글로벌 리더스 포럼 2018-보이지 않는 것이 세상을 바꾼다

 11월 12일 - 13일 이틀 동안 개최된 글로벌 리더스 포럼 2018은 보이지 않는 것들을 다루었는데요. 그렇다면 보이지 않는 것이 어떤 것인지 궁금하지 않으신가요? 여기서 보이지 않는 것들은 바로 #인공지능 #뇌과학 #바이오기술 #블록체인들을 이야기하고 있었습니다. 4차 산업혁명과 관련한 키워드들을 잡아 다양한 연사들의 심도 깊은 다양한 이야기들을 들어볼 수 있었는데요.

  

-글로벌리더스포럼2018 현장-

 그 키워드들 중에서도 인공지능에 대한 이야기를 해볼까해요. 기술의 선도자가 되기 위한 세계 각국의 경쟁이 뜨거운 가운데 미국에서는 구글과 페이스북, 애플, 아마존 등으로 대표되는 IT기업들이, 중국에서도 알리바바를 필두로 전 세계의 AI인재 영입 전쟁을 펼치고 있는 걸 볼 수 있는데요. 그렇다면 인공지능이 바꿔놓을 인간의 미래는 어떤 모습일지 세계 각국에서 인공지능 기술을 이끌고 있는 다니엘라러스 / 올리비에 미첼 / 다닐프로호로프가 이야기하는 인공지능 기술을 소개합니다.

 

-다니엘라 러스-

미국 메사추세츠 공대(MIT)에서 인공지능연구소장을 맡고 있는 다니엘라 러스는 공중 정찰 로봇, 수중타맛 로봇과 스스로 조립되는 로봇, 과자를 굽고 케이크를 자르는 로봇 등 인간의 삶을 편리하게 할 다양한 로봇들을 개발해왔다고 합니다.

다니엘라 러스는 급속도로 발전하고 있는 인공지능 기술을 누구나 활용할 수 있는 세상이어야한다고 생각하며, 학생들에게 인공지능 기술을 활용할 수 있게 하는 기술 교육에 앞장서고 있는데요. 미국 내 공립학교들에 AI기술교육 프로그램을 제공하여 학생들이 어려서부터 인공지능 기술을 익힐 수 있도록 돕고있습니다.

“기계와 함께 협업하도록 해야 한다.”

“머신러닝과 디지털화를 통해 다양한 문제 해결이 가능하다”

자율과학은 기계 뇌, 기계 신체, 상호 작용, 소통 들이 있을 수 있고 이들이 모두 연결 되어있다. 이러한 AI시스템을 사용하고 있기 때문에 AI 또한 인간과 같은 방식으로 서로 소통할 수 있다. 또한 머신 러닝을 통해 데이터 기반으로 예측할 수도 있다. 의사 오진율을 예로 들면 인간오진율 3.5%, ai오진율 7.5%, ai+인간오진율 0.5%라고 한다. 이 처럼 인간과 AI가 협업하면 더 좋은 결과 더 좋은 결과가 발생하는 것을 볼 수 있다.

이러한 머신러닝을 성공적으로 사용하기 위해서는 많은 데이터들이 필요한데, 이미 답이 나왔다 할 지라도 AI가 설명하지 못할 수도 있기에 머신러닝도 계속 학습되어야한다.

 자율주행차의 경우 센서를 가지고 주변환경을 보고 장애물 파악 후 자동차의 위치를 파악한다. 다음 시스템에서는 다음에 어떤 수행을 해야할 지 판단하는데 이 과정에서 모든 도로가 다르고 상황이 달라질 수 있기에 이러한 네트워크 상에서 모든 것들이 프로세스화되어한다. 오늘날에는 이 부분들이 완벽히 해결되지 못했기 때문에 한계가 있지만 머신러닝을 통해 이를 해결하기 위한 시도를 해볼 수는 있다. 

- 올리비에 미첼-

올리비에 미첼은 스위스 로봇시뮬리이터 개발사 '사이버보틱스'의 대표로 사이버보틱스가 개발한 AI시뮬리에터 '위봇'은 로봇에 탑재된 소프트웨어를 짜고 시연해볼 수 있다고 하는데요. 미국 항공우주국(NASA)의 무인탐사선에도 이 회사의 '위봇'을 이용해 프로그래밍되었다고합니다.

위봇과 같은 로봇 시뮬레이션 소프트웨어가 로봇 디자이너와 인공지능 개발자들이 새로운 로봇을 만드는 데 꼭 필요하다고 이야기하고 있습니다.

“시뮬레이션이 중요하다”

시뮬레이션 전문 기업(웨봇 WEBOT) 소프트웨어를 만들고 배포를 위해 기업을 설립하였다. 이를 대학/연구자/교육기관에 판매하기도 하고 아이보AIBO라는 로봇 개발 중인 소니와 협업하기도 하였다. 웨봇(시뮬레이션을 통한 ai 로봇)에 컴퓨터와 같이 CPU /센서 등을 입력하면 시뮬레이션이 가능한데 이 시뮬레이션에 있어서 중요한 것은 현실 감각을 살려내는 것이다. 

시뮬레이션 결과는 그대로 현실에 적용할 수 있어야 한다. 웨봇은 이러한 부분들이 가능하고 복합적인 환경/ 어려운 환경에서도 시뮬레이션이 가능하다. 로봇에 카메라가 장착되어있기 때문에 이를 통해 원자력 등의 인간이 접근하기 어려운 곳도 쉽게 볼 수 있다. 

인지과정과 동일하기에, 시뮬레이션을 한 번 해본다면 실생활로 바로 적용이 가능하며, 맞춤형 시뮬레이션을 통해 오브젝트/ 환경 /로봇을 모두 모델링하여 구현해 낼 수 있다. 궁극적으로 우리의 실생활에 도움이 되는 것이 목표이며 앞으로도 웨봇을 발전시켜나가겠다. 

 

 -다닐 프로호로프-

다닐 프로호로프는 미국에 위치한 도요타 인공지능 프로젝트의 리더를 맡으며, 자율주행기술을 연구하고 도로에서 스스로 달리는 자동차를 만드는 데 하고있는데요. 다양한 교통상황에서 인공지능이 어떻게 반응하게 만들지에 대해서 연구하며,, 인간의 뇌 세포와 같은 원리로 동작하는 인공지능 개발을 목표로 하고 있다고 합니다. 

 “AI의 물결”

도요타는 자동차 제조 뿐만 아니라 하우지 비즈니스, 바이오 기술에도 관여하고 있는데 최근에는 소프트웨어 개발에 뛰어들었다, 이것이 미래의 비즈니스를 좌우할 수 있기 때문이다.

“AI 제2의 물결이 온다” 이는 데이터를 통해 통계적 학습을 하는 것, 예를 들면 운전자의 패턴을 파악하여 데이터를 얻고, 자가 학습을 통해 주행할 수 있도록 하는 것을 말한다. 알파고도 이러한 시스템을 사용한 것이다.

“AI 제 3의 물결”은 현대적인 시스템과 데이터가 아니라 다른 task를 운영할 수 있도록 하는 부분 이다. 하나의 테스크를 하고 또 다른 테스크가 주어지는이러한 계층적 시스템이 미래에는 나타날 것이다.

또한, 완벽한ai가 있을 것이라는 것은 잘 못된 것으로 오류를 100% 수정하는 ai는 없을 것이라고 본다. 기계지능이 인간의 뇌의 힘을 따라 잡진 못할 것이다. 그러나 단순한 일들은 AI, 기계들이 대체 할 수 있는데 우리는 AI에게 인간의 일자리를 뺏기는 부분도 생각을 해놓아야한다.

우리가 세상을 위해서 더 많은 인간의 마인드와 창의성을 활용해야한다

 

글로벌리더스포럼2018 현장에서 들었던 연사들의 인공지능에 대한 이야기들과 어떤 목표를 가지고 연구를 하는지 등을 정리해보았는데요. 인공지능이 현재 어디까지 왔는지를 들어보니 빠른 시일 내 인공지능 시대를 만날 수 있을 것 같습니다. 이야기들을 듣다보니 인공지능이 만들어갈 우리의 미래가 기대되지 않으신가요?

이상 글로벌리더스포럼2018에서 스마트콘텐츠센터 기자단 신송아였습니다.