2016년 인공지능은 어떻게 발전할 것인가
공상과학에서나 볼 수 있던 인공지능에 대한 연구가 우리 앞으로 가깝게 다가온 듯 합니다. 자동차 기업들은 무인 자동차를 시험하고, 삼성과 LG 같은 전자기업들은 무선으로 우리가 흔히 집에서 사용하는 가전제품들을 스마트폰으로 조절, 연결하여 활용하는 스마트홈을 몇 년전부터 선보이고 있습니다. 애플과 구글 같은 기업들도 앞으로 다가올 인공지능 관련 사업에 대한 연구에 많은 자금을 투자하고 있습니다.
이러한 흐름 속에서 2015년은 인공지능 산업이 발달하기 시작한 해라고 할 수 있을 듯 합니다. 로봇들은 공장에서 사람들이 꺼려하는 일을 하기 시작했습니다. 그리고 무인 자동차는 현실이 되었습니다. 와이파이가 연결된 바비인형은 목소리 감별장치가 달려, 아이들의 얘기를 들으며 대화합니다. 기업들은 그들의 제품과 판매 향상을 위해 인공지능 (AL: Artificial Intelligence)을 사용하고 있습니다.
현재 인공지능에 관한 발전과 활용이 얼마나 진행되었는지 알기 위해, 인공지능 전문 잡지인 TechRepublic 에서 전문가들과의 인터뷰를 가진 내용을 통해, 2016년 인공지능의 발전이 어디까지 진행될 것인지, 발전 상황에 대한 내용을 요약, 번역해 보았습니다. 미래를 준비하는 우리 모두에게 좋은 정보가 되었으면 합니다.
2016년 인공지능 기술은 아래의 트렌드로 요약될 수 있을 듯 합니다.
1. 딥 러닝 (Deep Learning)
딥 러닝 (Deep Learning)은 인공지능 기술 중 하나로, 컴퓨터로 하여금 마치 사람과 같이 학습할 수 있게 하는 기술을 말합니다. 사람의 뇌가 지식을 습득하고 정렬하는 과정을 그대로 컴퓨터에게 적용시켜, 컴퓨터 같은 기계도 인간의 뇌와 같은 방법으로 사물 등을 인지하도록 기계를 교육시키는 기술을 말합니다.
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이러한 딥 러닝의 기술을 활용하여, 사람의 조작 없이 기계 스스로 판단할 수 있는 슈퍼컴퓨터 시대를 열 수 있을 것으로 보입니다. 2016년 인공지능 분야에서는 이러한 딥 러닝 (Deep Learning) 분야가 가장 발전하는 한 해가 될 것으로 예상되고 있습니다.
2. 사람의 노동력을 대치할 인공지능기술
많은 과학자들과 경제학자, 그리고 사회학자들이 이러한 인공지능 기술의 발전이 화이트 칼라의 직업들, 특히 정보를 분석하는 분야 – 전통적으로 컴퓨터가 더 잘 하는 것으로 알려진 – 의 직업들을 대치할 가능성에 대해 논의하고 있습니다.
기술의 발달로 컴퓨터를 사용하여 데이터를 분석하는 직업들의 경우, 인간의 노동이 이제 최소화되는 사회가 도래하지 않을까 하는 예상을 해 봅니다.
3. 사물인터넷 (IoT: Internet of Things)
전문가들은 더욱 더 많은 기계들이 서로 연결될 것이고. 그로 인해 더욱 더 효율적인 스마트홈과 스마트 카, 그리고 모든 것이 조절 가능하게 될 것으로 전망하고 있습니다. 앞으로는 어느 물건 하나도 단지 하나의 기능으로 사용되는 것이 아니라, 무선으로 다른 기구들과 연결되어 사용될 것이라는 것입니다. 하지만 이렇게 기계들이 서로 연결되면서 발생하는 데이터는 또한 보안과 관리 등 잠재적인 문제도 내포하고 있는 것도 사실입니다.
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4. 감정적 이해분야의 돌파구
전문가들은 인공지능이 인공지능 연구의 가장 중요한 새로운 분야인 인간의 감정도 김지할 수 있을 것이라 예상하고 있습니다. 컴퓨터가 사람의 대화를 이해하는 능력이 인간과 컴퓨터와의 원활한 소통을 가능하게 만들 것이라 말하고 있습니다. 예를 들어, 더욱 더 정교해진 카메라와 목소리, 안면인식 기술 등과 함께, 컴퓨터는 사람들의 감정상태를 더욱 더 잘 인식할 수 있는 것이지요.
연구자들은 이러한 새로운 지식이 우울증을 치료하고, 정확하게 의학적인 진단을 내리며, 그리고 고객 서비스의 향상과 더불어 온라인 쇼핑 환경을 향상시킬 수 있는지 연구 중에 있습니다.
5. 쇼핑과 소비자 서비스 분야에서의 인공지능 활용
소비자 서비스나 쇼핑 분야에 있어서, 소비자들을 만족스럽게 하는 것은 무엇인지를 알아 내기 위해 인공지능 기술을 활용합니다. 즉 우리가 온라인 쇼핑을 할 때 보이는 추천 아이템 등 인공지능을 이용해 소비자 각자의 취향을 파악하는 것이지요. 마치 누군가 인터넷을 통해 자신이 원하는 옷과 비슷한 옷을 보여주며, 그 제품보다 어느 부분이 개선되었으면 좋겠다고 하면, 컴퓨터가 소비자의 의도를 이해해서 그에 맞는 상품을 보여주는 것과 같은 이치입니다. 마치 상점 판매원과 같은 일을 하고 있는 것이지요.
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비즈니스 세상은 너무나 빠르게 변하고 있습니다. 90년대 말에는 누가 가장 큰 데이터를 제공하느냐가 문제였다면, 현재는 비즈니스의 어떤 것과도 연결될 수 있는 복잡한 결정과정을 위한 플랫폼을 제공하는 것이 누군가에 초점이 맞춰져 있습니다.
6. 윤리적 문제
전문가들은 이러한 인공지능의 발전과 더불어 윤리적인 문제도 연구 속에 고려되어야 한다는데 초점을 맞추고 있습니다. 예를 들어, 운전사가 없는 차를 연구함에 있어서, 동물이 길로 뛰어드는 예기치 못한 상황에서 차가 어떤 결정을 내릴 것인지 등에 대한 문제입니다. 기술자들이 코드를 작성할 때, 인간의 생명 다음으로 동물의 생명이 얼마나 가치가 있을지 등 고려해야 할 사항들이 많습니다.
사람들은 하나의 문제에 서로 다른 가치관을 가지고 있습니다. 어느 것이 더 중요한지에 대한 문제는 앞으로 더욱 복잡해 질 것으로 보입니다. 아직 무인자동차 (자율주행차)가 만일 길을 건너는 보행자를 치었을 때, 그 보행자가 임신한 상태였다면, 이러한 상황에서 차는 어떤 결정을 내릴 것인가 등 이러한 문제는 컴퓨터 과학이나 공학자들이 결정을 내리는 것을 넘어, 더 많은 공통적인 의견수렴이 되어져야 할 것으로 보입니다.
7. 다양해진 사회에 대한 고려
우리나라의 경우, 인종적인 다양성은 적은 편이지만, 미국과 같은 이민자로 이루어진 사회의 경우, 인종의 경우도 고려해야 할 것으로 생각되고 있습니다. 즉 이러한 인공지능에 대한 연구가 하나의 인구통계학에 의존한 것이 아니라, 각 나라가 처한 인구통계에 기초해야 함으로, 앞으로 인공지능을 어떻게 각 나라에 적용시켜야 할 지에 대한 연구를 지속되어야 할 것입니다.
