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이제 인공지능(AI)이 대세라는 점에 대한 논쟁은 없다. 자동차, 스마트폰, 항공기 등 많은 영역에 온라인 검색, 음성 및 이미지 인식, 번역 등 AI가 적용되는 중이다. 문제는 AI가 산업과 사회에서 어떤 방식으로 사용되고 어떤 의미를 가질 것인가이다. 마이크로소프트와 아마존을 포함한 많은 기업들도 구글 클라우드와 같은 AI 도구를 공급하고 있다. IBM 왓슨처럼 사업에 적용할 수 있는 AI 시스템도 계속 등장하고 있다. 오늘날 AI는 막대한 양의 계산이 요구되는 패턴에 따른 서브루틴을 작성하고 다른 패턴에 대한 반복 작업을 수행하며 다중 계층을 통해 스스로 학습한다. 아마도 인간은 최초로 설명할 수 없는 기계를 만들고 있는 중일 수도 있다. 자신이 보유한 고유 데이터의 가치를 발견하라 사업을 시스템적으로 보고 데이터 접점을 찾아라 고객 경험을 위한 AI를 준비하라 조지아주 알파레타에 위치한 26명의 직원이 일하는 캠프 3(CAMP3)은 농업을 위한 무선 센서 네트워크를 구축하고 관리한다. 또한 구글의 G 스위트 이메일과 협업 제품을 판매한다. 이 회사의 제품을 사용하면 구글 글래스처럼 이동하면서 이미지를 입력할 수 있는 장비를 통해 초기에 농작물에 병충해가 시작되는 것을 알 수 있다. 이 회사의 최초 난제는 AI 제품을 학습하는데 필요한 충분한 데이터를 확보하는 것이었다. 농작물의 병충해에 관한 이미지가 많이 없는 것 외에도 여러 기관에 산재해 있었고 때로는 식별자도 없었다. 옥수수 둥근 무늬병(northern corn leaf blight, NCLB)에 필요한 이미지를 구하는데 10개월이 걸렸다. 대형 농과 대학은 많은 사진을 보유하고 있지만 제대로 된 인식표가 부착되어 있지 않았다. 종자 공급사도 많은 사진을 가지고 있었지만 건강한 옥수수 잎, 병 초기의 잎, 병이 많이 진행된 잎 등으로 분류된 경우는 없었다. 여러 기관으로부터 구할 수 있는 이미지를 확보한 후에 자체적으로 많은 사진을 촬영했다. 이 경우에는 데이터를 이용한 학습이 최초 학습용 데이터를 구하는 것보다 쉬웠다. 시각적 학습을 위한 데이터는 희소 상품이자 없어서는 안 될 자산이다. 초기에는 수만 장의 사진이 필요했지만 이제 병충해를 학습하는데 소요되는 사진수는 줄어들었다. 캠프3은 구글이 만든 AI 시스템 프레임워크인 텐서플로를 이용한다. 그 계산에는 아마존 웹서비스와 구글 컴퓨터 엔진을 사용하여 몇 시간 만에 원하는 결과를 얻을 수 있다. 톡아이큐(TalkIQ)는 말을 문자로 전환하고 실시간으로 키워드와 패턴을 스캔하여 결과를 예측하기 위해 판매와 고객 대응 전화를 모니터링하는 기업이다. 고객의 전화에서 얻은 데이터는 실적을 개선하는데 도움을 줄 수 있고 새로운 사업을 준비하는 다른 회사에도 도움을 줄 수 있다. 샌프란시스코에 위치한 톡아이큐는 2년에 걸쳐 50만 건의 대화를 분석했다. 캠프3과 마찬가지로 정확하게 정보를 매핑하는 것이 어려움이었는데, 시끌벅적한 사무실, 때로는 품질이 낮은 통화와 같은 도전을 극복하고 상품평, 기능, 경쟁사 등의 데이터를 추출했다. 톡아이큐는 자동 음성 인식, 자연어 처리 등을 제공한다. 지난 3월, 덴버에 위치한 블링커(Blinker)는 콜로라도에서 차를 사고파는 모바일 앱을 출시했다. 사용자가 차의 뒷면을 찍은 사진을 업로드하면, 제조년, 제조사, 모델, 중고 가격 등이 식별되어 판매가 산정이나 담보대출이나 보험료 예측이 상대적으로 쉬워진다. AI가 자동차를 즉시 식별하는 것은 마술처럼 보인다. 사실 이 과정에도 텐서플로가 사용된다. 블링커는 자동차 번호판을 인식하고 해당 번호에 대한 데이터를 또 다른 자동차 정보 제공업체를 통해 얻는다. 가능할 경우, 이미지를 통해 데이터를 추출할 수도 있다. 블링커는 이 과정에 필요한 특허를 출원하기도 했지만 44년 동안 자동차 딜러를 통해 얻은 창업자의 경험도 큰 몫을 차지했다. 무엇을 하든지 여전히 핵심을 차를 판매하는 것이다. 사람들이 차를 살 때 느끼는 어려움을 잊었지만 그것은 여전히 존재하기 때문이다. |
