구글 클라우드 넥스트, 다음 단계 목표는 ‘인공지능의 민주화’

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1788호(2017. 3. 22 발행)에 기고한 원고입니다. 

▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다.

구글 클라우드 넥스트_인공지능의 민주화.pdf

ž 구글은 클라우드 관련 연례 컨퍼런스인 ‘구글 클라우드 넥스트(Google Cloud Next) 2017'의 기조 연설에서 ‘인공지능의 다음 행보는 민주화’라고 말했음

Ø 컨퍼런스 첫날 기조 연설에는 구글의 순다 피차이 CEO와 구글 클라우드 사업 부문을 이끌고 있는 다이안 그린 수석 부사장 등이 등장했으며, 새로운 기능의 발표는 작년 11 월 스탠퍼드 대학에서 구글로 자리를 옮긴 저명한 인공지능 연구자 페이-페이 리가 맡았음

Ø 리는 이미지 인식 알고리즘 개발에 필요한 데이터 세트를 연구자에게 제공하는 ‘이미지넷(ImageNet)’ 프로젝트의 주역으로 알려져 있음

Ø 리는 구글로 옮겨서는 AI 및 기계학습 담당 수석 과학자를 맡고 있는데, 기조 연설을 통해 AI가 더 많은 사람들에게 이용될 때 비로소 사회와 경제에 큰 영향을 미칠 수 있다고 주장

Ø 리는 가령 “모든” 자동차가 자율운전 차량이 된다면 교통 체증이 크게 감소하고 주차장 부족 문제도 해소될 것이며, 나아가 도시가 근본적으로 변화될 것인데, 이런 점을 감안하면 인공지능에서 중요한 것은 ‘스케일’이라고 설명

Ø 아울러 누구나 AI를 사용할 수 있게 된다면 사회는 크게 변모할 것이며, 이를 위해서는 ‘AI의 민주화’ 즉, 누구나 AI를 사용할 수 있는 환경을 만드는 것이 필요한데, 구글 클라우드 역시 이것을 실현하는 데 역할을 하게 될 것이라 설명

ž 리에 따르면 구글 클라우드는 ‘인공지능의 민주화'를 실현하기 위해 총 4가지 차원의 민주화를 추진해 나갈 계획임.

<자료> Tech Republic [그림 1] 인공지능 활용의 민주화

Ø 4가지는 ①계산 능력(컴퓨팅)의 민주화, ②알고리즘의 민주화, ③데이터의 민주화, ④재능(인재) 민주화를 의미

Ø 컴퓨팅의 민주화를 실현하기 위해 구글은 기계학습에 필요한 컴퓨터 자원을 필요로 하는 사람에게 ‘클라우드 기계학습(Cloud Machine Learning)’을 제공하고 있는데, ‘클라우드 ML’은 2016년 9월에 베타가 출시되었고, 이번 컨퍼런스에서 정식 버전으로 발표되었음.

Ø 알고리즘의 민주화를 위해 구글은 사용자가 알고리즘을 개발하지 않고도 이미지 인식 등의 인공지능을 자신들의 애플리케이션에 통합할 수 있도록 지원하는 각종 API를 클라우드 서비스로 제공하고 있음

Ø 리는 이번 컨퍼런스에서 새로운 API로서 동영상 인식 API 인 ‘비디오 인텔리전스 API’를 발표했는데, 이를 이용하면 구글 클라우드에 업로드 된 동영상의 피사체를 AI가 인식하여 피사체를 키워드 검색을 통해 찾아내는 것이 가능해 짐

Ø 인공지능 활용을 위한 API로 구글은 이미, 음성 인식 기능을 위한 ‘클라우드 스피치(Cloud Speech) API’, 이미지 인식을 위한 ‘클라우드 비전Cloud Vision) API’, 기계 번역을 위한 ‘클라우드 번역(Cloud Translate) API’, 자연어 분석을 위한 ‘자연어(Natural Language) API’를 제공 중

Ø 음성 인식이나 이미지 인식 API는 아마존 웹 서비스(AWS)와 마이크로소프트 등도 제공하고 있지만, 데이터 양이 커서 분석하는 데 많은 컴퓨팅 파워를 필요로 하는 동영상 인식 API를 제공하는 것은 구글이 처음

ž 데이터의 민주화를 위해 구글은 새로운 기업의 인수를 선택했으며, 재능의 민주화를 위해서는 누구나 이용할 수 있는 새로운 연구소의 설립을 결정

Ø 데이터의 민주화와 관련해 리는 ‘캐글(Kaggle)’의 인수를 발표했는데, 캐글은 전세계 데이터 과학자들에게 데이터 분석에 관한 과제를 제시하고 그 성과를 겨루게 하는 ‘데이터 예측 공모전’을 실시하고 있는 사이트임

Ø 지금까지 재야의 데이터 과학자는 캐글이 공개한 데이터 세트를 활용하여 알고리즘 개발을 연구할 수 있었는데, 구글은 캐글을 인수한 후 구글이 보유하고 있는 데이터 세트를 캐글을 통해 외부에 개방해 나간다는 방침

Ø 이번 기조 연설에서는 구글과 캐글이 앞으로 유튜브에 업로드 된 800만 건의 비디오를 사용한 동영상 인식 경연 대회를 개최한다는 발표가 있었음

Ø 재능(인재)의 민주화와 관련해서는 ‘고등 솔루션 연구소(Advanced Solutions Lab, ASL)’의 설립 계획을 발표하였음

Ø ASL은 구글이 서비스를 이용하는 기업과 연계하기 위한 사내조직으로, 이용 기업은 이 연구소에 소속된 기계학습 전문가로부터 알고리즘에 관한 교육을 받고 기계학습의 응용에 대해 상담하거나 클라우드 ML 등의 사용 방법에 관한 상담을 할 수 있음

ž 이번 기조 강연에서는 새로운 서비스에 대한 발표와 함께, 이를 이용 중인 대기업의 활용 사례 소개와 파트너 기업의 소개에 많은 시간이 할애되었음

Ø HSBC는 몇 년 전에 사내에서 빅데이터를 활용하는 플랫폼으로 기존의 데이터웨어하우스(DWH)에서 하둡(Hadoop), 스파크(Spark) 클러스터로 갈아 탔지만, 앞으로는 구글 클라우드 플랫폼의 이용을 검토 중이라고 함

Ø HSBC는 구글 클라우드 플랫폼이 제공하는 클라우드 ML 등의 기능을 돈세탁 색출과 무역의 위험 분석 등에 적용할 예정이라고 함

Ø 돈세탁을 검출하기 위해서는 금융 거래의 시계열 데이터에서 잘못된 패턴을 찾아내는 것이 중요하고, 무역 위험 분석을 위해서는 금융 시장 시뮬레이션 등을 수행하기 위한 대량의 컴퓨팅 파워가 필요한데, 이러한 용도에 구글 클라우드 플랫폼이 적합하다고 판단했기 때문

Ø 현재 엔터프라이즈 IaaS(인프라 서비스) 시장에서는 AWS가 압도적인 선두를 달리고 있으며 마이크로소프트가 그 뒤를 따르고 있고, 구글은 3위를 기록하고 있음

Ø 시장에서의 열세를 만회하기 위해서는 성공 사례가 유효하다고 생각했는지, 구글은 개발자들이 다수를 차지하는 구글 클라우드 넥스트의 기본적 속성에도 불구하고, 올해 컨퍼런스에서는 대기업의 활용 사례 소개에 많은 시간을 할애하였음