2017.06.09

토픽 브리핑 | 거대한 미래를 꿈꾸는 머신러닝

이대영 기자 | ITWorld
지난해 초, 구글의 알파고가 바둑기사 이세돌 9단을 이긴 사건은 이른바 '알파고 신드롬'이 되어 엄청난 인공지능 바람을 불어일으켰다. 이는 머신러닝과 인공지능의 발전을 널리 알리게 된 하나의 이정표가 됐으며, IT 업체뿐만 아니라 일반 기업들도 머신러닝을 도입하기 시작했다.

"인지, 신경, 딥?!" AI 유행어에 대해 알아야 할 5가지 개념
인공지능 알파고와 바둑기사 이세돌의 역사적인 대결 종합 정리 "최후의 대국까지 멋진 승부"
알파고란 무엇인가: 알고리즘과 학습 방법으로 이해하는 알파고

1년이 훌쩍 지난 6월 현재, 알파고는 이세돌과의 1패를 제외한 모든 바둑대국에서 승리를 거둬 머신러닝의 발전 상황을 다시금 확인시켜주고 바둑계를 떠났다. 이 파괴적 기술의 급속한 발전에 대해 우려의 목소리가 높아지고 있다. 특히 스티븐 호킹은 "인공지능이 인류의 종말을 초래할 수도 있다"고 경고한 바 있다.

산업 파괴와 일자리, "약속과 위험이 공존하는 AI"

토픽 브리핑 | 알파고 신드롬과 아이폰, 그리고 미지와의 조우
"머신 vs. 머신" AI가 주도하는 사이버 전쟁의 시대가 열린다

이런 우려나 경고에도 불구하고 머신러닝은 더 빠르고 신속하게 확산되고 있다. 구글의 모회사 알파벳 의장 에릭 슈미츠가 "향후 5년동안 지난 50년보다 더 많은 컴퓨팅 변화를 보게 될 것"이라고 예상한 것은 머신러닝의 발전과 성취를 기반으로 한다.

구글의 에릭 슈미츠, 머신러닝의 거대한 미래를 얘기하다

지난 수년간 IT 업계에서는 머신러닝을 차세대 핵심 기술로 파악하고 엄청난 규모로 투자하고 있으며 경쟁적으로 자사의 제품에 활용하고 있다. IBM, 구글, 마이크로소프트, 아마존, 인텔, 엔비디아, 애플 등 IT 대표주자뿐만 아니라 네이버, 카카오 등 국내업체들도 머신러닝을 개발하고 자체 서비스에 활용하고 있다.

오범의 2017년 빅데이터 동향 보고서에 따르면, 머신러닝은 지속적으로 성장세를 유지할 것이다. 그러나 머신러닝은 우선적으로 맞춤형 개발보다는 애플리케이션과 서비스에 탑재될 것이다. 이는 디지털 비즈니스를 다룰 줄 아는 데이터 과학자들을 확보할 수 있는 기업들이 거의 없기 때문이다. 하지만 개발업체들은 사전 패키지 형태로 제품을 판매하기 때문에 데이터 세트에 머신러닝을 적용하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌다.

IBM, 구글, MS, 아마존이 클라우드에서 머신러닝을 구현하는 방식
'머신러닝을 더 빠르게' 구글의 새로운 칩, 텐서 프로세싱 유닛
"차세대 AI 하드웨어 경쟁 양보없다" IBM, 인텔, 구글, MS 전략 핵심 요약
'구글 텐서플로우부터 MS CNTK까지' 딥러닝/머신러닝 프레임워크 6종 비교 분석
구글 딥마인드의 차세대 머신러닝이 비밀을 유지하는 이유
뜨거워지는 AI 시장…IT 기업들의 차세대 먹거리는

또한 구글이나 IBM과 같은 인프라와 플랫폼 공급업체가 자사 AI API에 대한 액세스를 제공하고 있다. 클라우드 서비스와 서드파티 개발업체는 이들 API를 이용해 자신들의 애플리케이션에 AI를 통합하고 있다. 그리고 기업들은 자사의 비즈니스 기능을 개선하는 데 AI 프로젝트를 적용할 방법을 적극적으로 모색하고 있다.

기업이 반드시 도입해야 하는 AI 활용법 5가지
보안에서 본 머신러닝, 머신러닝에서 본 보안, "그 가능성을 엿보다" - IDG Tech Report
인터뷰 | 데이빗 마이어에게 듣는 머신러닝과 네트워크와 보안

이처럼 머신러닝이 현대 비즈니스의 핵심 기술로 부상하고 있다. 하지만 어떤 방향으로 개발해야 할 것이냐는 거시적인 방향성에서부터 이를 실질적으로 어떻게 적용할 것이냐는 방법론에 이르기까지 상당히 부족한 점이 많다. 그래서 도입 과정에서 많은 실수와 시행착오들이 일어나고 있으며, 이로 인해 부정적인 시각이 늘어난 것도 사실이다.

그렇다고 수년 전처럼 SF영화에서나 나오던 꿈속 이야기가 아니다. 시리나 알렉사 같은 음성인식부터 페이스북 자동 태그, 아마존 상품 추천에 이르기까지, 머신러닝은 우리 일상에 밀접히 닿아 있는 각종 서비스의 배경으로 자리하고 있다.

글로벌 칼럼 | "실제냐, 가상이냐?" 머신러닝의 두 가지 길
일상으로 파고든 고급 분석 '빅데이터+컴퓨팅 파워+머신러닝' 합집합 - IDG Summay
머신러닝을 기반으로 한 자동 타겟팅 추천 시스템 - IDG Summary
익스피디아의 머신러닝, "10여 년 전부터 우리의 심장"
머신러닝 프로젝트의 대실패를 피하는 6가지 방법
"입 모양 읽고, 희귀병 진단하고" AI가 인간보다 뛰어난 분야들
데이터 과학자·머신러닝을 활용한 비즈니스 성공 전략

머신러닝은 이미 우리 생활 속과 비즈니스에 깊숙히 자리잡았다. 하지만 각계 전문가들은 "머신러닝과 인공지능 기술은 만능 열쇠가 아니며, 현재 이 기술을 활용할 수 있는 분야와 기능은 한정되어 있다"며 머신러닝과 인공지능의 한계와 과대광고를 경계했다. RSA의 CTO 줄피카 라즈만은 "인공지능 기반 보안 기술이 현장에서 실제 어떤 역할을 하느냐"고 반문하면서, "결국 업체들이 인공지능을 도입한다는 것은 악의적인 활동을 찾아내는 알고리즘을 구축하는 것에 불과하다"고 설명했다.

글로벌 칼럼 | 인공지능, 머신러닝, 그리고 봇의 숨겨진 진실
"자율주행, 머신러닝, 인공지능…" 이름에 낚이지 말아야 할 최신 기술
과대광고와 회의론에 빠진 머신러닝 기반 보안…RSA 컨퍼런스

긍정론과 한계론이 상존하는 가운데서도 한가지 분명한 사실은 머신러닝의 발전과 활용은 더 빠르고 광범위하게 진행되고 있다는 것이다. editor@itworld.co.kr

2017.06.09

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이대영 기자 | ITWorld
지난해 초, 구글의 알파고가 바둑기사 이세돌 9단을 이긴 사건은 이른바 '알파고 신드롬'이 되어 엄청난 인공지능 바람을 불어일으켰다. 이는 머신러닝과 인공지능의 발전을 널리 알리게 된 하나의 이정표가 됐으며, IT 업체뿐만 아니라 일반 기업들도 머신러닝을 도입하기 시작했다.

"인지, 신경, 딥?!" AI 유행어에 대해 알아야 할 5가지 개념
인공지능 알파고와 바둑기사 이세돌의 역사적인 대결 종합 정리 "최후의 대국까지 멋진 승부"
알파고란 무엇인가: 알고리즘과 학습 방법으로 이해하는 알파고

1년이 훌쩍 지난 6월 현재, 알파고는 이세돌과의 1패를 제외한 모든 바둑대국에서 승리를 거둬 머신러닝의 발전 상황을 다시금 확인시켜주고 바둑계를 떠났다. 이 파괴적 기술의 급속한 발전에 대해 우려의 목소리가 높아지고 있다. 특히 스티븐 호킹은 "인공지능이 인류의 종말을 초래할 수도 있다"고 경고한 바 있다.

산업 파괴와 일자리, "약속과 위험이 공존하는 AI"

토픽 브리핑 | 알파고 신드롬과 아이폰, 그리고 미지와의 조우
"머신 vs. 머신" AI가 주도하는 사이버 전쟁의 시대가 열린다

이런 우려나 경고에도 불구하고 머신러닝은 더 빠르고 신속하게 확산되고 있다. 구글의 모회사 알파벳 의장 에릭 슈미츠가 "향후 5년동안 지난 50년보다 더 많은 컴퓨팅 변화를 보게 될 것"이라고 예상한 것은 머신러닝의 발전과 성취를 기반으로 한다.

구글의 에릭 슈미츠, 머신러닝의 거대한 미래를 얘기하다

지난 수년간 IT 업계에서는 머신러닝을 차세대 핵심 기술로 파악하고 엄청난 규모로 투자하고 있으며 경쟁적으로 자사의 제품에 활용하고 있다. IBM, 구글, 마이크로소프트, 아마존, 인텔, 엔비디아, 애플 등 IT 대표주자뿐만 아니라 네이버, 카카오 등 국내업체들도 머신러닝을 개발하고 자체 서비스에 활용하고 있다.

오범의 2017년 빅데이터 동향 보고서에 따르면, 머신러닝은 지속적으로 성장세를 유지할 것이다. 그러나 머신러닝은 우선적으로 맞춤형 개발보다는 애플리케이션과 서비스에 탑재될 것이다. 이는 디지털 비즈니스를 다룰 줄 아는 데이터 과학자들을 확보할 수 있는 기업들이 거의 없기 때문이다. 하지만 개발업체들은 사전 패키지 형태로 제품을 판매하기 때문에 데이터 세트에 머신러닝을 적용하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌다.

IBM, 구글, MS, 아마존이 클라우드에서 머신러닝을 구현하는 방식
'머신러닝을 더 빠르게' 구글의 새로운 칩, 텐서 프로세싱 유닛
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또한 구글이나 IBM과 같은 인프라와 플랫폼 공급업체가 자사 AI API에 대한 액세스를 제공하고 있다. 클라우드 서비스와 서드파티 개발업체는 이들 API를 이용해 자신들의 애플리케이션에 AI를 통합하고 있다. 그리고 기업들은 자사의 비즈니스 기능을 개선하는 데 AI 프로젝트를 적용할 방법을 적극적으로 모색하고 있다.

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그렇다고 수년 전처럼 SF영화에서나 나오던 꿈속 이야기가 아니다. 시리나 알렉사 같은 음성인식부터 페이스북 자동 태그, 아마존 상품 추천에 이르기까지, 머신러닝은 우리 일상에 밀접히 닿아 있는 각종 서비스의 배경으로 자리하고 있다.

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긍정론과 한계론이 상존하는 가운데서도 한가지 분명한 사실은 머신러닝의 발전과 활용은 더 빠르고 광범위하게 진행되고 있다는 것이다. editor@itworld.co.kr

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