인공지능의 재부상:
ICT 역사에서 가장 혁신적 기술이 될 것
최근 빅데이터를 기반으로 한 딥러닝 기술의 급속한 발전에 따라 전 세계적으로 인공지능 관련 기술에 대한 폭발적인 관심과 경쟁적인 개발이 추진되고 있다. 인공지능은 인간처럼 정보를 인지, 학습, 추론하는 지능적인 기계를 만들기 위한 SW와 HW의 전 분야를 망라하고 있다. 특히 구글 알파고가 이세돌 9단과의 대결에서 승리한 이후에, 인간의 지능보다 뛰어난 슈퍼지능머신이 출현하여 인공지능이 인류의 일자리를 빼앗고, 나아가 인류의 멸망을 초래할 수 도 있다는 부정적인 전망도 있다.
인간의 언어지능과 관련된 인공지능 분야에서, IBM은 자연어 질의응답 시스템인 왓슨 슈퍼컴퓨터를 개발하여 미국의 인기 퀴즈쇼인 Jeopardy!에서 2011년에 인간 챔피언 2명을 물리치고 우승하였다. 구글은 유튜브 동영상을 1주일 간 학습하여 고양이를 자동으로 인식하는 인간의 시각지능에 해당하는 구글 브레인 프로젝트의 결과를 2012년에 발표하여, 딥 러닝 기술을 적용한 음성인식과 이미지인식 성능을 획기적으로 개선할 수 있는 전기를 마련하였다. 인간의 학습지능과 관련된 기술로는, 미국 DARPA의 사용자의 경험으로부터 학습할 수 있는 인공지능 비서 개발을 위한 CALO 프로젝트(Cognitive Assistant that Learns and Organizes, 2003~2008)의 연구결과가 애플의 시리로 2011년도에 상용화 된 사례가 있다. 최근 구글은 게임전략을 학습할 수 있는 심층강화학습 전문 기업인 딥마인드를 지난해에 인수하여 다각적인 인공지능 기술 개발에 총력을 기울이고 있다. 뇌인지 컴퓨팅은 인간 두뇌의 생물학적 특징을 모델링하여 인간의 사고 체계를 접근하는 기술로 뇌 모델링과 뇌를 모사하는 뉴로모픽 칩 등의 기술을 포함한다. IBM은 DARPA에서 주도하는 SyNAPSE 프로젝트를 통해 100억 뉴런을 가지는 인간 두뇌를 닮은 뉴로모픽 칩 개발을 목표로 연구를 진행 중이다.
엑소브레인 SW
엑소브레인(Exobrain)은 내 몸 바깥에 있는 인공 두뇌(外腦)라는 뜻으로, 기계가 자연어를 이해하고 지식을 학습하여 생산하며 자연어로 기술된 질문에 대해 정답을 제공할 수 있는 자연어 질의응답(Natural Language Question Answering) 기술 개발을 목표로 한다. 인간과 기계와의 의사 소통을 뛰어넘어 지식 소통이 가능한 인공지능 SW를 개발하여 미래의 다양한 지식 산업환경에서 전문가 수준의 질의응답 서비스를 통한 의사결정 지원 서비스 제공을 목표로 한다.
현재시점의 주요한 연구성과로는 국내외 최고 수준의 자연어 이해기술을 개발하여 19개 기관에 기술보급을 추진하고 있으며, 복합추론형 자연어 질의응답 기술을 개발하여 퀴즈대회 우승자 수준의 성능을 확보하였다. 2016년 하반기에는 연구결과의 검증을 위해 ‘인간과 엑소브레인의 지식대결 콘테스트’를 추진할 예정이다. 이 콘테스트를 통해 산업계 수요를 반영한 2단계 추진계획을 수립하고 산업화를 촉진시키는 촉매제로 활용할 계획이다.
세계적 수준 자연어 이해기술 개발(의존구문분석 정확률 91.8%), 1억8천만 규모의 지식베이스 구축, 인간과 지식대결이 가능한 자연어 질의응답기술 확보(퀴즈대회 우승자 수준) SK텔레콤, 인터웍스미디어, 윕스 등 언어이해 및 머신러닝 SW의 기술이전 4건, 인터웍스미디어에서 지능형 온라인 광고 기술의 사업화 추진 중 ITU-T 'F.746.3 Intelligent QA Service Framework' 국제표준 승인(‘15.11.), 국제표준특허 7건을 통한 지재권 확보, 국내표준 3건 승인 엑소브레인 언어처리 SW 보급(17개 기관), 머신러닝 학습데이터 보급(63개 기관), 국내외 워크샵 개최 등을 통한 산·학·연 생태계 조성 및 활성화
인공지능 발전 전망
하워드 가드너(하버드대 심리학과 교수)에 의하면 인간은 언어지능, 공간지능, 논리수학지능, 신체운동지능, 음악지능, 자연탐구지능, 자기이해지능, 대인관계지능의 다중지능을 갖고 있다고 주장하였다. 다중지능 이론은 인간의 지능이 IQ 및 EQ와 같은 양분된 지적능력이 아닌 8가지의 지능으로 구성되어 상호협력한다는 지능 이론이다. 인간은 더 나아가 마음, 창조성, 윤리, 경험, 의지 등의 고급인지 능력을 갖추고 있다고 한다. 아직까지 인간의 두뇌 동작과 지능의 발현을 정확하게 분석하지 못한 상황에서 기계가 인간의 지능을 뛰어넘는 시점에 대해 전망하는 것은 잘못된 예측이라는 의견 또한 적지 않다. 그러나 인간의 다중지능을 뛰어넘는 슈퍼지능머신 대신에 특정 영역의 지능을 특화하여 인간의 지식노동을 도와주고 정확한 의사결정을 보조할 수 있는 스마트 머신(Gartner, Tractica, Techcast 등)이 2018년부터 등장하기 시작하여 2020년 이후에는 산업적인 경제적 가치를 창출할 것이라는 분석이 대세이다. Tractica는 전 세계 인공지능 시장이 2015년 2억 2백만 달러에서 2024년 111억 달러(연평균 성장률 56.1%)로 전망하고 있다. 가트너는 2016년 이후의 전 세계 IT 업계 전망을 발표하는 심포지엄에서 2018년에 전 세계 300만 명 이상이 로봇 상사와 일하게 될 것이며, 또한 전체 업무용 문서의 20%를 기계가 작성하게 된다고 발표하였다. 아직 인공지능 기술의 수준 및 관련 시장은 시장 도입기 단계에 있는 것으로 전망되나, 인간의 지식노동을 전문가 수준으로 보조할 수 있는 스마트 머신인 Gartner, Techcast, McKinsey 등이 2020년 이후에 IT 역사 상 가장 혁신적 기술로 활용되어 고부가가치의 인공지능 시장이 형성될 것으로 전망하는데는 큰 이견이 없는 것으로 분석된다. 과거 IT기술은 비용 절감의 도구로 많이 활용되어 노동력을 대체하는 모습을 보였으나, 인공지능의 발달이 고도화되는 미래에는 인간의 지식노동을 도와주고 의사결정을 보완해줄 수 있는 방향으로 활용하기 위한 노력이 필요하다.