실제 소재와 아이디어를 접목해서SF 웹소설 형태로 풀어드립니다! 아웃스탠딩 속 과학기술 이야기기획기사 ‘만약에’ 시리즈입니다. S#1. 그 여자의 촉 '비밀번호를 잘못 입력했습니다' 21세기 중반이니 문자 말고 다른 거로인증한다지만 분명 애인의 VR 본 계정은 문자 비번을 썼습니다. 똑똑히 기억해요. 근데 저도 모르는 부계정을 만들어얼굴, 정맥 인증을 걸어둔 건 왜일까요. 괜한 의심은 아닙니다. 한 번은 잠이 안 와서새벽 3시에 VR 서버만 둘러보고 있었거든요 근데 뜬금없이 애인이 채팅을 걸었습니다. ‘안 잤어? 이 시간에 접속하고. 무슨 일 있어? 아파? 빨리 자야지. 내일도 원고 작업할텐데 어서 자야 내일 상쾌하게 하루를 보내지~!’ 이런 말을 주절이면서 제 걱정을 해줬어요. 근데 그거 알죠. 진짜 느낌 싸한 거. 오히려 다음 날 출근시간 지켜야 하는 직장인은 본인인데 왜 이렇게 내 걱정을 했던지 참. 그렇게 등 떠밀리듯 VR에서 퇴장하자니 기분이 좀 그랬습니다. 자기야말로 그 시간에 말도 없이 거기서 뭐하고 있던 걸까 싶었어요.물론 이것만으로 의심하진 않았을 거고요. “이게 뭐야?” 얼마 전에 둘 다 쉬는 날이 애인 집에 놀러 갔어요. 애인이 잡동사니를 마저 정리하고 있을 때 저는 침대에 가만 앉아서 책상을 구경하고 있었어요. 근데 책상에 처음 보는 아이템이 있었습니다. VR고글 안에 무슨 케이스가 숨겨져 있었어요. 콘택트렌즈였어요. 요즘 기술이 좋아져서 AR은 콘택트렌즈 끼고 누빌 수 있습니다. 스마트폰으로 네트워크까지 연결하면 주변 사람과 같은 차원을 공유하게 돼요.

지난 20일 삼성전자 서울 R&D 캠퍼스에 갔습니다.삼성 AI 포럼을 듣기 위해서였죠. 공학자가 아닌 제가 이해하기에는다소 난해한 개념들이 오갔지만@.@인공지능에 대한 여러 최신 연구와응용사례를 다루는 자리였습니다. 강연에 참석할 무렵 마침구글 딥마인드에서 새로 선보인‘알파고 제로’로 떠들썩했습니다. 알파고 다음 버전인 알파고 제로가기존의 바둑 기보 데이터 없이도기본적인 규칙을 바탕으로 스스로바둑이라는 게임을 익혔는데요. 제로가 스스로 대국을 진행하는 강화학습만으로도 바둑에 대한 기본 지식을 터득해 화제가 됐습니다. '인간을 초월한 AI?!?!?!?'라는 말부터'이제 인간의 일자리는 빼앗기나ㅠㅠ''알파고 제로가 훗날 터미네이터를조종하는 스카이넷이 된다'는 말까지 실로 폭발적인 반응을 끌어냈죠. (참조 - 알파고 제로, 어떤 문제까지 해결할 수 있을까) (참조 - 알파고는 스스로 신의 경지에 올랐다) “분명 알파고 제로는 인공지능에가장 가까운 활동을 보여줬습니다. 하지만 여전히 작은 바둑판에서 바둑의 규칙을 미리 아는 상태로 24시간 돌아가는 프로그램입니다. 반면 인간 (사회)는 커다란 몸뚱이를 가진 채물리법칙 안에 있는 존재입니다. 인공지능은 아직 인간 사회의물리법칙을 알지 못합니다.이건 어떤 데이터로도 아직예측하기 어려운 지점입니다”

한 아이가 있습니다. 생후 18개월, 발그레한 볼과금발 머리카락, 동그란 눈에영락없이 사랑스러운 아기죠. 이번 달에는 생전 처음으로키보드도 선물 받았습니다. 근데 이 아기는 사실3년 전에도 존재했습니다.당시 아기의 말문이 트여세간에 화제였는데요. “나이는 18개월인데3년 전에 처음으로 단어를 말하고그게 굳이 전 세계적으로 화제였다?” 도통 영문을 알 수 없는 말들,사실 이 아이는 화면 속에만 존재한 채몇 년의 시간 동안 아기로 살고 있습니다. 가상현실 속 아기. 뉴질랜드 스타트업인 소울머신스의‘버츄얼휴먼(가상 인간)’ 프로젝트입니다. 얼마 전 버츄얼휴먼에 대한 기사를 통해이 스타트업이 내놓은 버츄얼휴먼 중챗봇 비서인 나디아에 대해 소개했는데요. 사실 가장 최근 화제가 됐던 건앞서 언급했던 가상현실 속의 아기,‘베이비엑스(BabyX)’입니다. 뉴질랜드 오클랜드대에서인공지능 스타트업을 이끄는 마크 사가르 교수의 작품이죠. https://youtu.be/fNWjKtVWToc 베이비엑스는 AI에 그래픽으로사람의 몸을 구현하는 작업입니다. 이때 그래픽으로 쓰인 아기의 얼굴은사가르의 딸이 18개월일 때의 모습이죠.베이비엑스 프로젝트가 시작될 때쯤에그의 딸이 18개월이었던 까닭입니다.

AI가 점차 한국 병원에도 도입되고 있습니다. IBM의 대표적인 인공지능을 토대로 한‘왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology)’가가장 대표적인 사례라고 할 수 있는데요. https://youtu.be/MRTFocHYTY4 이 인공지능을 도입한 국내 대형병원으로지난해 12월 가천대 길병원을 시작으로조선대 병원, 부산대 병원, 대구카톨릭대 병원,건양대병원, 계명대 병원 등이 있습니다. 세종병원은 AI 의료 스타트업 뷰노와 함께 ‘이지스(AEGIS) 시스템’을 개발했고요. 심장질환 전문 병원인 이곳에 있는300만 건의 심장질환 빅데이터를인공지능 학습의 재료로 삼은 겁니다. (참조 - AI 헬스케어 산업의 퍼스트무브) 베스티안병원은 화상 환자 치료 후화상 흉터가 어느 정도인지 예측하는인공지능 기술 개발에 나섰습니다. 한국 의료 현장에서도인공지능의 풍문이 감돌고 있네요. (참조 - AI 전문의, 왓슨 박사는 무엇을 하고 있나요?) 그런데 말입니다! 지난 5일 의학 전문매체 STAT에는이런 제목의 기사가 나왔습니다. “IBM 왓슨은 암 치료에 혁신을 일으키리라는‘호언장담’ 근처에도 못 갔다” 아니. 한참 왓슨 포 온콜로지가한국 각지의 대형병원들에자리 잡고 있는 와중인데요. 이게 무슨 말일까요?ㅠㅠ기사를 찬찬히 보면 이런 말들이 나옵니다. https://youtu.be/UpFHNGF4F8o

지인 중 한 명이독립영화 감독으로 활동하고 있습니다. 어느 날, 자신의 작품이 영화제 수상을 했다며보러오라고 하더군요. 갔습니다. 일반 상업영화에선 볼 수 없는,사회에 관한 감독의 날 선 비판의식을좀 더 노골적으로 느낄 수 있다는 게매력으로 다가왔어요. 그 뒤로 자연스럽게 독립영화에관심을 두게되다 보니혼자서 독립영화제도 찾아다니게 되더라고요 :) 실제로 지난 8월 초엔 19회째 열리는정동진독립영화제도 다녀왔고요, EBS국제다큐영화제(EDIF) 정보도일찌감치 챙겨놨습니다. 아쉽게도 상영 시간이평일 낮 오전/오후라 모든 작품을 볼 순 없었지만,디데이 카운트를 해가며 본 게 딱 하나 있었죠. 바로 ‘두뇌 혁명 A.I.’라는 작품이었습니다. 지난 7월 AI 섹스 로봇에 관한기사를 쓰면서 알게 된휴머노이드 로봇인 소피아(Sophia)의 사진이영화 소개페이지에 있더라고요. (참조 - 미래형 ‘AI 섹스로봇’에 대한 7가지 화두) 소피아는 홍콩의 휴머노이드 로봇 제조업체인핸슨 로보틱스에서 선보인 로봇으로, 지난 20년 동안 인공일반지능(AGI) 분야를 연구해온세계적인 석학 벤 괴르첼이핸슨 로보틱스 수석 과학자로 역임하면서다른 사람들과 협업해 만들었습니다. 그리고 이 영화는 벤 괴르첼 박사의일대기를 다룬 작품이고요.

지난해 3월, 전국민의 이목은TV 생중계 영상에 쏠립니다. 구글의 딥마인드(DeepMind)의 알파고(Alphago)와이세돌이 펼치는 세기의 바둑 대결을 보기 위해서죠. 아마 이를 계기로 대한민국뿐만 아니라 전세계인이인공지능, 머신러닝, 딥러닝이라는생소한 용어를 접하게 된 게 아닌가 생각마저 듭니다. “구글 알파고 이후로 인공지능에 대한전국민의 관심이 높아졌습니다” "지난 30년간 뇌인지와 인공지능을 연구하고 있는데이 분야에 대한 산업화가이렇게 빠르게 이뤄질 줄은 차마 상상도 못 했습니다" (장병탁 서울대학교 컴퓨터공학부 교수) 실제로 그 당시 나온 많은 언론 기사들은인공지능/머신러닝/딥러닝이라는 용어를 혼용하며알파고가 이세돌을 꺾고챔피언이 될 수 있었던 이유에 대해서 설명합니다. 하지만 따지고 보면 기계 지능에 관한 용어기계가 스마트하다는 것을 표현하기 위해,사람들 입맛대로 사용됐다고 보시면좀 더 명확할 것 같은데요, 서로 연관성도 높고 겹치는 부분도 많기 때문에얼뜻보면 비슷해 보이지만사실 이들 용어 간에는 큰 차이가 있습니다. 다만 정말 이 용어가 무엇을 의미하는지 이해하기엔'넘나' 기술적이라는 문제만 남아있을 뿐이죠. 지난해 알파고 이슈를 함께 커버했던선배와 저의 실제 대화를 통해이 어려움을 간접적으로 접할 수 있습니다. "그래서 알파고가 어떻게 학습을 한다는 건데?" "딥러닝이라는 인공신경망을 이용했습니다"

1.인공신경망을 학습시킬방한 대량의 데이터 확보 2.빅데이터를 빠른 속도로 처리할 수 있는,CPU(중앙처리장치)와 GPU(그래픽처리장치)를 활용한대규모 병렬 컴퓨팅 인프라의 비약적인 발전 3.효과적인 머신러닝 알고리즘의 출현, 전문가들은 이 삼박자가 어우러지면서암흑기에 놓여 있었던 머신러닝* 연구에큰 진척이 있었다고 분석합니다. *머신러닝컴퓨터가 스스로 데이터를 학습해문제를 해결하는 것을 의미한다. 지난 2012년 제프리 힌튼 교수가 딥러닝*으로 이미지넷 대회에서 우승을 거둔 이후로딥러닝이 큰 인기를 끌고 있는데요, *딥러닝(Deep Learning)머신러닝의 기법 중 하나.생물학적 신경망을 본떠 만든 인공신경망을 활용한다.인공신경망에는 심층신경망(DNN),합성곱신경망(CNN) 등 여러 종류가 있다. (참조 - 장병탁 교수 강연 '폰 노이만, 정보화시대') 이에 따라 칩 제조회사들도 딥러닝을 가속화할칩 개발에 뛰어들고 있습니다. 특히 칩 제조회사들은 병렬계산에 특화된 GPU 가속기 개발에 힘을 쏟고 있죠. 엔비디아 케플러(Kepler) K40, 4.3테라플롭스/235W엔비디아 맥스웰(Maxwell) M40, 5.8테라플롭스/250W엔비디아 파스칼(Pascal) P100, 9.5테라플롭스/300W 데이터 처리 속도가 계속 늘어가는 것 보이시죠? 여기서 플롭스(FLOPS)란초당 부동소수점 연산이라는 의미입니다. 이렇게 머신러닝에 특화된 칩 시장은2015년 5억1300만달러(5876억원)에서2025년 122억달러(14조원) 수준으로커질 것으로 보입니다.

“기업 입장에선 최대한이윤을 추구할 수밖에 없잖아요” 이렇게 생각할 수도 있는데요. 단기적으로 이윤만 추구하다가오히려 더 큰 비용을 치르는 게결과적으로 큰 손해일 수 있습니다. https://youtu.be/VJ5vLIdFkPs 올 1월에 개봉했던 영화‘딥워터 호라이즌’도 마찬가지인데요. 이 영화는 2010년 4월 미국 앞바다멕시코만에 위치했던 석유 시추선딥워터 호라이즌 호가 폭발했던사상 최악의 해양 재난을 그립니다. 영화에 나오는 석유회사 본사는최대한 작업량을 늘리기 위해안전검사를 건너뛰라고 지시합니다. https://youtu.be/wIfV5V1AK3A 결국 시추장비 문제로 인해시추선이 폭발하면서 기름이 유출됐고인명피해는 물론 주변 해역이기름 범벅이 되는 환경 참사였습니다. “사고 자체를 예견할 순 없지만사건을 예측할 순 있습니다” “딥워터 호라이즌 사태 5년쯤 전에CEO가 바뀐 후 환경 관리 비용이 점점 줄었다는 걸 알 수 있습니다.관련 리스크가 높아질 수밖에 없죠” (지속가능발전소 대표 윤덕찬) 참사가 벌어지기 전 해당 기업은회사 이름을 British Petroleum에서BP로 짧게 바꾸면서 자신들의 모토를 ‘석유를 넘어서(Beyond petroleum)’

*이 기사는 독자의 이해를 돕기 위해 섹스로봇에 관한 다양한 영상 자료를 포함하고 있습니다. 일부 사용자가 불쾌감을 느끼거나 성인을 대상으로 하는 콘텐츠를 담고 있으니 이점 미리 양해 부탁드립니다. 오늘날 자유주의 사회에서는 각양각색의 섹스를 용인해주고 있습니다. 인간의 성적 희열을 위한 섹스토이와 자위 도구들을 구매할 수 있는 성인용품매장도 손쉽게 찾아볼 수 있으며, 깔끔하고 밝은 분위기의 여성 전용 성인용품매장도 점차 늘어나는 추세입니다. 과거와 현재로 이어지는 ‘섹스돌' 사실 인간이 인간의 모습을 닮은 물건(?)과 사랑에 빠진 이야기는 고대 그리스 로마 시대까지 거슬러 올라갑니다. 조각가 피그말리온은 그가 조각한 조각상과 사랑에 빠집니다. 얼굴부터 몸매까지 너무나 완벽해 여자 사람은 거들떠 쳐다보지 않던 피그말리온은 자신의 조각상과 함께 잘 특수침대까지 제작할 정도로 조각상에 빠져들죠. 결국은 그는 사랑의 여신인 아프로디테를 찾아가 ‘이 조각상을 진짜 사람으로 만들어 달라’고 애원합니다. 이 감동적인 사랑(?)에 감복한 아프로디테는 조각상을 실제 사람으로 만들어줬고, 둘은 알콩달콩 행복하게 살았다는 이야기! 이는 완벽한 이상형에 대한 인간의 정신적, 육체적 욕망이 수십 세기를 걸쳐 오늘날까지 내려오고 있다는 걸 보여주는 단적인 예라고 볼 수 있겠습니다. 이런 판타지는 SF영화나 드라마의 단골 소재이기도 합니다.

지난주 AI 업계에 핫한 투자 소식이 전해졌습니다. 그 주인공은 캐나다 몬트리올에 있는AI 스타트업인 엘리먼트AI! 지난해 12월 마이크로소프트 벤처스로부터시드머니를 받은 데 이어, 이번 시리즈 A 단계에서1억200만달러(1158억원)를 투자받았습니다. 시리즈 A 투자는 실리콘밸리 AI전문 투자사인DCVC의 주도로 이뤄졌으며, 마이크로소프트 벤처스, 엔비디아,피델리티 인베스트먼트 캐나다, 인텔 캐피탈,NBC(National Bank of Canada), 리얼 벤처스 등이이번 라운드 투자에 참여했죠. 우리나라 투자회사도 엘리먼트AI시리즈A 투자에 참여했습니다. 그 주인공은 바로 한화인베스트먼트. 한화인베스트먼트는 이번 엘리먼트AI를 포함해기술, 광고 분야 스타트업 10곳에 투자를 해왔죠. (참조 - 한화인베스트먼트, 글로벌 스타트업 'Element AI'에 투자) 정말 많은 투자회사가너도나도 엘리먼트AI에 러브콜을 보냈군요 *_* “요즘 AI가 화두라서 구글, 페이스북과 같은 기업들이AI 스타트업을 인수하거나 투자하는 사례가 많잖아요” "그런데 왜 엘리먼트AI 투자가 유독 핫하다고말씀하시는 거죠?" 그건 바로 AI 스타트업이 시리즈 A 단계에서받은 투자 중 가장 큰 규모이기 때문입니다.

얼마 전 구글코리아에서 열린‘구글 AI 포럼’ 행사에 다녀왔습니다. 인공지능이 의학 분야에 가져온 혁신이라는 주제로포럼이 진행됐는데요, 그중에서도딥러닝이 질병을 조기 발견하는 데 미치는긍정적인 영향에 대해 자세히 알 수 있었습니다. 구글 리서치 의학 영상팀 소속릴리 펭(Lily Peng) 프로덕트 매니저가이날 발표자로 나섰습니다. 캘리포니아대학교 샌프란시스코캠퍼스에서 의학 박사,버클리캠퍼스에서 생명공학 박사,스탠퍼드대학교에서 화학 공학과 학사학위를 받은 그는의사이자, 과학자 역할을 톡톡히 수행하고 있죠:) 이날 릴리 펭 매니저는 구글이 의료영상 연구에서가장 많은 혁신을 이룬 분야인 '안과학’과'디지털 병리학'에 관한 성과를 발표했습니다. "잠깐! 의료영상에서 딥러닝이활발하게 사용되는 이유는 무엇인가요?" 지금까지는 개발자가 특징을 하나하나구분하고, 입력해야 했습니다. 하지만 데이터 복잡도가 높아지면서인간이 모든 것을 100% 완벽하게 구분한다는 건(의미를 부여하는 건) 사실상 불가능에 가깝죠. "하하하 맞아요, 저도 에버노트에서완벽한 태그 시스템을 구축하려고 했지만,결국 실패했어요” "사람이 모든 노트 내용을 파악한 뒤적절한 태그를 일일이 붙이는 건불가능에 가까운 거라는 걸 깨달았죠” 딥러닝은 특징을 자동으로 추출합니다. 예를 들어, '고양이' 사진을 학습한다면,기계가 알아서 고양이라고 부를 수 있을 만한주요 특징을 찾는 거죠. 게다가 학습 데이터가 많아지면성능은 더욱 좋아집니다. 이미지 분류 및 분석에 딥러닝 기술이 활용되는 이유죠.

2020년, 전체 시장 50억달러(약 6조원) 2011년 9400만달러(약 1120억원)에서2016년 10억4900만달러(약 1조2천억원) 로 투자 증가 회사 임원 중 80%가인공지능(AI)이 직원 생산성과 성과를 향상할 것이라고 예상 이 중 44%는 AI 탑재된 기기가 음성이나 텍스트로 정제된 정보를 제공해의사결정에 도움 줄 것이라고 예상 인력의 16%가 일자리를 잃고9%가 새 일을 얻게 될 것으로 예측 통계를 보시다시피 AI는IT 업계를 포함한 모든 산업,일자리 지형을 흔들고 있습니다. 앞으로도 AI는 기술 자체의 성장 가능성,쓰임새의 고도화, 다양화 측면에서향후 몇 년 동안 주목받을텐데요. 이렇게 관련 통계로 AI가어디에 사용될 수 있을지,얼만큼, 어디까지 성장할지를전반적으로 살펴볼 수 있습니다. 이미 서비스에 꽤 적용되고 있으면서활발히 개발되고 있는 분야가챗봇, 가상 비서, 번역 등이었죠. (엔터프라이즈 CS 분야는 챗봇에포함될 수 있지만 시장이 꽤 커서따로 떼어서 보려고 합니다^^) 즉, 가까운 미래에 보게 될AI는 다양한 형태의 커뮤니케이션과밀접한 연관을 띄게 될텐데요. 그래서 이번 기사는 ‘커뮤니케이션과 AI’하나의 주제에 집중해 정리해봤습니다. 1.대화 방식 디자인하기 우선 컴퓨터가 등장하면서 사람들은기계의 언어와 규칙을 배워야 했습니다.이제는 기계가 사람의 언어를 배웁니다.

오늘은 구글 번역 서비스기자간담회에 다녀왔습니다. 구글은 11월 초, 새로운 기술을도입한 번역 서비스를 공개했는데요.많은 사람들이 SNS에 번역 결과를공유하면서 놀랍다는 반응을 보였었죠. 구글은 우선적으로 웹, 앱에서 8개의언어조합으로만 번역 서비스를 내놨죠. 세계200개 언어에서 13번째 정도로많이 사용되는 언어인 한국어역시 서비스 대상에 포함됐습니다. 기자간담회에서는 이 서비스를 공개한구글의 번역 매니지먼트 제품총괄버락 투로브스키와 화상연결을 했습니다. 그는 구글이 인공지능(AI)를 이용해번역 서비스를 향상시키려는 이유를밝히면서 발표를 시작했습니다. “매일 같이 즐기는 인터넷의50%가 영어로 돼 있습니다.실제론 세계 인구의 20%만영어를 사용하는데도 말이죠” “(인터넷에서든, 현실에서든)구글은여러분이 정보를 찾거나 소통하는 데언어가 장벽이 되지 않았으면 합니다” 구글이 이렇게 번역 서비스에자신감을 보인 이유가 있었죠. 기존에 사용하던 머신러닝이 아닌,딥러닝 기술을 적용해서였습니다.

오바마 대통령만큼 IT, 스타트업에관심이 많았던 대통령도 또 없을 겁니다. 그는 2008년 선거 때 SNS와 데이터를활발하게 이용해서 당선이 됐었죠.선거전략기획에 스타트업 인재들을 끌어들일 수 있었던 덕분입니다. 당선되고 나서도 정부 조직에 CTO(최고기술경영자), 최고데이터과학자등 직책을 만들고 전문가를 앉혔죠. 이외에도 공교육에 코딩 교육 코스를도입하기 위해 관련 행사에 모습을 드러내서자바스크립트를 (한줄) 짠 최초의 대통령이 됐고요. SXSW에 등장해 ‘기술이 정부에 미치는 영향’을주제로 기조연설을 하기도 했습니다. https://www.youtube.com/watch?v=wfsIZioIpdI 뉴욕타임즈의 기술 칼럼니스트는“오바마는 기술이 삶을 풍요롭게 만들고사회를 빠르게 진보시키는 데에 기여한다고인정한 최초의 미국 대통령”이라고 평가했죠. “지난 8년 동안 실리콘밸리는두 번째 전성기를 맞이했습니다.이번 정부가 IT업계에 기여한 부분은장기적으로도 큰 영향을 미칠 것입니다” 아이폰 보안 문제와 관련해서FBI와 애플이 갈등을 빚기도 했지만,오바마 정부는 테크씬에서 대체로사랑받은 대통령이라고 할 수 있습니다. 그는 임기 말인 지금까지도이 기조를 유지하고 있습니다. 얼마 전 역사 깊은 IT 전문매체‘와이어드’와 AI 관련 인터뷰를 했죠.MIT 미디어랩의 디렉터와 함께였습니다. AI(인공지능)를 주제로 잡은 건 아무래도PC, 모바일에 이어 그 다음은 AI가대세 기술이 될 것이라는 예측이 많고,

삼성전자가 미국의 인공지능(AI)회사를 인수했습니다. 비브랩스입니다. https://www.youtube.com/watch?v=Rblb3sptgpQ (비브랩스가 테크크런치 디스럽트에서 시연하는 장면) 비브랩스는 네 살짜리 스타트업입니다.사람의 말과 텍스트를 이해하고여기 반응하는 디지털 비서를 개발합니다. 애플 시리, 구글 어시스턴트와 비슷하죠. 삼성전자는 비브랩스의 기술력과오픈된 AI 생태계가 필요했고,비브랩스는 삼성전자의 스케일이 필요했습니다. 인수 금액은 밝혀지지 않았는데요. 최근 미국에서 AI 개발 인력이매우 귀하다는 걸 생각했을 때, (와이어드에 따르면 평균 몸값이미식축구 유명 쿼터백의 연봉이라고.약 3천만달러, 356억원 정도입니다) 게다가 회사 공동창업자들이 과거시리(네, 애플 시리입니다!)를 개발한사람들이라는 점을 봤을 때, 또 어느 기기에서나 AI를사용할 수 있는 오픈 플랫폼 생태계를꾸리기 힘들다는 걸 고려했을 때, 삼성전자가 꽤 큰 금액을치렀으리라 예상합니다. 비브랩스 입장에서는 어떨까요? 다그 키틀로스 CEO가 자신의 미디엄에회사를 매각한 세 가지 이유를 적었습니다. -널리 사용되는 삼성의 기기와 서비스-AI 시대의 비전 공유-서드파티와의 파트너십

지난주, 경쟁이 난무하는 IT 업계에 또 하나의 ‘저스티스 리그’가 생길지 모른다는 소식이 들렸습니다. 뉴욕타임즈가 9월 첫날 빅뉴스로, 다섯 개의 거대 IT 기업이 ‘인공지능(AI) 표준 윤리’를 만들려고 한다는 뉴스를 냈죠. 알파벳, 아마존, 페이스북, IBM, 마이크로소프트가 그들입니다. 공교롭게도 이 소식이 터지기 직전 스탠포드 대학 위원회는 ‘100년의 AI 연구’ 프로젝트 결과로 ‘2030년의 AI와 일상’ 보고서를 내놨습니다. 에릭 호르비츠 마이크로소프트 연구원이 이 프로젝트를 이끌고 있습니다. 스탠포드 대학교 뿐만 아니라 하버드, 버클리, 카네기멜론 브리티시 컬럼비아 등 학계에서 내로라하는 대학이 참여했죠. “우연인지 필연인지 모르겠지만 저스티스 리그가 만들어질 수 있는 이론적인 배경을 제공하게 됐네요^^;” “학계와 업계 각각의 빅네임들이 각자의 자리에서 할 일을 하면서, 어떻게 쿵짝이 잘 맞은 것 같아요” 특히 ‘100년의 AI 연구’팀은 보고서에서 “정부의 정책은 뒤쳐졌고 갈피를 못잡는다”고,

“최 기자 요즘 어떤 벤처 창업,기술 분야에 관심 있어?” “벤처는 무슨 #그래서_최순실은?” “....그것도 중요하지만,각자 할 일해야지???” “넵 ㅜㅜ” “아무래도 요즘은 o2o나 mcn 등지난 2~3년 간 창업 열풍을 주도했던힙한 트렌드는 잘 안보이는데요” “하지만 세상을 변화시킬컴퓨팅 기술의 발전은뭔가 임계치에 근접하는 느낌이에요.개인적으로는 음...” “뜸들이지 말고 이야기해봐 ㅋㅋ” “챗봇과 음성 인식 인터페이스를활용한 서비스들이 속속 등장하고있는게 정말 큰 시사점인 것 같아요” “그 뭐 심심이나 물건 구매유도하는 게 챗봇 아냐?” “또 챗봇이 고도화된다고 해도결국 상담 센터를 대체하는 ARS랑 다른 게 뭘까?” “또 음성인식을 강조하는전자제품들이 속속 등장하는데,멀쩡한 리모콘 두고왜 목소리로 TV를 켜나?” “가족들 앞에서 해봐.정말 손발이 오그라듬 ㅋㅋ” “챗봇이나 음성인식 인터페이스를주목해야 하는 이유는크게 두가지로 볼 수 있어요” “첫 번째는 컴퓨터에게 명령을내리는 인터페이스가 변했다는 것!” “과거 PC를 제어하던 DOS 운영체제는‘키보드 입력’으로 명령어를입력하는 인터페이스였습니다”

“나를 창조한 존재를 미워하는 게 잘못인가요?” 영화 엑스 마키나의 인공지능(AI)‘에이바’의 대사입니다. 자신을 만들어낸 인간 네이선을향해 던진 이야기죠. 섬뜩합니다. AI가 인류를 멸종시킬 수 있다면,멸종시키려는 의지도 있다면,이 하나의 질문이 신호탄이 될 수도 있어섭니다. 엑스 마키나 외에도 아이로봇, 트렌센던스,스페이스 오딧세이 2001, 블레이드 러너 등, 강한 AI가 인류를 파괴한다는 내용의영화, 소설 등 창작물은 정말 많았습니다. 그 이야기들은 대중을 홀린 동시에AI에 대한 막연한 두려움을 갖게 했죠. *강한 AI론 컴퓨터가 인간과 같은, 혹은 더 강한지능을 가질 수 있다는 AI 이론입니다. 지능은 어떤 문제를 발견, 생각해내고해결하며, 스스로를 인식하는 능력입니다. 반면 약한 AI론은 어떤 문제를 사고하고나해결하지 못하는 AI를 만드는 연구입니다.AI가 지능을 가지지 못하리란 이론이죠. 이 AI는 특정한 분야에서는 미리정의된 규칙을 이용해서 지능을 흉내냅니다.

“제가 예측한 인공지능(AI)의 미래는당장은 아니라도 언젠간 일어날 일입니다” 레이 커즈와일이 자기 책을비판한 사람들에게 한 말입니다. 그는 1980년대부터 세 권의 책을 써서2045년까지의 큰 그림을 그린 것으로유명한 컴퓨터 공학자이자 미래학자죠. 그는 IT 세계에서 2~3년은 매우긴 시간이고, 그동안 세계는 크게변화한다고 주장했습니다. “내가 빠뜨린 것이 없다는 얘기가 아닙니다.하지만 과거에 내가 그렸던 큰 그림들이지금 많은 부분 현실화했다고 자부합니다” “특히 1980년대 예측했던 미래를 두고‘몇수십년이나 한 세기 지난 뒤에야일어날 일을 그리고 있다고 했던비평가들의 말과 비교하면 더더욱요” 미래를 큰 그림으로 그리는 일은‘너무 긍정적’이라거나,‘예측하기 이르다’는 평을 듣습니다. 분명 예측한 모든 일이 맞지는 않죠. 또 법, 도덕, 철학 기준으로 판단했을 때,속도가 지나치게 빠르다거나방향이 어느 한쪽으로 너무 기울었다면교정하는 과정도 필요할 것입니다. 하지만 이 과정에서도 대안적으로나마AI에 대한 가정, 예측이 필요합니다. 때문에 지난 두 기획에서 다룬AI의 역사를 바탕으로 미래를예측해보고자 합니다.

5월 6일 내놨던 기획 기사‘인공지능(AI) 역사 10대 사건’(상)편에 이어서 (하)편을 냅니다. 3월에 열린 알파고와 이세돌 9단의바둑 경기에서 알파고가 승리를 거뒀죠.벌써 두 달이 지났군요. 이 행사 덕분에 다시금AI 기술이 주목받고 있습니다. ‘다시금’이란 단어를 쓴 건,주목도를 기준으로 AI의 역사는롤러코스터를 탄 마냥오르락 내리락하기 때문입니다. 어떻게 롤러코스터를 탔는지쭉 살펴보기 위해서 과거를 짚어봤습니다. 최초의 컴퓨터가 나온1950년대부터, 65년이 넘는기간 동안 일어난 중요한 사건 열 개 중 나머지여섯 개를 오늘 풀어내려고 합니다. (상)편에서 AI의 겨울이 불어닥친상황에서 기사를 마무리지었었죠. 겨울이 오는 데에 주요 원인이 된마빈 민스키 교수의 저서 ‘퍼셉트론’부터 이야기를 풀어나가 보겠습니다. 1969년, 퍼셉트론 출간 1960년대 AI 연구의 패러다임은‘연결주의’였습니다. 연결주의의 대표 연구 주제는‘뉴럴 네트워크’, 즉 ‘뉴럴넷’이었고요. 뉴럴넷은 인간의 뇌 기능을 적극적으로모방하며 개발된 인공 신경망입니다. 그러니까 인간 뇌의 기능을제일 적절히 베낀 뉴럴넷을 내는 것이AI를 연구하는 궁극적인 목적이었습니다.

알파고와 이세돌 9단의 바둑 경기는대중이 인공지능(AI)에 관심을갖게 한 중요한 계기가 됐습니다. 소프트웨어 개발자나 엔지니어만관련됐다고 생각했던 AI 기술이일반인에게도 의미있게 다가가서죠. 다섯 번의 경기를 하는 동안이세돌 9단이 알파고에게 연거푸 지자, 그는 어느 새 컴퓨터와 대결하는인류의 대표가 돼 있었습니다. 대중은 ‘나도 인류의 한명’임을어느 때보다 절감하며 그를 응원했고요. 때문에 대결 직후 벌어진AI 관련 논쟁의 핵심은낙관론과 비관론이 됐습니다. 사람들은 AI가 일자리를 뺏고인류를 멸종시키리라는비관론과 함께, 인류의 문제를대부분 해결할 거라는낙관론을 폈습니다. 각종 SF 영화와 소설의콘셉트가 현실화되는미래를 묘사하면서 말이죠. 실제로 올해 코믹콘에선AI를 토론 주제 중 하나로진지하게 다뤘습니다. 이 자리에서 알파벳의 문샷 프로젝트수장인 아스트로 텔러는 AI를 볼 때낙관론과 비관론을 넘어 장기적 관점으로봐야한다고 이야기했습니다. *문샷 프로젝트알파벳이 AI를 포함한다양한 미래 기술을개발하는 프로젝트 이름 “사람들이 SF나 코믹스 영화를보고 AI의 미래를 이야기하는 것도분명히 의미 있다고 생각하지만” “영화에서 나오는 AI는 현실과많이 동떨어져 있습니다”

저희, 메시지 앱을 참 많이 씁니다. 매일 카카오톡, 라인, 메신저 등으로대화를 나누죠. 일상이 됐습니다. 최근 여기 변화를 주는 기업이 늘었습니다. 라인, 왓츠앱, 페북 메신저, 슬랙이‘챗봇(Chatbot)’을 붙이고 있어섭니다. 챗봇은 채팅로봇의 줄임말입니다.‘수다떠는 로봇’이죠. 여기서 로봇은 우리가 생각하는사람 모양의 고철덩어리는 아니고요.그보단 가상의 대화 상대입니다. 애플의 시리나 구글의 구글나우,마이크로소프트의 코타나 등‘디지털 비서’와 비슷합니다. 메시지 앱에 붙는다는 점,좀더 적극적으로 일을수행한다는 점이 다릅니다. 챗봇을 어디에 쓸까요.프랜차이즈 음식점 타코벨의봇을 예로 들어보겠습니다. 위의 움짤처럼 사용됩니다.봇으로 주문하고 매장에서 구매합니다. 직장에서도 사용할 수 있습니다.

May의 글.스.톡.입니다! "글로벌.스타트업.토크(talk)의 줄임말!" 해외의 핫한 스타트업들을 소개하고,글로벌 스타트업 동향을 짚는 코너입니다. 더 좋은 글스톡 기사 더 많이 낼테니까요.앞으로도 많은 관심과 열독 부탁드립니다.^^ 세일즈포스닷컴이 딥러닝 스타트업인메타마인드를 인수했습니다.10명의 직원을 모두 데려갔죠. 세일즈포스닷컴은 다른 기업에게클라우드 서비스를 판매하는대형 소프트웨어 기업입니다. 메타마인드는 우리가 일상에서 쓰는 말을딥러닝으로 분석해서 행간의 의미를 읽는컴퓨터 기술을 개발했습니다. 2014년생인 이 딥러닝 회사는얼마 전 자사 기술의 일부를담은 보고서를 내놨습니다. 딥러닝 분야의 대가인 요슈아 벤지오몬트리올 대학교 교수가 감수했는데요.보고서를 이렇게 평가했습니다. “보고서를 쓴 사람이 택한 접근법부터예술의 경지에 오른 결과를 기준으로삼은 것까지 봤을 때, 매우 인기 있는주제가 될 것 같습니다” 학술적으로도 기술의 가치를인정받은 셈입니다. (참조 – 세일즈포스닷컴, 메타마인드를 인수하다) 이번 건까지 합쳐 세일즈포스닷컴은올해 초에만 두 개의 딥러닝스타트업을 인수했습니다. 특히 메타마인드를 인수 하기 전엔마크 베니오프 CEO가 지난해개인 자격으로 이 회사에 투자했고,

영국은 ‘인공지능(AI)’이라는단어가 등장했을 때부터관련 연구의 중심지였습니다. 맨체스터 대학에서 일하던 앨런 튜링은1950년 ‘컴퓨팅 기기와 지능’ 논문을 내놓고그 유명한 ‘튜링 테스트’를 제안했습니다. (참조 – 텔레그래프 관련 기사) “이 기계가 인공지능을 갖추었나”를 판단하는 테스트입니다.여전히 권위있는 연구입니다. AI를 가장 잘 표현했다는 영국 영화‘엑스 마키나’의 핵심 콘셉트도이 테스트에 기반했죠. AI 연구는 그 이후 부흥기와시련기를 거듭하다, 영국인인제프리 힌튼 교수로 수렴합니다. 그는 컴퓨팅 기능과 펀딩, 데이터가모자라서 고구마 천 개 먹은 듯답답하게 흘러가던 AI 연구에‘딥 러닝’을 소개한 사람입니다. 딥 러닝은 AI 학계와 관련 사업이발전할 수 있는 발판이 됐습니다.기술 발전으로 때를 잘 맞추기도 했지만요. 영국의 IT 언론은 영국이 AI 학계에서만두각을 나타낼 것이 아니라학자, 스타트업들이 미국 IT 기업과협력해 산업을 발전시켜야 한다고 주장합니다. (참조 – 텔레그래프 관련 기사) 미래에 AI가 뜰 것은 확실한데 이 분야를제대로, 꾸준히 공부한 개발자는 부족하기 때문이죠. 영국 AI 학계에 있는 학자, 개발자들이그런 역할을 할 수 있을 거라고 본 겁니다.

애니메이션 <소드 아트 온라인>이나 판타지 소설 <달빛조각사> 등 인기 만화나 소설 속에서 묘사하는 게임의 미래는 비슷합니다. VR(Virtual Reality)가 극도로 발달해 현실과 구분이 없어진 가상 세계 안에서 주인공들은 사람과 구별이 거의 불가능한 NPC(Non-Player Character)들과 함께 모험을 펼치는데요. 이런 관점에서 보면 게임의 미래는 하드웨어 분야는 VR 소프트웨어 측면에서는 인공지능 (AI, artificial intelligence)이 될 것 같다는 생각이 듭니다. 그런데 AI의 발전으로 최고수의 게임 플레이를 할 수 있는 NPC가 등장한다면 게임이 더 재밌어질까요? 아닐 겁니다. 게임의 재미는 '잘하는 것' 외에도 무궁무진하기 때문이죠. 이에 대해 엔씨소프트의 인공지능 연구를 총괄하고 있는 AI Lab의 이재준 상무는 "옛날에 접대 골프의 미묘함에 대해 설명을 들은 적이 있어요. 아슬아슬하게, 최고의 쾌감을 느낄 수 있도록 잘지는 것이 접대 골프 최고의 기술이라고 하더군요" 이렇게 AI가 만들어 갈 새로운 게임의 재미에 대한 힌트를 주셨는데요. 과연 AI는 접대 골프를 제공할 수 있는 만렙 골퍼 수준으로 발전할 수 있을까요?