포털 서비스 속 인공지능 기술 엿보기


[NEXT 알파고]③ 인터넷-게임, AI로 이미 무장

[성상훈기자] '인공지능(Artificial Intelligence)'

영화 아이언맨의 극중 주인공 토니 스타크의 개인비서 '자비스'를 떠올릴 수도 있고 드라마 '나이트 라이더'에 등장하는 '키트'를 떠올리기도 한다.

영화 속 '인공지능'은 스스로 생각하고 판단하고 말하고 주인공이 적절한 판단을 내릴 수 있도록 조언한다.

이는 미래에 등장 '가능'한 기술이며 현실은 그렇지 못하다. 하지만 우리가 살고 있는 현실 속에서도 이미 '인공지능' 기반 기술은 가까이 있다. 일례로 우리가 이용하는 수없이 많은 인터넷 서비스에도 인공지능 기술이 녹아 있다.

◆포털 서비스에 탑재된 인공지능 기술

네이버랩스 김정희 연구원은 "인공지능을 무엇으로 정의하느냐에 따라 달라질 수 있으나 넓은 의미로 보면, 검색, 검색어 자동 완성, 음성인식, 기계번역, 스팸메일, 이미지 검색, 사진 분류, OCR 등 기존의 대부분의 서비스들이 인공지능 기술을 사용하고 있다. 인공지능은 새로운 것이 아니다"라고 강조했다.

IT 기업들은 '딥러닝(심층학습)', '머신러닝(기계학습)' 등을 기반으로 하는 기술과 솔루션을 속속 선보여 왔지만 이는 어디까지나 인공지능 기술의 한 종류다.

머신러닝은 데이터를 학습하여 의사결정을 할 수 있는 알고리즘을 설계하고, 데이터를 기반으로 문제를 해결하고자 하는 방법이다. 즉 인간의 의사결정을 효과적으로 돕기 위해 컴퓨터를 발전시키려는 노력의 한가지인 셈이다.

딥러닝은 머신러닝의 방법론 중 하나이며 신경망과 같은 방법을 활용하여 여러 계층으로 컴퓨터를 학습시키는 방법이다. 시간을 갖고 컴퓨터를 학습시키면 컴퓨터도 사람처럼 사물을 '구분'하고 '판단'할 수 있게 된다.

네이버의 클라우드 서비스 N드라이브를 예로 들면 사용자가 원하는 의도에 따라 사진을 자동으로 분류한다. 사진을 스스로 인식해 정해진 카테고리로 분류하는 기능이 이미 N드라이브에 적용돼 있다. 네이버 번역기도 네이버의 독자적인 딥러닝 기술이 적용돼 있다.

김정희 연구원은 "현재 인공지능 기술은 대용량의 데이터베이스를 학습해 예측하는 딥러닝 기법에 의해 높은 정확도를 보이고 있다"며 "알고리즘의 큰 틀은 대부분 동일하다. 머신러닝의 중요한 점 한가지는 적용하는 영역 즉 도메인에 대한 의존도가 줄어든 것"이라고 설명했다.

이어 김 연구원은 "이는 영역을 가리지 않고 다양한 분야로 응용될 수 있다는 것"이라며 "그러나 딥러닝의 특성상 많은 데이터베이스를 확보하고 있는 분야가 유리하며 그러한 분야라면 효과적으로 적용이 가능하다"고 덧붙였다.

방대한 데이터가 축적되는 대부분의 분야는 인공지능 기술의 적용 대상이 될 수 있다는 의미다. 방대한 검색이 이뤄지는 포털 검색도 마찬가지다.

김 연구원은 "데이터의 분석을 통해 사람의 의사결정을 도울 수 있는 분야라면 비즈니스에서 가치를 창출 할 수 있다"며 "특히 얼마전까지만 해도, 데이터 분석에는 그 도메인에 특정한 지식이 있어야만 한다고 믿었지만 이제 도메인에 대한 전문성이 무색할 정도로 딥러닝을 이용한 인공지능 기술은 그 정확도를 높이고 있다"고 부연했다.

카카오의 검색(다음) 서비스도 크게 다르지 않다. 예를 들면 이미지 썸네일 추추리나 꽃 검색에 인공지능 기술이 사용된다.

다음 팁(Tip) 서비스에서 꽃 사진을 올리면서 질문하면 꽃 이름을 추정해 자동으로 답변이 붙게 된다.

일례로 다음 모바일 앱에서 보여지는 각종 썸네일 이미지를 클릭하면 이미지 원본을 보게 된다. 이 때 썸네일 이미지는 크기가 원본보다 작기 때문에 원본 이미지에서 중요한 부분을 찾아 그 부분이 중앙에 오도록 썸네일을 만들어야 한다.

이렇게 지능적으로 썸네일을 만들기 위해 인공지능 기술을 이용한다. 다음 앱과 지도 앱에서 음성으로 검색을 할 수 있으며 이 때에도 딥러닝 기술이 적용돼 있다.

카카오 이상호 추천 팀장은 "인공지능은 말 그대로 인공적으로 사람의 지능을 시뮬레이션하겠다는 가장 큰 개념의 단어"라며 "머신러닝은 '학습' 이라는 것에 초점을 맞춘 말로 임의의 예측 모델이 있을 때, 모델을 이루는 모델 파라미터를 자동으로 학습할 수 있는 여러가지 방법론을 지칭하는 말"이라고 정의했다.

이 팀장은 "요즘 가장 많이 이야기되고 있는 자율주행차 같은 영역에서는 전방의 영상으로부터 사람, 건널목 등 여러가지 객체를 인식하는 비전 기술이 적용된다"며 "홈 IoT 영역에서는 당연히 음성인식과 음성합성 기술이 들어가고 있다"고 설명했다.

이 팀장은 이어 "IBM 왓슨이 진출하고 있는 헬스케어 영역에서는 환자의 여러가지 상태를 입력했을 때 그 환자가 가지고 있는 병을 예측하고 조언하는 '추론' 기술이 이용된다"고 덧붙였다. 이 팀장은 이미 많은 산업 분야에 수많은 인공 지능 기술이 적용돼 있다는 점을 강조했다.

◆게임 '재미' 요소, '인공지능'으로 구현

알파고의 아버지로 불리는 데미스 하사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)도 게임 개발자 출신이다.

인공지능 기술은 게임 분야에서도 오래전부터 적용돼 왔다. 보다 더 '재미있는' 게임을 만들기 위해서는 스스로 인지하고 학습하는 시스템이 필요했기 때문이다.

엔씨소프트는 지난 1월 말 MMORPG 게임 블레이드앤소울 안에 신규 콘텐츠로 인공지능을 적용한 NPC(비조종플레이어)를 구현했다.

이 NPC는 '무한의탑'이라 불리는 게임 속 장소에 이용자와 대전을 하는 목적으로 생겨났으며 이용자들에게 마치 사람과 대전하는 듯한 착각을 할 정도로 똑똑한 플레이를 자랑한다.

이는 MMORPG에서 적용 사례가 없었던 강화학습 기반의 '머신러닝(기계학습)' 기술을 적용한 사례다. 머신러닝은 인공지능 기술의 한 종류로 기계가 학습을 통해 빅데이터를 분석하고 가공해 새로운 정보를 얻어내거나 예측하는 기술을 의미한다.

엔씨소프트 AI센터 이재준 상무는 "경험을 통해 학습시키는 강화학습을 통해 문제를 풀었다"며 "강화학습과 딥러닝을 통해 AI의 성능을 올리려는 노력을 기울이고 있다"고 말했다.

성상훈기자 hnsh@inews24.com







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