IT STORY #7 인공지능의 미래! IBM 왓슨과 구글 AI 사례로 알아보기

지난 3월, 구글 알파고와 이세돌의 세기의 대결이 있었죠. 얼추 예상은 했지만, 너무나도 놀라운 결과였기에 구글의 알파고는 굉장한 존재감을 과시했어요. 이로 인해 단번에 우리나라 인공지능(AI) 시장을 뿌리째 흔들어놓기도 했죠. 구글이 인수한 딥마인드가 개발한 알파고는 머신러닝을 통해 스스로와 싸워가며 학습하고 실력을 키워왔는데요. 결국, 인간과 기계의 대결이라는 다양한 담론을 이끌어냈습니다.

▲ 위 이미지는 인용의 목적으로 사용되었습니다. [이미지 출처 - pixbay(geralt)]

사실 인공지능 분야에서 처음으로 대중의 이목을 받았던 것은 TV 퀴즈 프로그램에서 사람과 싸워 승리를 거둔 IBM의 왓슨이 아니었나 싶은데요. 이번에는 의료나 법률 같은 전문 영역에서 활약하고 있는 IBM 왓슨과 구글 AI의 흥미로운 인공지능 활용 사례를 소개해 드리고자 합니다.

▲ 위 이미지은 인용의 목적으로 사용되었습니다. [이미지 출처 - 네이버 영화 <모건>]

영화는 흔히 종합 예술이라고도 부르는데요. 수많은 인력이 모여 만들어진 영화는 적든 많든 사람들 사이에서 오랜 시간 회자되고 추억되는 작품으로 남기도 하죠. 이런 영화가 대중에게 처음 인사를 하는 건 흔히 트레일러라 부르는 영화 예고편을 통해서입니다.

▲ 위 영상은 인용의 목적으로 사용되었습니다. [이미지 출처 - 20th Century Fox 유튜브]

위의 동영상은 20세기 폭스가 만든 영화 모건(Morgan)이 예고편입니다. 공포 장르를 표방한 영화답게 꽤 강렬한 이미지를 전달하는데요. 놀랍게도 이 영화의 예고편을 편집한 것이 바로 IBM의 왓슨이라는 사실! IBM 왓슨이란 IBM이 개발한 인공지능 플랫폼인데요. IBM의 창업자인 토머스 왓슨에서 이름을 딴 것으로, 엄청난 양의 데이터를 분석하고 처리할 수 있다고 해요.

영화 편집을 위해 왓슨은 머신러닝을 통해 100 여 편의 공포와 스릴러 영화를 분석한 후 모건 필름에서 10개의 주요 장면을 추출했다고 해요. 그리고 전통적인 공포 영화 작법을 바탕으로 재배치해 대중이 이해할 수 있도록 만든 것인데요. 영화 <모건>의 줄거리 또한 인간에게 반기를 든 인공지능 탑재 로봇에 대한 내용이라고 하니 왠지 더 흥미가 생기는 것 같지 않나요?

최근 가장 핫한 IT 분야 중 하나는 자율 주행차인데요. 사람이 운전하는 것이 아니라 자동차가 스스로 운전하는 새로운 패러다임을 제시하고 있죠. 이 분야에서는 구글이 유명하지만 최근 IBM도 왓슨을 이용하여 자율 주행차 시장에 진출했답니다.

12인승 전기 버스인 올리(Olli)가 그 주인공인데요. 도심을 달릴 수 있도록 앙증맞게 디자인된 이 버스는 클라우드 컴퓨팅으로 교통 정보를 분석한다고 해요. 자동차 안팎에 30개의 센서를 탑재해 승객에게 더 편안한 승차감과 안정성을 제공하는 것이죠.

하지만 더 흥미로운 사실은 음성을 통해 왓슨과 승객이 소통할 수 있다는 점인데요. 근처의 정보를 사람과 대화하듯 말로 주고받을 수 있다니 정말 놀랍지 않나요? 낯선 사람들과 함께 이용하기엔 살짝 부담스럽긴 해도 왓슨과 한 번 대화를 나눠보고 싶네요!

인공지능은 어찌 보면 새하얀 도화지 같은 어린이라고 비유할 수 있을 것 같습니다. 어떤 것을 어떤 방법으로 가르치냐에 따라 변화무쌍하게 성장하는 아이처럼 인공지능도 학습 내용과 양에 따라 발전 방향이 달라지기 때문이죠. 구글이 오픈소스로 공개한 텐서 플로를 바탕으로 만든 마젠타(Magenta)는 예술을 펼치는 인공지능이랍니다.

마젠타는 사람의 도움을 받지 않고도 완전히 새로운 음악이나 이미지를 만들어 낼 수 있도록 훈련을 받고 있는데요. 물론 완성도 면에서는 아직 다듬어야 할 부분이 많죠. 하지만 창조적인 일은 인간만이 할 수 있다고 생각해왔던 대중에게 또 한번 신선한 충격을 안겨줄 듯해요.

이웃 나라 일본에서는 또 다른 시도가 있었어요. 이번에는 구글이 직접 뛰어들었다기보다는 구글이 펼쳐 놓은 텐서 플로를 기반으로 한 효심 깊은 일본 농부 이야기인데요. 자동차용 임베디드 시스템 디자이너였던 마코토 고이케가 그 주인공입니다. 이 디자이너는 구글의 딥러닝 기술과 초소형 PC인 라즈베리 파이를 이용해 인공지능 오이 선별기를 만들었다고 해요.

사실 오이와 같은 작물 선별은 꽤 고난도 작업일 수 있어요. 많은 농가가 최대한 표준화하기 위해서 나름의 기준을 가지고 분류하고 있지만, 그만큼 많은 인력이 필요한 작업이기도 하죠. 마코토는 이 작업을 스마트하게 자동화할 수 있도록 라즈베리 파이로 제어하는 카메라를 이용했는데요. 수확한 오이의 사진을 찍고 미리 구분해 놓은 규격에 맞게 인공지능이 분류하도록 한 것이죠.

인공지능이 적절한 크기를 구분할 수 있도록 학습시키기 위해 꽤 많은 노력을 기울였다고 하는데요. 그 노력에 대한 보답인지 성과는 괜찮았다고 합니다. 아직 개선의 여지는 있지만, 한 개인의 노력이었다는 것을 감안한다면, 머지않아 더 다양한 분야에서 AI 농군들의 활약을 지켜볼 수 있지 않을까요?

구글의 알파고가 끝내 이세돌을 이겼을 때, 인공지능이 보여주는 미래를 낙관하기보다는 우려하는 시선이 더 많이 있었습니다. 하지만 작은 오이 농장에서 시도된 인공지능 활용 사례처럼 당분간은 우리가 필요로 하는 것을 인공지능이 보조하는 풍경이 이어질 것 같아요. 그 끝에 무엇이 있을지 우리는 아직 답을 내릴 수 없지만, 꾸준히 인공지능 기술의 발전을 지켜보는 것도 좋지 않을까요? 인공지능이 우리의 일상에서부터 저성장, 고령화에 빠져들고 있는 전 세계의 상황을 개선하는 데 도움을 줄 수 있지 않을까 생각해보는데요. 오늘 IBK 왓슨과 구글 AI 사례를 보았을 때, 인공지능의 미래에 대한 여러분의 생각은 어떤지도 궁금하네요.

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