현재 ETRI의 인공지능 단계와
보완해야 할 점은?

우리는 현재의 인공지능을 ‘단일지능’이라고 부릅니다. 단일지능은 언어, 음성, 영상, 센서데이터 등 각 분야에서 지능을 도출해 내는 기술을 말합니다. 이런 단일지능 기술은 국내외를 통틀어 최고의 수준을 보유하고 있다고 자부합니다. 그러나 앞으로는 이렇게 하나씩 개별적으로 보는 지능은 한계가 있다고 생각합니다. 사람이 한가지 감각으로만 상황을 판단하지 않듯이 인공지능도 보고, 듣고, 읽으면서 상황을 판단할 수 있는 종합적 지능이 필요합니다. 우리는 이러한 지능을 ‘복합지능’이라고 부릅니다. 앞으로는 복합지능에 대한 기술이 확보되어야 할 것입니다.

통·번역 분야는 현재 한국어 vs 영어 형태의 1:1 번역이 이루어지고 있어서 중국어, 프랑스어, 독일어 등 주요언어로는 통·번역을 하고 있습니다만, 현재 많이 쓰고 있지 않은 제3국어로의 통·번역은 어렵습니다. 그래서 모든 언어가 가진 의미를 표현할 수 있는 공통된 특징을 찾는 중간 프레임워크를 구축하고 언어 간의 번역을 자유롭게 할 수 있는 만국어 통역 기술을 장기적으로 확보하고자 합니다.

또 언어의 의미를 이해하는 측면에서 현재는 대량의 학습 데이터가 미리 준비되어 있어야 합니다. 따라서 주어진 학습 데이터 안에 있는 범위에서만 응답이 가능하고 공부하지 않아 자료에 없는 데이터로는 응답하기 어려운 상황입니다. 사람은 유추할 수 있는 능력이 있지만, 인공지능은 아직까지 가르쳐주지 않은 것을 유추하기에는 부족합니다. 이를 위해 지속적으로 학습해가면서 새로운 것을 추론할 수 있는 기술도 발전시켜야 합니다.

기술 고도화를 위해 어떤 연구를 진행중인가요?

현재 ETRI는 복합지능을 인공지능의 다음 발전 방향으로 방향성을 잡고, 영상데이터와 언어를 함께 분석할 수 있도록 기반기술을 준비중입니다. 시각 및 언어데이터 등을 동시에 입력받아 동일한 지식 네트워크를 구축하고, 시각과 언어가 주는 정보를 종합하여 상황을 판단하는 기술입니다.

현재 연구원에서 개발하고 있는 복합지능 기술을 증명 차원에서 1차로 적용하고자 하는 분야는 패션코디네이터입니다. 사용자가 좋아하는 색, 취향 등 사용자의 정보를 반영하여 사용자에게 적정한 옷을 추천하고, 적용해보는 응용 분야 입니다. 이렇게 시각과 언어데이터를 접목해 복합지능의 한 예로 접목해 보려 합니다.

최종 목표와 앞으로의 계획은?

현재는 기술력을 높이는 것을 가장 큰 목표로 하고 있습니다. 기술력을 높이는 방향은 세 가지로 볼 수 있습니다. 일단, 무엇보다 여러 개의 지능을 접목한 복합지능 기술력을 확보하는 것이 첫 번째 계획입니다.

두 번째는 딥 러닝이 가지는 한계를 푸는 것입니다. 물론 충분한 데이터가 있어야 하고, 시간도 오래 걸립니다. 또 답을 도출하는 데 한계가 있다 보니, 이를 대체할 수 있는 새로운 원천기술을 찾는 것도 필요합니다. 사람의 생각체계를 닮은 새로운 접근 방법을 찾는 것이라 볼 수 있습니다. 이 목표에 대해서는 몇 년 안에 결과를 내겠다는 장담을 드릴 수 없지만, 연구자로서 원천기술을 확보하는 측면에서 꼭 이런 연구를 해보고 싶습니다.

마지막은 딥 러닝의 경량화입니다. 작은 기계에도 지능을 넣을 수 있는 방향으로 추진하려고 합니다. 딥 러닝은 기본적으로 서버급의 큰 기계에서 이루어지는 것이 일반적입니다. 그러나 다가온 초연결 시대에는 작은 장비들이 더 많이 생겨날 것입니다. 이런 작은 단말에도 지능을 담을 수 있는 방법이 필요한 이유입니다. 스마트폰에 지능을 담는 것은 머지않아 가능하겠지만, 더 나아가서는 센서에 지능을 담는 일도 가능할 것으로 생각됩니다. 어떻게 보면, 인공지능이 발전하는 것은 양방향으로 간다고 보시면 될 것 같습니다. 컴퓨팅 파워가 충분한 대형 서버에서 인공지능의 정확성과 효율성을 높이는 연구 방향과 반대 방향으로 작은 장비에도 지능이 들어갈 수 있도록 연구하는 추진 방향입니다. 이처럼 제시한 목표와 도전의식을 가지고 ETRI의 인공지능 기술력을 발전시켜 나가려고 합니다.