IDG 블로그 | 애플과 IBM, 조금 더 쉬운 스위프트 기반의 AI 앱 개발 위해 손잡다

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IBM과 애플이 새로운 머신 인텔리전스 솔루션을 발표할 예정이다. 개발자들이 왓슨과 코어 ML(Core ML)을 활용해 자유로게 기업을 위한 모바일 AI 앱을 개발하도록 하는 것이다.

애플과 IBM, 경험에서 배우다
애플과 IBM은 지난 수 년간 협력해 왔기 때문에 이번 뉴스 역시 이러한 기존 협력 관계의 연장선에 있다. 이를 통해 애플이 기업 IT의 심장부에 자리하게 되었음을 보여준다.

IBM 씽크 2018(IIBM THINK 2018) 컨퍼런스에서 두 회사는 각자의 머신러닝/인공지능 기술을 결합해 코어 ML용 IBM 왓슨 서비스(IBM Watson Services for Core ML)를 발표했다.

코카콜라 컴퍼니는 이미 이들 서비스를 이용해 시각 인식 문제 식별 기능, 인지적 진단, 증강 수리 등과 같은 현장 작업을 위한 지능형 모바일 솔루션 프로토타입을 개발하고 있다.

즉, 기업들이 이제 각자의 특수한 작업과 필요 사항에 맞춘 솔루션을 제작하고 여기에 자가학습 및 AI 증강 기술을 더해 이 솔루션들을 더욱 스마트하게 만들 수 있게 됐다.

IBM은 기자 회견에서 “코어 ML용 왓슨 서비스를 통해 제작된 앱들은 사용자 활동에서 새로운 것을 학습하고, 상호작용을 반복해 갈수록 똑똑해진다”고 설명했다.

코어 ML용 IBM 왓슨 서비스의 작동 방식
기업 개발자들은 일련의 클라우드 기반 서비스의 형태로 IBM 왓슨을 접하게 된다. 이들 서비스를 이용해 AI 애플리케이션을 제작하는 것이다. 코어 ML은 iOS 11이나 그 이후 버전을 구동하는 애플 기기의 앱들에 고급 머신러닝 기술을 접목시킬 것이다.

앱 개발자들은 IBM 왓슨을 통해 사전에 교육을 마친 모델을 사용하거나, 맞춤형 모델을 제작할 수도 있다. 이러한 모델이 애플의 코어 ML로 송출되면, 곧 아이폰 앱에서 쓰이게 된다.

수만 개의 이미지에 기반해 제작된 시각적 인식 모델(왓슨 비주얼 리코그니션 서비스(Watson Visual Recognition Service))은 이 솔루션에서 가장 먼저 이용 가능한 모델이며, 지금 당장 코어 ML로 송출해 애플 디바이스에서 활용할 수 있다. IBM은 또한, 사용자의 현재 위치에 따라 현재 및 미래 날씨 정보를 앱에 더할 수 있게 하고 있다.

스위프트 개발
또 한가지 놀라운 사실은 애플과 IBM이 스위프트 개발자들이 앱에 인공지능을 접목할 수 있는 도구를 내놨다는 것이다. 새로운 개발자 콘솔의 형태로, 앱을 개발할 때 IBM 클라우드에 연결하는 용도로 사용할 수 있다.

IBM과 애플은 “애플용 IBM 클라우드 디벨로퍼 콘솔(IBM Cloud Developer Console)은 경험 수준이 판이한 개발자들을 위한 단계별 가이드를 함께 제공한다. 여기에 인공지능, 데이터, 그리고 스위프트에 최적화된 모바일 서비스와의 통합도 지원된다”고 말했다.

즉, 초보부터 숙련된 개발자에 이르기까지 모두가 코어 ML용 IBM 왓슨 서비스를 이용해 머신러닝 앱을 빠르게 만들어내고, 이를 IBM 클라우드에 연결시킬 수 있게 됐다는 이야기다.

이 솔루션은 또한, 신상 정보, 서비스, 그리고 IBM 클라우드 하이퍼 프로텍트(IBM Cloud Hyper Protect) 서비스를 사용하는 데이터 등을 보호하기 위한 툴도 포함하고 있다. 때문에 보다 안전한 기업 앱 제작이 가능해졌으며, 애플 앱이 자랑하는 고도의 보안을 더욱 강화할 수 있게 됐다.

적용 가능한 사례들
그 결과, 스위프트를 이용하는 개발자는 이제 수 분 이내로 머신러닝을 통합한 앱을 만들 수 있게 됐다고 IBM과 애플은 말한다.

그렇지만 기성품의 경우 사실상 그 기능이 시각 인식 앱들로 한정될 수 밖에 없다. 물론 ARKit 앱에 이미지 인식을 접목하기 위한 창의적 방법을 물색 중인 개발자들에게는 그것만으로도 충분히 유용할 것이다.

이로 인해 예를 들어, AR 기반 현장 서비스, 지원 매뉴얼, 또는 시각적 문제 해결 가이드 등을 제작하는 것이 가능해진다.

이러한 기술의 결합은 앱에만 적용되는 것은 아니다. 내장형 인공지능이 가능해졌다는 것은 앱이 사용됨에 따라 점차 똑똑해지고, 결국에는 디바이스를 어딘가에 갖다 대기만 하면 어떤 부분이 수리가 필요한지를 디바이스가 직접 알아내는 수준까지 가게 될 것이다. 이러한 기술은 건강, 교육, 연구 및 도시 관리 기술에도 충분히 적용될 수 있을 것이다.

IBM 파트너십 및 얼라이언스의 총괄 관리자인 마무드 나흐쉬네는 “우리는 머신러닝을 통해 이 기술을 한 단계 더 끌어 올리려 한다. 이런 작업은 현재 매우 활발하게 이루어지고 있으며, 더욱 빠르고 개선된 기능과 더 깊은 인사이트를 제공하기 위해 노력 중이다”라고 말했다.

지능형 기계의 시대가 온다
이러한 움직임은 두 기업의 비전과도 완벽히 일치한다. 두 기업 모두 디지털 변혁을 기업 IT의 중심부에 위치시키고자 노력하고 있기 때문이다.

스위프트를 새로운 종류의 지능형 앱을 만들고 배포할 수 있는 개발 도구로 사용할 수 있도록 만들고자 하는 이러한 시도는 결국 더 빠르고 애자일한 애플리케이션 개발 경로의 개통으로 이어질 것이며, 이를 통해 기업 사용자들은 새로운 솔루션 및 비즈니스 기회를 탐색해 볼 수 있게 될 것이다.

이것이 가능해진다면 모든 기업들이 평등한 조건 하에서 경쟁할 수 있게 된다는 점에서 아주 중요하다. 어쩌면 소규모 기업들 조차도 아이패드나 애플 워치, 아이폰 등에 더 빠르고 저렴한 비용에 머신러닝 지능을 넣을 수 있게 될 것이다. editor@itworld.co.kr