산업으로서의 인공지능과 기업·국가별 격차 심화

1947년 미국 공군은 수송기 더글러스 C-54가 미국에서 이륙하여 대서양을 건너 영국 땅에 착륙하는 순간까지 비행기 자동항법(Autopilot) 기술을 적용했다. 여기에 컴퓨터는 당연히 사용되지 않았고, 자이로컴퍼스(gyrocompass)로 불리는 회전 나침판과 항로 기록만이 비행기 자동항법을 가능케 했다.

인공지능이 경쟁력이다

1950년대 중반 미국에서, 1960년대 후반 유럽에서 처음으로 전투기 조종에 알고리듬과 마이크로프로세스가 이용되면서 컴퓨터와 컴퓨터 프로그램은 비행 조정 기술의 진화를 가져왔다. 이렇게 군사 기술로 시작한 비행 자동항법 기술은 1976년 초음속 비행기 콩코드(Concorde)에 상업용으로는 처음 적용되었다.

비행 조정의 컴퓨터화는 빠른 속도로 진행되었고 그 결과 대형 비행기의 조종사 수는 6명에서 4명으로, 4명에서 2명으로 축소되었다. 항공사 입장에서 비행기술 진보는 높은 비행 조종사 인건비를 절약시켜 주는 요소였다.

기술 진보가 인건비를 줄이는 일은 트럭에서도 가능하다. 메르세데스-벤츠의 모회사 다임러 AG(Daimler AG)는 트럭의 자율주행 기술 개발에 집중하고 있다. 미국과 유럽에는 한국과 다른 트럭 운전 규제가 있다.

유럽연합의 경우 트럭과 버스 운전자 1인의 하루 노동시간은 연속해서 9시간을 초과할 수 없으며, 운전자는 4시간 30분마다 최소 45분의 휴식을 취해야 한다. 미국 또한 유사한 규제를 가지고 있다. 미국 동서부를 연결하는 물류와 유럽 남북부 및 동서부를 연결하는 물류에서 장시간 운전은 피할 수 없다. 따라서 유럽과 미국에서는 운전사 두 명이 하나의 트럭 또는 버스에 탑승해 번갈아 가며 운전하는 경우가 많다.

다임러 AG는 바로 이 규제를 파고들어 자율주행 트럭으로 트럭 운전자 수요를 반으로 줄이겠다는 계획이다. 물류 업계 입장에서도 인건비를 줄일 수 있으니 일반 트럭보다 고가의 자율주행 트럭을 구매할 동기가 충분하다.

아마존이 가진 로봇과 인공지능 경쟁력

아마존은 2012년 창고형 로봇 키바(Kiva)를 생산하는 기업인 키바시스템을 7억7천500만 달러에 인수했다. 키바시스템을 미국의 아마존 물류창고에 적용한 것은 2015년 하반기다. 약 3만 대의 키바 로봇이 미국 13개 물류센터에서 작동하고 있다. 키바시스템은 물류창고의 물류관리시스템(inventory management system)에서 흐르고 관리되는 데이터, 로봇 키바를 연결하고 제어하는 알고리듬 그리고 로봇 키바 등 3대 영역을 통칭한다.

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구글의 기술: 딥마인드와 칼리코

구글이 인공지능에 본격적으로 투자한 시점은 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)을 기술 임원으로 영입했던 2012년으로 거슬러 올라간다. 그 이후 인공지능 관련 연구자 대거 영입, 2014년 딥마인드 인수, 2015년 인공지능 요소인 “랭크브레인(RankBrain)”을 구글 검색 알고리듬에 포함해 이를 전체 검색 질문 중 15%에 시험 적용, 2015년 구글 최고경영자 선다 피차이(Sundar Picha)의 “인공지능 우선(AI First)” 선언, 2016년 2월 구글 검색 최고 담당자를 음성 인식 등 인공지능 전문가 존 지아난드리아(John Giannandrea)로 교체, 2016년 6월 구글 모든 검색에 랭크브레인 적용 등 구글은 자율주행 차 등 신규 프로젝트뿐 아니라 구글의 핵심 서비스에 인공지능 연구 성과를 결합하고 있다.

알파고를 개발한 구글 딥마인드는 2016년 6월 5일 영국 국립보건서비스(National Health Service)와 협력하여 영국 환자 데이터에 접근하여 질병 조기 발견 프로그램을 개발하고 있음을 공식 발표했다. 지난 4월 29일 뉴사이언티스트(NewSicentist)가 이를 보도한 이후 한 달이 조금 지나 공식 시인한 것이다.

뉴사이언티스트에 따르면, 구글 인공지능은 160만 명 환자의 모든 데이터에 실시간으로 접근하고 있다. 구글이 딥마인드를 인수하기 이전인 2011년부터 진행되었던 질병 조기 발견 예측 프로젝트는 딥마인드의 기술과 결합하면서 빠른 속도로 발전하고 있다. 구글이 개발하고 있는 앱은 환자의 신장병을 실시간으로 분석하며 그 진화과정을 예측한다. 구글은 이렇게 마련된 기술을 당뇨병, 연령과 관련된 시력 상실 등에도 적용할 계획을 밝히고 있다. 인류 질병과 노화로 인한 병을 치유하는데 인공지능은 작지 않은 도움이 될 것이다.

특히 구글의 모회사 알파벳의 또 다른 자회사인 칼리코(Calico)의 연구 결과와 영국 환자 데이터와 질병 예측 알고리듬이 결합한다면 시너지 효과도 작지 않을 것이다. 데이터와 인공지능에 기초한 구글의 의학 기술은 중장기적으로 경쟁력을 획득하면서 시장에서 독보적 지위를 얻을 가능성이 높다.

페이스북의 FAIR와 AML

페이스북은 2013년부터 인공지능 기술 투자를 시작했고, 현재 두 개의 인공지능 부서를 가지고 있다. 바로 “페이스북 인공지능 연구(FAIR)”와 “응용 기계학습(AML)”인데 주커버그 페이스북 대표 직속 부서다. 이 두 곳에는 150명 이상의 인공지능 연구자들이 속해있다.

FAIR를 이끄는 사람은 딥러닝 전문가 얀 러쿤(Yann LeCun)이다. 얀 러쿤의 연구는 이미 구글, 마이크로소프트 등에서도 인공지능 연구의 기초로 활용되고 있다. 캐나다 출신의 얀 러쿤은 패스트컴퍼니와의 인터뷰에서 구글이 아닌 페이스북에서 일하는 이유로 ‘연구원 선발에서부터 연구방향 결정과 연구결과를 어디까지 공개할지를 결정하는 일까지 그에게 완벽한 자유가 주어졌기 때문’이라고 밝히고 있다.

실제 얀 러쿤은 FAIR에서 진행된 연구결과 중 일부를 깃허브(GitHub)에 공개하고 있다. 얀 러쿤에 따르면 FAIR의 연구 중 70%는 장기 기초연구다. 기초연구는, 기계가 세계를 이해하기 위해 무언가를 이해하고 분석할 수 있도록 기계를 훈련하는 것이 아니라 기계 스스로 관찰을 통해 기계가 세계를 이해할 수 있게 하는 것을 목표로 한다. 나머지 30%의 연구는 단기 과제에 집중되어 있다.

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출처: http://slownews.kr/56114