알파고와 이세돌의 바둑 대전을 보면서 충격에 빠진 후 인공지능(AI)에 대한 관심도는 높아지고 있다.

 

이런 가운데 인공지능이 눈앞의 현실로 다가왔다. IBM 인공지능 ‘왓슨’이 한국어를 습득, 국내 시장에 진출하는 것이다.

 

(메인 사진 : 대한천식알레르기학회 학술대회)

◆한국어 사용 왓슨부터 왓슨 솔루션까지
2017년 3월이면 보험상담원 ‘왓슨’을 만나볼 수 있게 된 것이다.

왓슨 국내 사업 파트너사인 SK C&C는 최근 국내에 진출한 외국 보험사의 ‘차세대 콜센터 사업’ 수주에 참여, 우선협상자로 선정됐다.

이 센터는 사람이 아닌 인공지능이 작동하는 콜센터 시스템이고, 한국어를 사용하는 ‘왓슨’이라는 점에서 관심도는 더욱 높은 상황이다.

SK C&C는 왓슨의 한국어 서비스를 ‘에이브릴’로 명명하고 다양한 추가 사업 모델도 개발 중이다.

롯데그룹도 향후 5년 이내에 백화점과 마트 등 그룹내 전 유통채널에 인공지능을 활용한 신개념의 쇼핑 도우미서비스를 도입한다. 신제품 개발과 전략수립에도 AI를 활용한다는 계획이다.

관련하여 롯데그룹은 지난 21일 한국IBM과 ‘왓슨’ 솔루션을 도입하는 내용의 업무협약을 체결했다.

이번 협약에 따라 롯데는 왓슨의 고객 데이터 분석 등을 활용해 ‘지능형 쇼핑 어드바이저(조언자·도우미)’와 ‘지능형 의사결정 지원 플랫폼’을 개발한다는 계획이다.

롯데는 왓슨을 포함한 그룹 통합 IT서비스를 구축해 5년 안에 모든 사업 분야에 도입한다는 계획이다.

◆인공지능, 2017년 ‘티핑 포인트’
2016년이 인공지능의 중요한 한 해였다면 2017년은 인공지능(AI)이 더욱 혁신 및 성장할 것이라는 예측이 나오고 있다.

올 한해 IT 업계에서 가장 주목을 받은 것 중의 하나가 인공지능이다.

실제 기술 시장 분석 업체인 CB 인사이트(CB Insights)에 따르면, 2016년에만 최소 20개의 인공지능 업체가 인수됐다.

애플은 이모션트(Emotient), 튜플점프(Tuplejump), 투리(Turi)를 인수했고, 세일즈포스는 프레딕션IQ(PredictionIQ)와 메타마인드(MetaMind)를 인수했다.

구글은 Api.ai와 무드스톡(Moodstocks)을, 인텔은 잇시즈(Itseez), 너바나 시스템(Nervana Systems), 모비디우스(Movidius)를 인수했다.

트위터, 이베이, 오라클, 아마존, 마이크로소프트, GE 역시 인공지능 업체를 인수했다.

이들 중 일부는 신생기업을 대거 인수하기도 했는데, 이는 대기업들이 단순히 기술이 아니라 인공지능 전문인력에 높은 관심이 있다는 것을 반증하는 것으로 인공지능의 잠재력을 높게 평가하고 있다는 분석이다.

관련하여 구글은 지난 5월 I/O 개발자 컨퍼런스에서 구글이 인공지능에 어떻게 집중하고 있는지를 제시하면서, 인공지능을 탑재한 구글 어시스턴트, 구글 홈(Google Home), 채팅 앱 알로(Allo), 화상 통화 앱 듀오(Duo)를 공개했다.

또 IBM 회장이자 CEO인 버지니아 로메티가 지난 10월 IBM 월드 오브 왓슨(World of Watson) 컨퍼런스 기조연설에서 5년 후에는 사적이든 일적이든 모든 중요한 결정은 IBM의 왓슨 인공지능 시스템의 도움을 받게 될 것이라고 밝히기도 했다.

이런 부분들은 인공지능의 진화가 확실하다는 것을 보여주는 것이라는 평가다.

실제 2017년에는 인공지능이 한 발자국 앞으로 나아가는 것이 아니라 큰 폭으로 도약해서 디지털 비서, 자율주행차, 자율비행기 등 다양한 부분에서 스마트 시스템을 보게 될 것이라는 전망이다.

무어 인사이트 & 스트레티지(Moor Insight & Strategy) 애널리스트 패트릭 무어헤드는 2017년에 인공지능 기반의 플랫폼을 앱이나 서비스에 활용하는 기업들이 훨씬 더 많아질 것이라며, “아직 인공지능이 티핑 포인트에 와있다고 생각하지는 않지만, 2017년 인공지능이 더 많은 앱에 활용되면서 일어날 것이다”고 전망했다.

◆AI가 인간보다 뛰어난 분야들
인공지능 중 가장 유명한 것은 아마도 딥마인드(Deepmind)가 개발한 알파고일 것이다.

이런 가운데 AI가 인간과 비슷한, 혹은 더 우수한 역량을 보여주는 대표적인 분야는 다음과 같다.

▲질병 진단…희귀병 환자 진단에 활용
IBM측에서는 AI가 어디까지나 인간 의사들의 작업을 돕는 보조적 역할을 할 뿐이라고 말했지만 일부 보고서에 따르면, 왓슨은 인간(의사들)보다 훨씬 뛰어난 암 진단 능력을 보여주었다고 한다.

이에 왓슨을 희귀병 환자 진단에 활용하고 있기도 하다.

실제 독일 마르부르크 대학병원은 왓슨을 이용해 진단 미확정 희귀병 센터의 의사들에게도  도움을 줄 것으로 기대하고 있다.

이는 방대한 량의 정보를 입력, 처리할 수 있는 능력을 대부분 의사들은 살면서 한두 번밖에 겪거나 진료하지 못하지만 AI는 이런 자료들을 가지고 있고, 활용이 가능하기 때문이다.

▲받아쓰기…인간과 비슷한 수준 기록
마이크로소프트에 따르면 AI는 음성 데이터를 텍스트화 하는 작업에는 더욱 능하다고 한다.

마이크로소프트는 사람만큼, 혹은 인간보다 더 뛰어난 AI 기반의 자동 발화 인식 시스템을 연구 중이다.

관련하여 미국 표준 기술 연구소 테스트에서 5.9% 수준의 오류를 보였는데 이는 마이크로소프트에서 고용한 속기사(사람)와 동일한 오류 수준이며, 또 다른 테스트에서는 11.1%의 오차를 보여 11.3%를 기록한 인간보다 약간 우세했다.

▲나무 블록으로 탑 쌓기
AI는 인간 아기들처럼 나무 블록을 쌓아 올리고 무너지는 모습을 보며 기본적인 물리 지식을 익힌다.

실제 페이스북 리서치팀이 개발한 회선 신경망(convolutional neural network)을 이용한 AI의 경우 블록으로 쌓은 탑이 무너지는 영상만을 보여주기만 했는데 이를 통해 실제 블록이 무너질 상황을 정확히 예측해내기도 했다.

▲뉴스 보도
현재 AI는 구조화 된 데이터를 단어로 전환하는 작업을 매우 빠르게 해낼 수 있다.

실제 파이낸셜 타임즈 한 기자와 캘리포니아 주에 위치한 스타트업 스텔스(Stealth)에서 개발한 AI ‘엠마(Emma)’가 통계 수치가 발표된 후 기사가 제시됐다.

엠마는 12분만에 실업률 통계에 관한 기사를 써 파이낸셜 타임 기자보다 약 3배 빠른 속도를 보였다.

물론 엠마가 제공하는 기사는 정확하고 분명했지만 ‘뉴스’라고 하기에는 아직 부족하다는 평가다.

즉 엠마는 단순한 고용 통계 정보를 문맥 속에 담아내는 일을 넘어서기에는 아직 부족한 부분이 많은 것이 현실이다.

하지만 이는 앞으로 더욱 개발되어 극복할 수 있는 한계라는 분석이 많다.

▲입 모양 읽기
영국 옥스포드대학 한 연구팀이 짧은 문장을 입 모양만으로 읽어낼 수 있는 립넷(LipNet)이라는 시스템을 개발했다.

단어 오류율은 약 6.6%다. 같은 실험에 참가한 인간 경쟁자들의 오류율은 35.5%에서 57.3% 사이였다.

연구팀은 이 기술이 묵음 받아쓰기, 시끄러운 환경에서 입 모양 시각 자료의 도움을 받은 음성인식 등에 활용될 수 있을 것이라 기대하고 있다.

◆의료계 다양한 시도…현실적 접근 필요 
이런 가운데 의료계에서도 다양한 시도가 이어지고 있지만 아직은 초보적인 단계라는 분석이다.

특히 인공지능에 대한 거부감이 있는 것도 사실이기 때문에 이에 대한 근거마련이 우선이라는 지적도 제기되고 있다.

하지만 이런 상황에서 가장 중요한 것은 관망만 할 것이 아니라 현실적인 접근이 중요하다는 주장도 나오고 있다.

관련하여 연세대학교 강남세브란스병원은 지난 28일 이 병원에서 인공지능 전문기업 셀바스AI, 가상현실 전문기업 에프앤아이와 관련 기술 개발 및 연구를 위한 협약을 체결했다.

이번 협약에 따라 세 기관은 인공지능 기술이 접목된 가상현실 응용 인지행동치료 연구, 음성지능 기술을 활용한 심리평가 및 교육훈련 VR 콘텐츠 개발, 딥러닝 기술을 이용한 심리평가 결과데이터 분석, 인공지능 기반 의료용 VR 치료 프로그램 개발 등에 협력하기로 했다.

김근수 강남세브란스병원장은 “강남세브란스병원은 이미 수 년 전부터 VR을 이용한 가상현실클리닉과 임상에서 얻은 빅데이터를 활용한 사업을 추진하고 있다. 향후 다양한 분야에서 상호 협력하여 큰 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

셀바스 AI 김경남 대표는 “인공지능은 딥러닝 기술을 기반으로 하고 있어 정보가 많으면 많을수록 응용범위가 넓어진다. 이미 많은 데이터를 기반으로 딥러닝화 된 셀바스 AI의 기술이 의료 IT 산업에 폭넓게 활용되도록 적극 협력할 예정이다”고 밝혔다.

에프앤아이 정덕환 대표도 “중독, 우울증, 불안장애 치료, 치매 진단 및 예방 등 에프앤아이가 추진해온 가상현실 기반의 정신건강치료 프로그램에 셀바스 AI의 인공지능기술이 결합되면 의료-IT 융합의 새로운 모델이 될 것이다”고 기대를 나타냈다.

 

(사진 : 왼쪽부터) 김경남 셀바스AI 대표, 김근수 강남세브란스병원장, 정덕환 에프앤아이 대표

또 식품의약품안전처는 의료용 빅데이터와 AI를 적용한 의료기기에 대한 가이드라인을 마련, 발표(http://medicalworldnews.co.kr/news/view.php?newsid=1482978169)했다.

하지만 이런 초보적인 접근이 아니라 보다 현실적인 접근과 실행이 더 많이 필요하다는 지적이 많다.

한편 인공지능이란 사고나 학습 등 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술이다. 인공지능은 개념적으로 강 인공지능(Strong AI)과 약 인공지능(Weak AI)로 구분할 수 있다.

 

강AI는 사람처럼 자유로운 사고가 가능한 자아를 지닌 인공지능을 말한다. 인간처럼 여러 가지 일을 수행할 수 있다고 해서 범용인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)이라고도 한다. 강AI는 인간과 같은 방식으로 사고하고 행동하는 인간형 인공지능과 인간과 다른 방식으로 지각·사고하는 비인간형 인공지능으로 다시 구분할 수 있다.

약AI는 자의식이 없는 인공지능을 말한다. 주로 특정 분야에 특화된 형태로 개발되어 인간의 한계를 보완하고 생산성을 높이기 위해 활용된다. 인공지능 바둑 프로그램인 알파고(AlphaGo)나 의료분야에 사용되는 왓슨(Watson) 등이 대표적이다. 현재까지 개발된 인공지능은 모두 약AI에 속하며, 자아를 가진 강AI는 등장하지 않았다.