"3대 AI 기술은 오픈소스, 얼굴인식, 에찌컴퓨팅"

주철휘 세종대 교수 영림원 주최 '2월 CEO 포럼'서 강연

인공지능(AI) 기술이 점점 발전하면서 향후 인간 수준의 제너럴 AI 등장도 예상됩니다. 산업계 채택과 시장 점유로 봤을때 현재 가장 중요한 AI 3대 기술은 오픈소스 프레임워크 와 얼굴 인식, 에찌 컴퓨팅입니다."

주철휘 세종대 소프트웨어학과 교수는 영림원소프트랩(대표 권영범, 이하 영림원)이 14일 서울 인터컨티넨탈 코엑스에서 중소 및 중견 기업 최고경영자(CEO)를 위해 개최한 '2월 영림원 CEO 포럼'에서 이 같이 밝혔다.

이 행사는 전자자원관리(ERP) 소프트웨어 명가인 영림원이 중소 및 중견 기업 최고경영자(CEO)를 위해 매달 개최하는 것으로, 이번이 148회째다.

IBM의 유명한 AI인 '왓슨'을 한국IBM 상무 당시 관할한 경력이 있는 주 교수가 '인공지능으로 바뀌는 세상'을 주제로 강연을 했다.

강연에 앞서 권영범 영림원 CEO는 "나이 든 사람의 경쟁력은 전체를 조감하고 먼 미래를 통찰하는데서 나온다"며 "AI가 효율과 속도면에서 인간을 앞설 지 모르지만 새로운 것을 창조하고 전체를 조감하며 통찰하는 것은 아직 인간에 못미친다"는 인사말을 전했다.

권영범 영림원 대표가 인사말을 하고 있다.

이어진 강연에서 주 교수는 영상 인식과 자연어 처리를 중심으로 AI가 어떻게 세상을 바꾸고 있는 지를 소개했다.

주 교수는 90년대가 웹(WEB)의 시대였다면 2000년대는 앱(App)의 시대,지금은 대화형(Assistant) 시대라며 급격한 기술 발전으로 현재의 5년이 과거의 50년보다 더 큰 변화를 맞고 있다고 운을 뗐다.

이어 AI 기술 발전이 모바일과 인터넷과 다른 양상으로 전개되고 있다면서 "중소기업은 물론 각 영역에서 AI를 어떻게 받아들이고 활용할 지 고민해야 한다"고 조언했다.

AI라는 말은 1956년 존 매카시(John McCarthy)가 처음으로 사용 했다. 그는 AI에 대해 '기계를 인간 행동의 지식에서와 같이 행동하게 만드는 것'이라고 정의했다. 이어 AI 효시인 알랜 튜링(Alan Tuting)을 지나 80년대 후반 기계가 학습하는 기계학습(머신러닝)이 등장했다.

주철휘 세종대 SW학과 교수. 한국IBM 상무 출신으로 '왓슨'을 담당했었다.

머신러닝은 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 말한다.

주 교수는 머신러닝과 데이터마이닝은 다르다면서 "머신러닝은 데이터를 주고 기계가 학습을 하면 이를 기반으로 예측을 한다"고 말했다. 하드웨어 성능 개선과 인터넷 등장에 따른 풍부한 데이터 확보, 여기에 소프트웨어 기술이 발전하면서 AI기술이 꽃을 피웠다.

1997년 5월에는 IBM AI '딥 블루'가 체스 세계 챔피언 게리 카스카로프를 꺽었고, 2011년에는 역시 IBM AI '왓슨'이 미국내 최고 퀴즈프로그램인 '제퍼디' 승자를 상대로 퀴즈 대결을 벌여 승리, 세계를 놀라게 했다.

30여년의 AI 역사 중 두차례의 침체기가 있었지만 AI는 진화를 거듭했다. 특히 2012년 무렵 대규모 시각 인식 대회인 '이미지넷 챌린지'에서 AI가 사람보다 낮은 인식률을 보이면서 구글, 마이크로소프트 등 거대 IT기업들이 AI 개발에 뛰어들었다.

그 결과 구글은 2017년에 오류율이 4.9%인 음성인식 기술을 선보였다. 이는 인간 음성 인식 오류율(5.1%)보다 낮은 수치다.

2018년 12월에는 알파폴드라는 AI가 3차원 단백질 구조 예측에서 사람 최권위자를 제치고 1등을 차지하기도 했다.

당시 AI는 43개 단백질 중 25개 구조를 맞힌 반면 사람 최권위자는 3개를 맞혔다. 올 1월에는 '알파스타'라는 AI가 스타크래프트2 프로를 10승 1패로 완승을 거두기도 했다.

주 교수는 "구슬이 서말이라도 꿰매야 한다. 데이터가 널려있다 하더라도 디지털화가 안돼 있으면 AI에 활용할 수 없다"며 특히 데이터의 디지털화를 역설했다.

AI에 중요한 기계학습은 3단계로 나뉜다. 레이블이 주어진 상태서 학습하는 지도학습(supervised), 레이블이 주어지지 않는 상태에서 학습하는 비지도학습(unsupervised), 보상시스템이 주어지는 강화학습(reinforcement) 등이다.

주 교수는 현재의 협소한(narrow) AI가 향후 인간 상식 수준의 AI로 진화할 것이라는 전망을 소개하면서 AI 연구에서 오픈소스가 중요하다고 덧붙였다.

컴퓨터가 이미지를 인식하는 방법을 설명한 주 교수는 "사진이라면 최소 3천장 정도가 있어야 AI가 학습할 수 있다"면서 "알츠하이머 진단, 당뇨망막병증 진단, 치아 복원, 약물 복용 감시 등에도 AI가 적용돼 삶의 질을 높이고 있다"고 설명했다.

주 교수는 AI의 부정 측면인 '적대적 신경망'도 소개했다. 이를 사용하면 가짜 뉴스와 가짜 영상을 만들 수 있다.

클라우드 사용 폭증으로 AI 분야에도 '엣찌(edge)' 인공지능이 부각되고 있는데 이의 사용 사례도 소개됐다. 예컨대, 가정에 설치한 카메라로 사람의 출입을 인지하거나 스마트폰 얼굴인식 등이 그 예다.

미국 스테이플사의 AI 활용 동영상을 소개한 주 교수는 "세계 IT기업들이 AI 챗봇 경쟁을 하고 있으며 AI 챗봇은 계속 진화하고 있다"면서 지금은 대화형 플랫폼 시대"라고 강조했다.