보라빛 소를 만나기 위한 도약

AI가 AI를 개발한다, 구글의 전사 인공지능 프로젝트 Google ai.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ]

ž구글은 최근 개최된 연례 개발자 컨퍼런스 ‘Google I/O 2017’에서, 전사 차원의 인공지능(AI) 전략으로 ‘Google.ai’ 프로젝트를 진행 중이라고 공개

Ø 현재 진행 중인 전사 프로젝트의 명칭은 ‘Google.ai’로 고도의 AI를 개발하고 이를 구글의 모든 제품과 서비스의 기반 기술로 삼는다는 전략을 구현한 것임

Ø 진행 중인 Google.ai 프로젝트는 「기초연구」, 「도구」, 「응용기술」의 세 분야로 구성되어 있는데, 기초 연구는 고도의 AI 기술의 개발을, 도구는 AI를 실행하는 프로세서 등에 기반한 AI 데이터 센터의 제공을, 응용기술은 AI를 통한 구글 서비스의 개선을 목표로 하고 있음

ž 「기초연구」 분야에서 구글이 주목하고 있는 연구 테마는 ‘AutoML’인데, 이는 AI로 AI를 생성하는 기술의 개발을 통해 알고리즘 개발 임무를 인간에서 AI로 이관하려는 것임

Ø AutoML은 기계학습(Machine Learning)을 자동 생성하는 연구, 다시 말해 알고리즘이 다른 알고리즘을 생성하는 기법을 개발하는 것으로 [그림 2]는 AI가 AI를 생성하는 것을 보여주는데, 왼쪽이 인간이 만든 AI 알고리즘이며 오른쪽은 그 AI가 만들어 낸 딥러닝 알고리즘임

Ø [그림 2]의 사례는 처리 결과를 다음 단계로 루프시키는 반복(Recurrent) 구조의 네트워크로 시간에 의존하는 언어처리 등에 따라 언어 처리 등에 사용될 수 있는데, 이 알고리즘에 한 단어를 입력하면 다음 단어를 예측해 줌

Ø AI가 생성한 알고리즘 아키텍처를 보면 사람이 설계한 것과 동일한 특징을 공유하기도 하지만, 증식적인 조합을 구현하기 위해 새로운 엘리먼트를 구사하는 것처럼 주목할 만한 차이를 보이는데 이런 방식은 사람이라면 반복 구조의 네트워크에서 대개는 사용하지 않는 것임

Ø 보통 알고리즘의 개발 연구자의 경험과 감이 크게 작용하며, 기존에 확립된 기술을 기반으로 개선점을 찾아 새로운 모델을 생성하게 됨

Ø 반면 AI는 수 많은 알고리즘을 생성하고 이들의 실제 학습 수행 정도를 파악하는 방법, 즉 피드백을 바탕으로 정확한 알고리즘을 만드는 방법을 학습함

Ø 인간은 소위 정석이라 불리는 것들을 축적하지만, AI는 때로 사람이 생각하기에 상식을 뒤집는 방식을 생성하는데, 선다 피차이 CEO의 설명에 따르면 인간이 생성한 알고리즘보다 AI 생성한 알고리즘의 정밀도가 더 높다고 함

Ø AutoML는 구글의 딥러닝 AI 리서치 센터인 ‘구글 브레인(Google Brain)’에서 연구 중이며 AI가 최적의 네트워크 구성을 자동으로 설계하는 것을 목표로 하는데, 이는 딥러닝 알고리즘 설계의 임무를 연구원에서 AI로 이관시킴을 의미함

Ø 이는 어찌 보면 AI 연구자 자신도 AI의 진화로 인해 일자리를 잃게 됨을 의미하나, 현재는 AI 연구자의 수가 절대적으로 부족하기 때문에 AutoML은 인력 부족을 해소하는 수단이 되며, 구글은 AI로 대체 가능한 연구인력을 AI 클라우드 개발로 돌려 관련 사업을 강화한다는 계획임

ž 「도구」 분야와 관련해서는 대규모 연산을 위한 확장성에 초점을 맞춘 인공지능용 프로세서로 ‘Cloud TPU’를 발표하였음

Ø TPU(Tensor Processing Unit)는 기계학습 연산 전용 프로세서인데, 텐서(Tensor)는 Trillion과 Sensor의 합성어로 향후 전세계가 수조 개의 센서들을 연결될 것이란 뜻을 담고 있음

Ø Cloud TPU는 2세대 TPU로서 대규모 연산을 위한 확장성을 중시한 설계로 되어 있으며, 성능은 180Tflops(테라플롭스)로 64GB의 고속 메모리를 탑재한다고 함

Ø 플롭스(FLOPS, FLoating point OPerations per Second)는 컴퓨터의 성능을 수치로 나타내는 단위로 1초 동안 수행할 수 있는 부동소수점 연산의 횟수를 의미하며, 테라플롭스는 1초에 1조 번(10의 12승) 연산 처리가 가능하다는 뜻

Ø 64개의 Cloud TPU가 보드에 탑재되면 ‘TPU 파드(Pods)’를 구성하게 되는데, 파드의 최대 성능은 11.5 Pflops(페타플롭스, 테라플롭스의 1천 배)로 이는 수퍼 컴퓨터 수준의 성능임

Ø TPU 파드는 랙에 탑재되어 ‘구글 연산 엔진(Google Compute Engine)’으로 제공될 것이며, 구글은 Cloud TPU를 이용한 AI 처리 전용 데이터 센터를 구축할 계획인데, 이를 ‘AI 최우선 데이터센터(AI First Datacenter)’라 부르고 있음

Ø Cloud TPU 발표와 동시에 구글은 ‘텐서플로우 리서치 클라우드(TensorFlow Research Cloud)’를 발표했는데, 이는 Cloud TPU를 1천 개 연결한 연구자들을 위한 클라우드 서비스로 고도의 AI 기술 개발을 위해 무상으로 제공한다고 함

ž 「응용기술」 분야와 관련해서는 인공지능을 카메라에 응용한 신제품 ‘구글 렌즈(Google Lens)’를 적용 사례로 소개하였음

Ø 구글 렌즈는 카메라의 렌즈를 AI로 구성한다는 아이디어로, 카메라의 기능과 성능을 AI 소프트웨어가 결정한다는 뜻이며, 사진 촬영을 시작하면 카메라가 AI를 이용해 이미지를 재구성함

Ø 가령 [그림 4]처럼 야간 촬영 시 이미지에 노이즈가 있을 경우 AI가 이를 보정하는데, 셔터를 누르면 카메라가 자동으로 여러 차례(16회, 32회 등) 빛에 노출시킨 후 노이즈를 제거하는 것을 반복하게 됨

Ø 또한 철조망 뒤에서 사진을 찍을 경우 AI가 자동으로 철조망을 제거하는 이미지 인페인팅(Image Inpainting) 기능도 갖추고 있음

Ø 구글 렌즈는 카메라에 비친 객체를 판정하는 기능이 있어, 가령 꽃 촬영에 구글 렌즈 기능을 선택하면 꽃의 종류가 무엇인지를 식별하고, 길거리 상점을 촬영하면 그 간판의 이름을 인식한 후 관련된 정보를 함께 표시해 줌

Ø 즉 카메라가 이미지 검색의 입력 장치가 되는 것으로 이는 ‘구글 고글(Google Goggles)’ 등에서 이미 제공되는 기능이지만, AI를 이용하여 그 기능성과 인식 정확도를 향상시켰음

ž 드러나 보이지 않는 곳에서 AI를 이용해 구글의 서비스를 폭넓게 지원하는 응용 사례로는 구글 지도와 지메일을 소개하였음

Ø 카메라의 이미지 인식 기능을 AI와 접목하는 기술은 구글 스트리트 뷰(Street View)와 구글 지도(Google Maps)에도 적용되어 활용되고 있음

Ø 스트리트 뷰는 촬영된 이미지에서 건물에 부착되어 있는 숫자를 읽어 식별할 수 있었는데, 지금은 AI가 숫자뿐만 아니라 거리의 이름도 읽어 정확히 위치를 파악할 수 있음

Ø 표지판이 선명하게 찍혀 있지 않은 경우라도 샘플이 네 장 AI가 정확하게 판정할 수 있다고 하는데, 구글은 이 기술을 스트리트 뷰로 촬영한 800억 장의 이미지에 적용하여 위치를 파악하고 있기 때문에 구글 지도의 정확도를 크게 향상시켰다고 함

Ø 이미지 인식 기능의 활용은 와이파이 접속에도 이용할 수 있는데, 스마트폰으로 와이파이 네트워크 이름과 패스워드를 스캔하면 자동으로 와이파이에 연결하도록 도와줄 수 있음

Ø ‘스마트 회신(Smart Reply)’ 기능이 탑재된 지메일 역시 AI의 지원으로 구글 서비스 편의성을 강화한 대표적 사례인데, AI는 수신한 메일의 제목과 내용을 파악하여 이용자를 대신해 최적의 회신 문장을 생성한 다음 이용자에게 제시함

Ø 이용자는 AI가 제시한 세 개의 회신 문장 중에서 가장 낫다고 생각하는 하나를 클릭하는 것만으로 메일 회신을 할 수 있는데, 스마트 회신 기능이 등장한 지는 1년이 넘었으며 지금은 다소 복잡한 내용의 메일에도 회신 문장을 생성할 수 있는 수준이 되었음

Ø 이처럼 인공지능은 겉으로 드러나게 또는 드러나지 않게 기능성 향상에 기여하고 있으며, 구글은 이번 개발자 컨퍼런스에서 향후 자신들의 모든 제품과 서비스에 AI를 적용해 개선시키겠다는 목표를 밝힌 것임

ž 「응용기술」 분야와 관련해서 또 하나 주목할 것은 구글이 AI를 의료 분야에 적용할 계획임을 명시했다는 것으로, 향후 IBM 및 애플과 치열한 기술 경쟁을 예고하고 있음

Ø 구글은 이미 AI를 사용하여 당뇨 망막증(Diabetic Retinopathy) 판정 시스템을 발표한 바 있는데, 이 병은 당뇨 합병 질환으로 실명 위기까지 이어질 가능성이 높은 것으로 알려져 있어, 정확한 판정 시스템의 개발은 질병의 조기 발견과 치료에 상당한 기여를 할 것으로 기대되고 있음

Ø 구글에 따르면 AI는 이미 의사보다 높은 정확도로 당뇨 망막증 진환을 감지해 내는 데 성공했으며, AI를 의료 이미징에 활용할 수 있다는 것이 증명되자 구글은 자회사 딥마인드(DeepMind) 함께 의료 분야에서 AI 연구 개발을 중점적으로 추진하고 있음

Ø 구글이 개발한 이미지 인식 알고리즘인 ‘구글 인셉션(Google Inception)’은 세계 최고 수준의 성능으로 평가받고 있는데, 구글은 누구나 자유롭게 이 소프트웨어를 이용하여 진단 및 치료 솔루션을 개발할 수 있도록 공개하고 있음

Ø 가령 구글 인셉션 소프트웨어를 피부암의 판정에 응용하면 전문의보다 정확하게 질병을 판정 할 수 있는 것으로. 나타났는데, 특별한 알고리즘이 필요하지 않아 암 탐지 시스템의 개발 문턱이 극적으로 낮아졌기 때문에 이미 피부암 판정 스마트폰 앱까지 등장하고 있는 상황

Ø IBM 왓슨의 선도적 비즈니스가 성과를 거두며 의료 분야에서 AI 활용에 대한 평가와 전망은 매우 긍정적인데, 구글과 기술 경쟁, AI 기반 의료 기술의 공개화 등 흐름과 맞물린다면, 의료 분야에서 AI 기반의 혁신 사례는 잇따라 등장할 것으로 예상됨

ž 구글은 자신들의 모든 영역에 AI를 적용하고자 하는 AI 최우선 기업으로서 그 성과를 어필했지만 이제 시작일 뿐이며, 시장 지향 AI를 향한 본격적 행보 선언에 그 의의가 있음

Ø 구글은 인공지능 퍼스트를 모토로 내세운 기업으로 그간의 연구개발 성과와 응용사례를 소개했지만, 이번 연례 개발자 컨퍼런스에서 새로운 비전을 제시하는 놀라운 기술과 제품은 등장하지 않았다는 평가가 지배적

Ø 구글 렌즈 등의 기능도 이미 일부 활용되고 있는 기술이고, AI를 음성 인식에 응용해 고급 자연언어처리 접목한 인공지능 스피커 '구글 홈’이나 가상 비서 ‘구글 어시스턴트’도 이미 소개된 기술일뿐더러 이 분야에서는 오히려 아마존 에코와 알렉사가 시장을 선점하고 있는 상황임

Ø 이는 세계 최고 수준의 AI 기술을 보유하고 있는 구글이지만, 의료와 같은 특수 분야를 차치하고 나면 일상적으로 소비자들이 AI의 혜택을 느낄 수 있는 제품과 서비스를 개발한다는 것은 쉽지 않은 일이라는 것을 보여주는 대목

Ø 기술 특이점(singularity) 접근 전망과 함께 하루가 다르게 고도화되어 가고 있는 AI를 어떻게 제품과 서비스에 연결시킬 것인가에 대한 질문도 계속해서 나오고 있으며, 이에 대한 대답을 내놓는 것은 구글뿐 아니라 IT 업계가 공통으로 안고 있는 과제일 것임

Ø 그러나 어쩌면 소비자의 욕구와 잠재 욕망을 자극할 수 있는 AI 기반 제품과 서비스의 개발 역시 사람이 아닌 인공지능 스스로가 만들어 낼 지도 모를 일이며, 그런 면에서 AI로 AI를 만든다는 모토를 제시하고 있는 구글이 접근방식에서는 유리한 상황이라 할 수 있겠음

구글과 소프트뱅크_VR 관련 기술 기업에 투자 가속화.pdf

ž 구글은 최근 가상현실(VR) 콘텐츠 개발 기업으로 유명한 미국의 ‘아울케미 랩스(Owlchemy Labs)’를 인수한다고 발표

Ø 아울케미 랩스는 VR 기반 직업 시뮬레이션 게임인 ‘잡 시뮬레이터(Job Simulator)’와 인기 애니메이션을 VR 게임으로 만든 ‘Rick and Morty: Virtual Rick-ality’ 등으로 유명한 기업으로, 특히 잡 시뮬레이터는 여러 상을 수상하며 타이틀 매출은 300만 달러 이상을 올렸음

Ø 아울케미 랩스는 2010년에 창업하였으며 직원은 23명으로 현재 HTC의 HTC Vive, 오큘러스 VR의 Oculus Touch, 소니의 PlayStation VR 등 다양한 가상현실 헤드마운트디스플레이 제품용 VR 게임을 개발하고 있음

Ø 아울케미 랩스의 창업자이나 CEO인 알렉스 슈바르츠는 손을 이용한 조작에 초점을 맞추어 몰입형 경험을 제공하는데 콘텐츠 개발의 초점을 맞추고 있음

Ø 구글의 인수 발표회에는 아울케미 랩스도 참가했으나, 양측 모두 인수금액을 비롯한 자세한 인수 조건에 대해서는 밝히지 않았음

ž 구글은 인수 직후 열린 연례 개발자 컨퍼런스 ‘구글 I/O 2017’에서도 VR사업 강화 방침을 확인하며 구글의 VR 플랫폼을 탐재한 스마트폰을 올해 수천만 대로 늘리겠다고 선언

Ø 구글은 작년 11월 제품 발표회에서 자체 개발한 VR 플랫폼인 ‘데이드림(Daydream)’을 선보인 바 있는데, 현재 이 플랫폼이 적용된 스마트폰은 구글 자체 프리미엄 폰인 ‘픽셀(Pixel)’ 밖에 없으나 올해 삼성전자 갤럭시 S8 시리즈를 비롯 11개 기종으로 확장한다는 계획

Ø 또한 작년 11월에는 스마트폰을 연결해 VR 콘텐츠를 즐기는 고글형 VR 헤드셋 ‘데이드림 뷰’를 선보였지만, 이번 I/O에서는 전용 디스플레이와 프로세서를 내장해 스마트폰 등 외부 기기와 연결이 필요 없는 스탠드얼론형 헤드셋을 올해 안에 출시할 계획이라 발표

Ø 새롭게 선보일 VR 헤드셋에는 이용자의 움직임을 정확히 검출할 수 있는 ‘월드센스(WorldSense)’라는 기술이 적용되었다고 하며, 자신이 보고 있는 VR 콘텐츠를 캡처해 다른 사람과 공유할 수 있는 ‘데이드림 유프라테스(Daydream Euphrates)’ 기술이 탑재되었다고 함

Ø 구글의 VR 단말기로 이용가능한 앱은 현재 150개를 넘어섰다고 하며, 이번 아울케미 랩스의 인수도 킬로 콘텐츠 확보 및 확장이라는 관점에서 추진된 것으로 보임

ž 한편 VR 스타트업인 영국의 ‘임프라버블 월드(Improbable Worlds)’는 소프트뱅크를 중심으로 투자자들로부터 5억 200 만 달러 투자를 유치했다고 발표

Ø 특히 소프트뱅크에서는 이사 1 명을 받아 들이기로 했으며, 소프트뱅크 및 소프트뱅크의 협력사들과도 협업을 진행한다고 밝혔음

Ø 조달한 자금은 ‘스페이셜OS(SpatialOS)’라 부르는 VR 시스템 플랫폼 개발 등에 사용될 예정인데, 현재는 게임 분야가 주력이지만 앞으로는 의료와 도시 개발 등 게임 이외의 분야에서 VR로 현실세계를 시뮬레이션 하기 위한 기술의 개발을 가속화 한다는 방침

Ø 임프라버블 월드는 작년 11월 구글과 제휴를 체결하고, 구글의 클라우드 플랫폼과 스페이셜OS를 결합하여 실제 세계를 VR로 재창조한다는 계획을 공동 발표한 바도 있음

Ø 한편 이번 임프라버블 월드에 대한 투자의 주축인 소프트뱅크는 작년 6월 ‘VR 사업추진실’을 신설하는 등 VR 분야 시장 개척에 주력하고 있으며, 올해 4월에는 오큘러스 리프트를 이용해 혼합현실(MR) 기반 치과 치료 지원 시스템을 선보인 바 있음

Ø 소프트뱅크가 개발한 치과 치료 지원 시스템은 영상 진단 결과라는 가상 공간과 눈앞의 실재 환자라는 현실 공간을 복합시키는 MR 기술을 활용한 것으로, 치과 의사는 오큘러스 VR(Oculus VR)의 ‘오큘러스 리프트(Oculus Rift cv1)’를 착용한 상태에서 환자를 치료하게 됨

Ø 가령 HMD 화면에는 치료 전에 실시한 방사선 사진 등 영상 진단 결과와 환자의 모습이 실시간으로 겹쳐서 표시되기 때문에, 육안으로는 보이지 않는 잇몸 내부의 신경을 파악하며 실시간으로 치료하는 것이 가능해 짐

Ø 소프트뱅크의 이번 임프라버블 월드에 대한 투자는 의료 분야 활용에 초점을 맞춘 VR 사업 추진 전략의 연장선상에 있는 것으로 해석되고 있음