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기대되는 세 가지 인공지능 프로젝트
  |  입력 : 2017-04-21 17:22
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신용등급 확인부터 농구선수 선발까지
인공지능과 머신러닝이 사회 곳곳 바꾸는 중


[보안뉴스 오다인 기자] 인공지능은 우리 주변 어디에나 있다. 일상의 수없이 다양한 기기들을 통해 조용히 움직이면서 말이다. 여러 분야의 산업에서 저마다의 목적을 갖고 인공지능을 사용하는 중이다. 비행기가 제시간에 도착하도록, 또는 농사를 더 효율적으로 짓도록 하는 일도 한 사례다.

시간이 흐르면서 인공지능과 우리 인간은 더욱 정교하게 상호작용하게 됐다. 머지않은 미래에 우리 자신보다 우리를 더 잘 아는 디지털 조수를 개인별로 갖게 될 것이다.

ⓒiclickart


지금은 인공지능 프로젝트가 상업 및 산업, 학계의 영역에서 셀 수 없이 나타나고 있다. 그 중에서 특히 기대되는 프로젝트 몇 가지는 다음과 같다.

지금 이 자리에서 신용 확인이 가능해진다
미국 자동차 대리점에서는 고객이 찾아오면 신용조회를 한 뒤, 어떤 차가 구입 가능한지 알려준다. 때문에 차를 사러간 고객들은 하릴없이 앉은 채로 점원의 신용조회가 끝나기를 기다려야 한다. 한국에서도 돈이 급해 은행 대출을 신청해놓고 며칠 씩 기다리던 경험이 있지 않은가? 익스피리언 데이터랩(Experian DataLabs)이 이 모든 상황을 바꿔놓는 중이다.

정보 전문업체 익스피리언(Experian)은 고객 및 파트너를 지원하기 위해 데이터랩을 설립했다. 샌디에고, 런던, 상파울루 등 세 곳에 위치한 데이터랩은 과학자 및 소프트웨어 엔지니어를 채용했다. 그 중 70%가 박사학위 소지자고, 대부분 머신러닝에 경력이 있다.

익스피리언의 글로벌 데이터랩 전무이사 에릭 할러(Eric Haller)는 “데이터, 모바일, 분석자료 등을 모바일 시장으로 한 데 모으고 있다”며 “계산대를 이용하는 대신 휴대폰으로 즉각 신용 결제가 가능토록 최신 머신러닝 기술을 개발했다”고 말했다.

미국 자동차 대리점도 익스피리언의 방식이 적용될 예정이다. 자동차 제조업체에 코드만 발송하면 스마트폰으로 필요한 신용도를 조회할 수 있는 것이다. 익스피리언 데이터랩은 한 발 더 나아가 이런 아이디어를 구글 홈(Google Home)과 접목해 자동차를 쇼핑할 때 마음에 들면 즉각 구글 홈에 신용조회를 할 수 있게 해줄 계획도 갖고 있다. 아직까지 판매 가능한 상품은 없지만 올 여름 미국에 시범상품이 출시될 예정이다.

인공지능에 대한 인공지능
인공지능 전문업체 바이캐리어스(Vicarious)는 시력, 언어, 운동 제어의 차원에서 인간 수준의 지능을 달성하는 것을 목표로 한다. 이처럼 인간을 따라잡는 건 모든 인공지능 개발 업체의 목표이지만, 바이캐리어스의 차이점은 데이터 입력 양을 무한대에 가깝게 늘려 기계가 더 많은 것을 배워가도록 설정해놓고 기다리는 게 아니라, 1) 한정된 샘플을 바탕으로 기계 훈련이 가능하도록 하며, 2) 사람의 감독 없이도 학습이 지속되게 하고, 3) 신경과학을 활용한다는 것이다.

또, 표준 데이터셋만을 활용해 현재 최고 수준의 인공지능을 이길 수 있는 모델을 만들어내는 주류 개발 방식을 과감히 탈피하고 있다. 바이캐리어스는 웹사이트를 통해 “이러한 주류 방식이 발전의 속도를 저해하며 참다운 혁신을 이루는 데 거대한 장애물로 작용한다”고 밝히고 있다. “현존 최고 성능의 인공지능과의 경쟁을 통해 발전하는 방식보다는, 오류의 원인을 찾아 규명하는 방식을 채택하고 있습니다.”

바이캐리어스의 사업개념은 많은 투자자의 주목을 받고 있다. 현재까지 바이캐리어스가 일반 기업 및 벤처 캐피탈리스트, 애쉬튼 커처나 제프 베조스, 엘론 머스크 같은 부유한 민간 투자자들로부터 투자 받은 금액은 7백억 원에 달한다.

더 훌륭한 농구 선수들을 영입하라
캐나다 프로농구팀 토론토 랩터스(Toronto Raptors)는 팀에 어떤 스킬이 필요하고 빈틈을 어떤 선수가 가장 잘 메울 수 있는지를 알아내기 위해 IBM의 인공지능인 왓슨과 협력하고 있다. 또한, 새로 뽑을 선수들의 성격이나 특징 등을 사전에 판별하고 있기도 하다.

채용 과정에서 왓슨은 최고의 선수를 선택할 수 있도록 돕고 이상적인 트레이드 시나리오를 제공한다. 가능성을 판별할 때, 채용 담당자는 관찰한 것을 기록하기 위해 플랫폼에 데이터를 입력하고 해당 정보를 왓슨이 각 선수를 평가하는 데 사용한다.

감독받는 머신 러닝 vs. 자유로운 머신 러닝
바이캐리어스는 감독자 없이 머신 러닝을 사용한다. 토론토 랩터스는 사람의 감독 아래 머신 러닝을 이용하지만 모든 과정에 사람이 개입하는 건 아니다. 이 두 차이는 생각보다 중요하다. 감독되지 않는 머신러닝은 패턴을 찾으며 뭔가를 배워가지만, 감독되는 머신러닝은 의도적이든 아니든 인간의 습성과 편견이 반영된 데이터를 학습할 수밖에 없기 때문이다.

그렇다고 이 두 가지 학습 구조가 상반되거나 배척 관계에 있는 건 아니다. 사실 감독되지 않는 머신 러닝이라고 하더라도 최초 시점에서는 사람의 손을 거쳤을 수밖에 없다. 다만 아직까지 우리는 기계의 주인으로서 군림해왔기 때문에 기계가 단독으로 결정을 내리도록 하는 데에 거부감을 느낀다. 그러나 아무런 편견이 없는 학습을 독자적으로 진행한 기계가 오히려 더 나은 결과와 발전을 이끌어낼 수 있다는 걸 언젠가 인정해야 할지도 모른다. 물론 그 인정에는 커다란 용기와 호기심이 필요하겠지만.

글: 리사 모건(Lisa Morgan)
[국제부 오다인 기자(boan2@boannews.com)]

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