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미래사용자 시나리오 준비를 위한 인공지능 기술의 이해 – 1부

라이트브레인의 아홉 번째 Seed Class

들어가며

작년 이맘때, 전 세계의 이목이 ‘인간과 로봇의 대결’에 집중됐습니다.
바로 한국의 프로 바둑기사 이세돌 9단과 구글의 인공지능 로봇 알파고의 바둑 대결이었습니다.
다섯 번의 대국 중 4승으로 알파고가 압도적인 승리를 차지하면서, 인공지능 기술에 대한 관심이 폭발적으로 증가했고 동시에 로봇이 인간의 영역을 차지할지도 모른다는 두려움이 마음 한 켠에 자리 잡았습니다.하지만 이세돌 9단은 대결 후, ‘인간이 패배한 것이 아니라 이세돌이 진 것’이라는 주옥같은 명언을 남기며 두려움이 아닌 인공지능에 대한 놀라움과 기대를 드러냈습니다. 바둑을 두며 인공지능의 가능성을 경험한 것입니다.
이 가능성은 구글의 딥마인드 팀이 알파고를 개발한 목적인 ‘범용적 인공지능’과도 맞닿아 있습니다.

1년이 지난 2017년 현재, 인공지능 기술은 얼마나 발전했을까요?
또 사용자에게 어떤 새로운 경험을 제공해줄까요?

라이트 브레인의 아홉 번째 Seed Class에서 이를 알아볼 수 있었습니다.
이번 클래스는 스마트코디의 최광선 대표가  ‘미래 사용자 시나리오 준비를 위한 인공지능 기술의 이해’를 주제로 강연해주셨습니다.

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첫 번째 리뷰의 주제는 ‘사용자 경험을 창조할 인공지능 알아보기’입니다.
최광선 대표가 강연에서 소개한 Gartner의 2017년 10대 전략 기술 트렌드, MIT가 주목한 10대 기술, Microsoft의 주목할만한 25가지 프로젝트 중 인상 깊었던 인공지능기술과 서비스를 다룹니다.
두 번째 리뷰에서는 ‘인공지능기술의 원리 알아보기’를 주제로 인공지능의 실체와 원리를 알아볼 것입니다. 이어 인공지능 기술이 사람에게 적용되는 과정과 대표적 사례를 다룰 것입니다.

 

첫 번째 리뷰, 사용자 경험을 창조할 인공지능 알아보기

1. Gartner가 발표한 2017년 10대 전략 기술 트렌드

미국의 IT리서치 기업 가트너(Gartner)의 발표에 의하면 올해 기술 트렌드는 ‘지능형 디지털 메쉬(Intelligent Digital Mesh)’를 위한 기초 단계라고 합니다. 디지털 메쉬는 다양한 기기들이 상호 연결된 촘촘한 그물망 형태를 말하는 것인데요. 이러한 그물망의 지능적 작동을 목표로 기술이 개발되고 있습니다.

1위로 선정된 트렌드는 ‘인공 지능과 고급 머신 러닝’입니다.

(이 부분에서  헬스 기계인 러닝 머신(running machine)이 아니라 기계 학습인 머신 러닝(machine learning)이라고 유머로 강조해 깨알 웃음을 주셨습니다.
덕분에 머신 러닝을 볼 때마다 헬스장이 생각나고 있습니다…… :-) )

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최광선 대표는 인공지능을 가능하게 하는 다양한 기술과 기법 중 특히 딥 러닝(deep learning)과 자연어 처리(natural language processing)를 강조했습니다.
딥러닝이 강조된 이유는 전통적 규칙기반 알고리즘을 넘어 이해∙ 학습∙ 예측∙ 적응하고, 스스로 가동되는 자율 시스템으로 스마트 기기를 ‘지능적’으로 만들기 때문입니다. 딥 러닝은 수많은 데이터에서 패턴을 발견하고 사물을 구분하는 인간의 정보처리 방식을 모방해 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있게 합니다. 이 기술이 바로 구글 알파고의 핵심 기술입니다. 알파고는 수많은 경기를 분석해 패턴을 발견하고, 경우를 생각해 바둑을 둔 것입니다. 또 다른 핵심 기술인 자연어 처리는 컴퓨터를 이용해 사람 언어의 이해, 생성, 분석을 다루는 인공지능 기술입니다.
자연어는 우리가 일상적으로 사용하는 언어인데요. 컴퓨터가 직접 처리할 수 있다는 사실은 인간과 기기와의 소통이 밀접해졌다는 것을 의미합니다. 인식 및 입력 방식이 간편해지고, 다양한 기기와 서비스에서 지능형 구현이 이뤄지기 때문입니다.

7위에는 ‘대화형 시스템(Conversational System)’이 선정되었습니다.

여기에서 말하는 대화는 사람∙ 기기의 대화, 기기∙ 기기의 대화라고 할 수 있습니다. 기존 사람과 기기의 대화는 챗봇을 대표로 하는 음성 지원 기기 중심이었지만, 앞으로는 디바이스 메쉬로 사람들이 사용하는 모든 종류의 기기로 확장될 것입니다. 또한, 사람∙ 기기의 대화에 통신 모델이 더해져 정보가 전송됨으로써 기기∙ 기기의 협력적 대화를 가능하게 합니다. 다양해진 대화가 우리에게 주는 시사점은 ‘디바이스 메쉬’와 이를 적용한 ‘서비스 메쉬’로 UX 디자인 시 고려해야 할 사용자, 대화 상황, 맥락, 이용 기기, 서비스 등이 무수히 많아졌다는 점입니다.
‘대화’에 대한 새롭고 다양한 디지털 경험이 탄생하길 기대합니다.

 

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<출처> Gartner’s Top 10 Strategic technology trends report for 2017

 

2. MIT가 선정한 2017년 10대 혁신 기술

지능형 디지털 메쉬를 트렌드로 기술을 선정한 가트너와 달리, MIT는 의학부터 태양광까지 다양한 범위의 기술을 혁신 기술로 선정했습니다.

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<출처> MIT technology review homepage

그중 저는 ‘마비역전, 우회 신경 기술’(Reversing Paralysis)이 가장 인상 깊었습니다.
이 기술은 뇌에 직접 칩을 이식해 척수를 거치지 않고 뇌의 신호를 신체 기관에 직접 전달하는 기술입니다. 중추 신경계가 마비된 환자들의 신경을 우회시켜 각 기관을 움직일 수 있게 해 마비 환자에게 큰 희망이 될 것이라고 기대되고 있습니다. 실제로 이 기술로 손을 움직인 사례가 있다고 합니다. 강연자님께서는 여기서 반복적인 훈련과 연습을 위해 인공지능 기술이 필요하다고 하셨습니다. 뇌와 각 기관이 칩으로 연결돼 자연스럽게 움직이기 위해서는 다양한 행동에 맞는 모델과 적용이 필요할 것입니다. 앞으로 10~15년 뒤에 가능한 기술이라고 하는데요. 혁신적인 의료 기술에 인공지능 재활까지 더해져 마비 환자들의 완치에 큰 도움이 되었으면 합니다.

다음으로는 우리네 삶에 아주 가깝게 와있는 ‘자율주행’에 관련된 기술입니다.
바로 자율주행트럭(Self-Driving Trucks)입니다. 최근 개봉한 영화 [로건]에서는 미래에 자율주행트럭이 상용화된 모습을 엿볼 수 있었습니다. 2029년에 주인공들이 에덴을 찾아가는 장면에서 고속도로 위 운전석 없는 트럭들이 대거 등장한 것입니다. 자율주행트럭은 자율주행 관련 기술 중 가장 먼저 실현될 수 있는 기술이라고 합니다. 고속도로와 같이 주로 직선 도로를 운전하는 트럭은 복잡한 도심을 주행하는 승용차보다 간단한 기술을 필요로 하기 때문입니다. 자율 주행은 자동차 회사뿐만 아니라 IT회사에서도 도전하고 있기 때문에 상용화를 위한 경쟁은 계속될 것 같습니다.

 

3. 마이크로소프트의 주목할 만한 프로젝트 25가지

이어 마이크로소프트의 주요 프로젝트를 소개가 있었는데 현재 진행 중인 프로젝트라서 훨씬 현실감 있게 다가왔습니다

제가 가장 흥미를 느꼈던 것은 새로운 방식의 3D 캡처 기술인 ‘홀로포테이션(Holoportation)’입니다.
이 기술은 고품질의 3D 모델을 어느 곳에서나 실시간으로 재구성해 압축 및 전송할 수 있는 기술입니다. 아래 사진을 보면 두 남자는 같은 공간에 서 있는 것처럼 보이지만, 실은 다른 공간에 있습니다. VR기기로 재구성된 3D 모델을 인지하여 같은 공간에 있는 착각을 불러일으키는 것입니다. 이와 같은 기술이 상용화될 수 있는 예로 원격 진료를 들었는데 저는 타지에서 가족, 친구와 이벤트 할 수 있는 서비스를 생각해봤습니다. 그만큼 홀로포테이션을 활용해 만들 수 있는 서비스가 무궁무진하다는 것이겠죠?

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<출처> youtube, holoportation: virtual 3D teleportation in real-time (Microsoft Research)

다음으로는 가치 측면에서 영상 언어 변환기(Video to Language)가 인상 깊었습니다.
이 변환기는 영상에서 보여지는 내용을 자연스러운 문장으로 표현합니다. 여기에는 RNN이라는 기술이 필요한데요. RNN(Recurrent Neural Networks)은 순환형 신경망으로 과거의 기억을 사용할 수 있습니다. 우리가 대화할 때, 과거의 대화 내용을 기억해 현재 대화 내용을 문맥으로 이해하는 것처럼 RNN 또한 최초의 데이터로부터 계속해서 정보를 전달받을 수 있습니다. 이 프로젝트의 기술은 청각, 시각장애인들에게 유용하게 사용될 것입니다. 그들도 영상 콘텐츠를 말 혹은 글로 경험할 수 있다는 점에서 이 서비스를 가능하게 하는 인공지능의 가치가 더 크다고 생각합니다.

최광선 대표는 다양한 기술들의 소개를 마치신 후, 인공지능 기술이 무엇인가에 대해 이렇게 이야기했습니다.

“인공지능을 정확히 규명하기는 쉽지 않습니다.
다만 앞서 소개해드린 기술과 예를 통해 알 수 있듯이 ‘적용’되어있다고 말씀드릴 수 있습니다.”

이렇듯 인공지능에 대한 이해와 함께 적용된 기술과 서비스를 파악해야만, 맥락에 맞는 페르소나를 고민해 새로운 사용자 경험을 창조할 수 있을 것입니다.

 

* 2부는 곧 업데이트 됩니다.

 

– 가치UX그룹 성빛나, 윤은미

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