에 육박하는 가치가 잠재적으로 생성할 것으로 전망했다.   아마존 고에서 시작한 ‘리테일 무인화 혁명’ 2018년 무인화 혁신은 아마존이 가장 처음 종을 울렸다. 올해 1월 ‘아마존 고 (Amazon Go)’ 식품점을 일반인에게 공개했다. 아마존 고는 구매자가 계산대 직원을 거치지 않고 물건을 고르고 나가면 자동으로 계산되는 첨단 무인 시스템을 도입했다. ▲ 아마존 고 매장과 출입구 (출처: 위키미디어) 아마존 고 서비스의 이용 절차는 매우 간편하다. 아마존 고 앱을 실행시킨 후 입구를 들어갈 때 스마트폰을 갖다 대고 통과만 하면 된다. 이후 구매자는 마음껏 쇼핑하고 출구로 나오면 된다. 아마존은 사물인터넷과 인공지능을 활용해 저스트 워크아웃 기술을 구현했다고 설명하고 있는데, 매장 내에는 수백여 대의 카메라 센서를 비롯한 각종…

삼성디스플레이와 삼성전자 DS부문 3개 사업부(메모리, 시스템LSI, 파운드리)가 지난 15일 중국 베이징에서 제 1회 ‘삼성 미래기술 포럼(三星未来技术论坛)’을 개최했습니다. 이날 포럼에서는 새로운 IT 패러다임으로 부상한 ‘AI’ 분야에 최적화된 삼성의 디스플레이, 반도체 기술들이 선보였습니다. 오포, 비보, 샤오미 등 중국 최대 모바일 기업들과 중국 3대 IT기업인 BAT(바이두, 알리바바, 텐센트), 중국 유망 스타트업 기업 등에서 총 500여명의 업계 리더들이 포럼에 참가해 성황을 이뤘습니다. 행사는 총 3개 세션으로 AI 전문가들의 최신 ‘AI Trend’ 분석과 알리바바, 텐센트 등이 참여한 ‘AI Discussion’, 그리고 디스플레이를 포함한 삼성의 4개 부품사의 ‘AI Solution’ 발표 순서로 진행되었습니다. 세션의 마지막 연사로 나선 윤재남 삼성디스플레이 OLED사업부 전략마케팅팀장(상무)는 ‘Future Devices in AI Era With AMOLED’ 주제로 발표했습니다. 그는 AI를 중심으로 기기들이 상호 통합되는 초연결 사회에서 사람-사람, 사람-기기간 커뮤니케이션을 위한 인터페이스로 디스플레이의 역할 증대를 강조했습니다. 또 AI, 5G, IoT 등 기술이 만들어 낼 새로운 어플리케이션에 화질, 응답속도, 소비전력 면에서 삼성디스플레이의 OLED가 최적의 솔루션을 제공할 것이라고 강조했습니다. 현장에는 부품사별 최신 제품들이 전시되어 참석자들의 눈길을 끌었습니다. 삼성디스플레이는 AI 스피커용 원통형 투명 OLED, 자동차 클러스터용 OLED, E-Mirror, 헤드업디스플레이(HUD)용 투명 OLED 등 다양한 신규 어플리케이션을 선보였습니다 . 관람객들은 음성인식을 바탕으로 스마트홈과 사물인터넷의 메인 기기로 부상하고 있는 AI 스피커와 자율주행∙커넥티드카는 분야에서는…

최근 몇 년간 찾아보는 온라인 매체가 확 늘어났다. 뉴욕타임스를 비롯해 돈을 내고 정기 구독하는 매체도 대여섯 가지가 넘는다. 국내 매체도 있지만 대부분 미국과 일본 미디어다. 신경망 기반 자동 번역으로 인해 외국어 번역 품질이 눈에 띄게 좋아진 탓이다. 자세한 내용은 원문을 확인해야 하지만, 제목만 번역해줘도 대충 훑어보며 읽어야 할 기사를 찾는 시간이 많이 줄어든다. 이렇게 컴퓨터를 사용해 외국어를 번역해 주는 일을 기계번역이라 부른다. 인터넷이 널리 보급되던 20세기 말에도 비슷한 기능을 가진 소프트웨어는 있었다. 이제는 사라진 포털사이트 ‘알타비스타’에서도 번역 기능을 지원해줬고, ‘바벨’이라는 나름 유명한 프로그램도 있었다. 자동 번역을 통해 한국인과 일본인이 함께 참여할 수 있었던 게시판도 있었다. 다만 일본어를 제외하면 번역 수준이 매우 조악한 편이라, 재미로 한두 번 써보고 말았다. 기계번역은 기술 업계에서 흔히 있는 ‘그럴듯한 거짓말’처럼 여겨졌다.   원활한 커뮤니케이션을 위한 인간의 오랜 욕망 원활한 커뮤니케이션에 대한 욕망은 오래 전부터 존재했다. 실제로 컴퓨터 도입 초기부터 개발자들은 말이나 문장을 이해하고 번역하는 기능을 연구하고 있었다. 농담으로 하는 말이긴 하지만 최초로 프로그램이 가능했던 디지털 컴퓨터 ‘콜로서스 마크 1’이 했던 일도 난해한 암호를 사람이 이해할 수 있는 말로 번역하는 일이었다. 학계에서 조용히 이뤄지던 기계번역이 일반인에게 선보인 때는 1954년이다. 조지타운 대학과 IBM은 짧은 러시아어 문장을 영어로…

인간의 체력과 지구력의 상징으로 여겨지는 강철맨 존 헨리(John Henry). 그는 강철 망치로 바위에 구멍을 뚫던 힘센 철길 노동자로 알려져 있다. 19세기 후반에 기계식 스팀 망치가 등장하자 노동자들의 일자리를 걱정한 그는 스팀 망치와 터널을 먼저 뚫어 내는 대결을 통해 인간이 기계보다 우수하다는 것을 입증하고자 했다. 존 헨리는 이 대결에서 기계보다 먼저 터널을 뚫으며 승리를 거두지만 안타깝게도 얼마 지나지 않아 과로로 숨을 거두고 말았다. 산업혁명 이후 기계화는 일자리를 크게 변화시켰고 근육의 힘만으로 문제를 해결하던 시대는 사라졌다. 1970년대 이후 컴퓨터 자동화가 확산하면서 공장 기계들은 연결되고 자동화되었다. 공장 노동자들은 운전실 내에서 모니터를 보면서 키보드와 마우스로 작업을 조종하는 화이트칼라로 변모했다. 몸보다 머리를 쓰는 노동자 시대에 이른 것이다. 하지만 알파고(AlphaGo)로 대표되는 인공지능(AI)의 등장으로 이제는 이마저도 저물고 있다. 과연 지식노동자들은 AI에 모든 일자리를 내줘야만 하며, 공존하는 길은 없는 것인가? 인간과 기계의 협동 전통적인 자동차 조립공장에선 로봇과 인간은 서로 분리되어 다른 일을 맡았다. 로봇은 위험하고 빠른 일처리를 위한 고속작업을 맡고 인간은 섬세하고 복잡한 조립작업을 맡았다. 그러나 최근엔 로봇과 작업자가 유연하게 함께 작업하는 사례가 증가하고 있다. 로봇 주변에 민감한 센서들을 설치하고 인공지능 알고리즘으로 주변 상황변화를 인지하여 반응하도록 한다. 그 후 인간이 로봇과 함께 섬세한 작업을 해내고 있다. 예를 들면…

인공지능(A) 기술이 대중에게 가장 극명하게 부각된 사건은 알파고와 이세돌 프로와의 바둑대결이다. 평생을 바둑만 공부해온 프로기사가 바둑을 배운지 1년도 안 되는 소프트웨어에 참패한 세기의 바둑대결은 인간두뇌의 자존심을 무참히 짓밟았다. 그 후로 지난 2년 동안 인공지능의 위력은 바둑게임에 머물지 않고 모든 영역에서 인간의 능력을 뛰어넘는 기교를 보여주고 있다. 특정인의 녹음된 음성을 음성합성 인공지능인 라이어버드(Lyrebird)에게 1분 정도만 들려주면 컴퓨터는 그 사람의 디지털 음성으로 책을 술술 읽어낼 수 있다.   탁월한 성과를 보이는 음성·이미지 복제기술 구글의 타코트론(Tacotron)이나 딥마인드의 웨이브넷(WaveNet)도 사람의 음성을 거의 완벽하게 복제한다. 이젠 녹음된 음성만 듣고 피의자가 사건의 범인일거라고 단정하는 일은 위험하다. 수많은 데이터를 기반으로 한 지도(supervised) 학습과 달리 알고리즘이 데이터를 생성하면서 자체학습을 진행하는 비지도(Unsupervised) 학습 기술도 발전하고 있다. 대표적으로 GAN(generative adversarial network)기법은 음성뿐만이 아니라 이미지 복제기술에서도 탁월한 성과를 거두고 있다. 모든 사진 이미지를 유명화가의 작품처럼 변환시킬 수 있고 가상의 인물을 마치 실존하는 인물처럼 생성시킬 수도 있다. GAN기법이 다양하게 파생되면서 지금도 다양한 응용사례를 만들어 내고 있다. 컴퓨팅 성능이 좀 더 강화된다면 동영상 속의 정보검색이 원활해지고 가상의 인물을 주인공으로 한 동영상을 제작하는 일도 어려운 일이 아니다. 실존하지도 않는 가상인물이 가수나 영화배우로 유명인사가 되는 시대가 다가오고 있다. ▲예제 1, 2 구굴의 타코트론2(Tacotron2) 녹음 음성(위),…

우리가 인공지능이나 로봇을 개발하는 이유는 단순하다. 인간의 부족한 역량을 높이고 약점을 보완하는데 있다. 인간의 지적인 약점은 소프트웨어인 인공지능을 통해서 보완하고, 신체적 약점은 하드웨어인 로봇기술을 통해서 강화시키고자 한다. 일부 사람들은 인공지능, 로봇이 인간의 일자리를 빼앗고 인간을 지배할 ‘적’이 될 것으로 우려하지만, 일의 효율성을 높이고 새로운 기능을 보강하는 역할을 할 것이라고도 믿는다. 사람들은 모든 로봇이 인공지능에 의해 작동되고 있다고 생각하기 쉬우나, 대부분의 로봇은 사전에 입력된 논리회로에 의해 작동되는 자동화 장치 수준에 머물러 있다. 공장 로봇을 비롯해 가정용 청소 로봇도 일정한 논리회로에 따라서 작동되므로 자율로봇이 아니다. 스스로 주변의 새로운 변화를 실시간으로 학습하고 바로 대응할 줄 아는 자율로봇이 실용화되기까지는 많은 장애물이 남아 있다. 인공지능은 같은 일만 반복해서 처리하는 논리회로와 달리, 스스로 데이터를 학습해서 일처리 방식이나 내용을 바꾸는 능력을 갖는다. 인공지능이란 표현이 마치 인간의 두뇌를 대신해서 일처리 한다는 의미로 해석되지만, 실제론 작업환경이 빠르게 변하거나 처리해야할 데이터가 많은 경우 두뇌를 보완하는 기능으로 활용하면 좋다. 로봇 역시 인체의 허약함을 보완하는 기계장치로서 더 활용가치가 높다. 인체가 견디기 어려운 환경, 인간이 감당하기 힘든 일을 대신하는 것이다. 예를 들면 방사능 오염지역이나 화재지역에서 임무를 수행하고, 공장에서 인체가 감당키 어려운 고속 반복 작업이나 매우 정교하고 미세한 작업들을 대신하는 게 바람직하다. 로봇이 인간의…

인공지능(AI) 기술은 우리 시대의 비즈니스와 사회를 새롭게 바꿔줄 중요한 수단으로 급부상했다. 많은 사람들이 AI 관련 기업들이 그리는 장밋빛 미래에 흥분하지만 실제론 기대에 못 미치는 사례가 상당히 많다. 데이터가 충분히 많다고 해서 AI가 모두 비즈니스 적으로 성공하는 것은 아니다. 주어진 상황에 맞지 않는 데이터나 AI 알고리즘을 억지로 끼워 맞추면 오히려 AI 알고리즘이 잘못 작동해 잘못된 해석을 낳거나 편견을 조장하는 등 신뢰할 수 없는 결과를 나타낸다. 시간이 흐르면 AI가 기하급수적으로 발전해 모든 면에서 인간의 지능을 뛰어 넘는 ‘초지능 상태’로 진화할 것이라고 주장하는 사람도 있지만 AI의 개념을 현실적으로 받아들일 필요가 있다. 실제로 우리가 현재 사용하는 AI 응용 프로그램은 지난 수십 년 동안 개발해 온 것과 수준면에서 별 차이가 없는 알고리즘을 사용하고 있다. 다만 예전보다 훨씬 더 많은 데이터를 훨씬 더 강력한 컴퓨터에 입력해서 학습한 결과라는 점이 다르다. 그렇다고 지금의 컴퓨터 알고리즘들이 인간의 두뇌에 근접해 가고 있다고 주장하는 건 사실과 다르다. 전혀 비교 대상이 되지 못할 뿐만 아니라 그 성과 역시 아주 좁은 영역에서만 작용하는 한정된 프로그램이란 점을 정확히 인식해야 한다. AI란 결코 ‘생각하는 기계’가 아니고 다만 사용자인 인간이 생각을 더 깊게 할 수 있도록 기능면에서 보철작용을 한다고 보아야 옳다. 따라서 AI 알고리즘이 인간의…