2015.02.09

'공상에서 현실로' 변곡점 들어선 AI

Sharon Gaudin | Computerworld
두 발로 계단을 오르고 운전을 하는 휴머노이드 로봇, 집 곳곳을 제어하기 시작한 IoT, 질문에 답을 해주는 음성 인식 모바일 소프트웨어… 어쩌면 지금은 인공 지능이 인간의 생활 방식, 일하는 방식을 바꿔내는 바로 변곡점이다



최근 오스틴(Austin)에서 개최된 AAAI-15 컨퍼런스에 참석한 인공 지능(AI, artificial intelligence) 분야의 학자와 전문가들은 AI가 과거와는 다른 지점에 진입했다고 입을 모았다..

구글의 석좌 연구원인 지오프리 힌튼 토론토 대학(University of Toronto) 교수는 "지난 몇 년간 큰 발전이 있었다. AI가 비약적인 성장 곡선을 거쳤다. 이미지 인식 등 불과 몇 년 전까지만 해도 불가능했던 문제들을 해결하기 시작했다"라고 강조했다.

또 인공 신경망 분야의 저명 학자인 힌튼은 앞으로 5년간 AI가 더 크게 발전할 것이라고 내다봤다.

1980년대에도 AI 관련 컨퍼런스에도 많은 청중이 모여들었던 바 있다. 그러나 그 열기를 유지할 만큼 과학이 빠르게 발전하지 못했었다.

테네시 대학(University of Tennessee) 교수로 NSF(National Science Foundation)에서 정보 및 지능 시스템(Information and Intelligence Systems) 부문 디렉터를 맡고 있는 린 파커는 "사람들은 AI가 구현하기 힘든 기술이라는 점을 알지 못했다. 60년대에도 조만간 사람 같이 움직이는 휴머노이드 로봇이 등장할 것이라 기대하곤 했다"라고 지적했다.

실제로 이때의 상상 중에는 아직도 실현되지 않은 기술들이 많다. 예를 들어, 사람 대신 빨래를 개고 아이들을 돌보는 로봇은 등장하지 않았다. 또 비즈니스 회의가 열리는 장소로 우리를 실어 나를 로봇 비행기도 없다. 사무실과 집, 자동차와 연결된 휴대폰도 없다.

WPI(Worcester Polytechnic Institute) 로봇 자동화 및 쌍방향 학습(Robot Autonomy and Interactive Learning) 연구 소장인 소니아 체르노바 조교수는 "미래에 대한 예상이 반복해서 빗나갔다. 합리적으로 추론을 하는 것, 현실을 극복하는 것 모두 어렵다. 그러나 큰 발전이 나타난 것도 사실이다"라고 강조했다.

하지만 오랜 기간 인류를 들뜨게 했던 '전망'들이 마침내 현실화될 조짐을 보이고 있다.

현재 AI는 발전 궤도에 접어들었다. 카네기 멜론 대학(Carnegie Mellon University), WPI, MIT 등 대학 연구소는 물론 구글과 마이크로소프트 등 기술 기업들도 AI 개발에 재정과 지적 자원을 투자하고 있다.

파커는 "현재 낙관론이 커졌다. 예를 들어 로봇 기술이 크게 발전했다. IBM의 왓슨(Watson), 자연어 처리, 음성 인식, 애플의 시리(Siri)같은 기술 덕분이다"고 말했다.

그렇다면 지금 우리를 기다리고 있는 기술 발전은 무엇일까? 자연어 처리, 음성 인식, 사물 인식, 컴퓨터 비전, 기계 번역, 신경망 등이 크게 발전했거나, 큰 발전을 목전에 두고 있다.

이 가운데 상당수 기술은 한층 인간에 가깝게 기동을 하는 로봇 구현에 사용될 전망이다. 또 여러 기능이 하나의 로봇 시스템으로 통합되어 갈 것으로 예측된다.

파커는 "많은 개별 분야에서 큰 발전을 일궈냈다. 그러나 향후 이들 시스템을 하나의 머신으로 통합해야 한다"고 말했다. 그는 "예를 들어, 주인의 명령에 복종하는 가정부 로봇 구현에는 더 많은 시간이 필요하다. 10~20년이 걸릴 수 있다. 그냥 조립을 하면 되는 문제가 아니다. 하위 시스템을 구축할 경우, 다른 하위 시스템 설계에 미칠 영향을 고려해야 하기 때문이다. 별개로 만든 후, 조립을 하는 방식이 아니다. 전체적으로 접근해야 한다"라고 설명했다.

특히 스마트 홈이나 IoT 구현을 지원하기 위해서는 AI 연구의 진보가 좀더 필요한 상태다.

체르노바는 "사람들은 이 미래 시스템에서 많은 것을 기대한다. 시스템이 자신들이 원하는 바를 예측해주길 원한다. 한 차례 이상 중복 명령을 해야 하는 시스템을 바라지 않을 것이다. AI는 사람의 행동양태를 모델화하고, 예측할 수 있는 기술이다"라고 말했다.

그녀는 인공 지능이 IoT에 통합되면, 약 10년 이내에 IoT가 사람들이 사용하고 싶어하는 그런 기술로 격상될 것이라고 내다봤다.

구글의 힌튼은 컴퓨터가 문장과 문서의 내용을 이해하도록 만들어주는 신경망 분야의 발전을 강조했다.

힌튼은 "문장 이해는 구글이 지향하는 핵심 비전과 가깝다. 문서의 내용을 이해할 수 있다면, 검색 품질을 높일 수 있기 때문이다. 이는 AI의 핵심 도전과제이다. 문서를 읽은 후, 그 안의 내용을 이해할 수 있을까? 그렇다면 (예를 들어) 법조계에서 과거 판례를 분석하는데 큰 도움이 될 것이다. 사람이 모든 판례를 읽는 것은 불가능하지만, 컴퓨터는 가능하기 때문이다"라고 말했다.

힌튼은 AI가 급성장하는데, 걸림돌이 그리 많지 않은 상태라고 진단하며, 향후 더 많은 사람들이 이 분야에 합류하기를 희망한다고 전했다.

그는 "조만간 집안 곳곳을 걸어 다니고, 문을 열어주고, 계단을 오르는 로봇이 등장할까? 그러지는 않을 것이다. 그러나 터무니 없는 이야기도 아니다. 좋은 아이디어, 좋은 데이터, 빠른 컴퓨터가 있다면 사실상 불가능은 없다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
 

2015.02.09

'공상에서 현실로' 변곡점 들어선 AI

Sharon Gaudin | Computerworld
두 발로 계단을 오르고 운전을 하는 휴머노이드 로봇, 집 곳곳을 제어하기 시작한 IoT, 질문에 답을 해주는 음성 인식 모바일 소프트웨어… 어쩌면 지금은 인공 지능이 인간의 생활 방식, 일하는 방식을 바꿔내는 바로 변곡점이다



최근 오스틴(Austin)에서 개최된 AAAI-15 컨퍼런스에 참석한 인공 지능(AI, artificial intelligence) 분야의 학자와 전문가들은 AI가 과거와는 다른 지점에 진입했다고 입을 모았다..

구글의 석좌 연구원인 지오프리 힌튼 토론토 대학(University of Toronto) 교수는 "지난 몇 년간 큰 발전이 있었다. AI가 비약적인 성장 곡선을 거쳤다. 이미지 인식 등 불과 몇 년 전까지만 해도 불가능했던 문제들을 해결하기 시작했다"라고 강조했다.

또 인공 신경망 분야의 저명 학자인 힌튼은 앞으로 5년간 AI가 더 크게 발전할 것이라고 내다봤다.

1980년대에도 AI 관련 컨퍼런스에도 많은 청중이 모여들었던 바 있다. 그러나 그 열기를 유지할 만큼 과학이 빠르게 발전하지 못했었다.

테네시 대학(University of Tennessee) 교수로 NSF(National Science Foundation)에서 정보 및 지능 시스템(Information and Intelligence Systems) 부문 디렉터를 맡고 있는 린 파커는 "사람들은 AI가 구현하기 힘든 기술이라는 점을 알지 못했다. 60년대에도 조만간 사람 같이 움직이는 휴머노이드 로봇이 등장할 것이라 기대하곤 했다"라고 지적했다.

실제로 이때의 상상 중에는 아직도 실현되지 않은 기술들이 많다. 예를 들어, 사람 대신 빨래를 개고 아이들을 돌보는 로봇은 등장하지 않았다. 또 비즈니스 회의가 열리는 장소로 우리를 실어 나를 로봇 비행기도 없다. 사무실과 집, 자동차와 연결된 휴대폰도 없다.

WPI(Worcester Polytechnic Institute) 로봇 자동화 및 쌍방향 학습(Robot Autonomy and Interactive Learning) 연구 소장인 소니아 체르노바 조교수는 "미래에 대한 예상이 반복해서 빗나갔다. 합리적으로 추론을 하는 것, 현실을 극복하는 것 모두 어렵다. 그러나 큰 발전이 나타난 것도 사실이다"라고 강조했다.

하지만 오랜 기간 인류를 들뜨게 했던 '전망'들이 마침내 현실화될 조짐을 보이고 있다.

현재 AI는 발전 궤도에 접어들었다. 카네기 멜론 대학(Carnegie Mellon University), WPI, MIT 등 대학 연구소는 물론 구글과 마이크로소프트 등 기술 기업들도 AI 개발에 재정과 지적 자원을 투자하고 있다.

파커는 "현재 낙관론이 커졌다. 예를 들어 로봇 기술이 크게 발전했다. IBM의 왓슨(Watson), 자연어 처리, 음성 인식, 애플의 시리(Siri)같은 기술 덕분이다"고 말했다.

그렇다면 지금 우리를 기다리고 있는 기술 발전은 무엇일까? 자연어 처리, 음성 인식, 사물 인식, 컴퓨터 비전, 기계 번역, 신경망 등이 크게 발전했거나, 큰 발전을 목전에 두고 있다.

이 가운데 상당수 기술은 한층 인간에 가깝게 기동을 하는 로봇 구현에 사용될 전망이다. 또 여러 기능이 하나의 로봇 시스템으로 통합되어 갈 것으로 예측된다.

파커는 "많은 개별 분야에서 큰 발전을 일궈냈다. 그러나 향후 이들 시스템을 하나의 머신으로 통합해야 한다"고 말했다. 그는 "예를 들어, 주인의 명령에 복종하는 가정부 로봇 구현에는 더 많은 시간이 필요하다. 10~20년이 걸릴 수 있다. 그냥 조립을 하면 되는 문제가 아니다. 하위 시스템을 구축할 경우, 다른 하위 시스템 설계에 미칠 영향을 고려해야 하기 때문이다. 별개로 만든 후, 조립을 하는 방식이 아니다. 전체적으로 접근해야 한다"라고 설명했다.

특히 스마트 홈이나 IoT 구현을 지원하기 위해서는 AI 연구의 진보가 좀더 필요한 상태다.

체르노바는 "사람들은 이 미래 시스템에서 많은 것을 기대한다. 시스템이 자신들이 원하는 바를 예측해주길 원한다. 한 차례 이상 중복 명령을 해야 하는 시스템을 바라지 않을 것이다. AI는 사람의 행동양태를 모델화하고, 예측할 수 있는 기술이다"라고 말했다.

그녀는 인공 지능이 IoT에 통합되면, 약 10년 이내에 IoT가 사람들이 사용하고 싶어하는 그런 기술로 격상될 것이라고 내다봤다.

구글의 힌튼은 컴퓨터가 문장과 문서의 내용을 이해하도록 만들어주는 신경망 분야의 발전을 강조했다.

힌튼은 "문장 이해는 구글이 지향하는 핵심 비전과 가깝다. 문서의 내용을 이해할 수 있다면, 검색 품질을 높일 수 있기 때문이다. 이는 AI의 핵심 도전과제이다. 문서를 읽은 후, 그 안의 내용을 이해할 수 있을까? 그렇다면 (예를 들어) 법조계에서 과거 판례를 분석하는데 큰 도움이 될 것이다. 사람이 모든 판례를 읽는 것은 불가능하지만, 컴퓨터는 가능하기 때문이다"라고 말했다.

힌튼은 AI가 급성장하는데, 걸림돌이 그리 많지 않은 상태라고 진단하며, 향후 더 많은 사람들이 이 분야에 합류하기를 희망한다고 전했다.

그는 "조만간 집안 곳곳을 걸어 다니고, 문을 열어주고, 계단을 오르는 로봇이 등장할까? 그러지는 않을 것이다. 그러나 터무니 없는 이야기도 아니다. 좋은 아이디어, 좋은 데이터, 빠른 컴퓨터가 있다면 사실상 불가능은 없다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
 

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