2015.02.02 AI

AI Lab 대담 #1 – 인공지능(AI)은 모든 곳에 있다

미국의 인기 퀴즈쇼 ‘제퍼디’에 새로운 챔피언 IBM 컴퓨터 시스템 왓슨

지난 2011년 2월, 미국의 인기 퀴즈쇼 ‘제퍼디’에 새로운 챔피언이 탄생했습니다. 그 주인공은 남자도 여자도 아닌…컴퓨터! IBM의 컴퓨터 시스템 ‘왓슨’(Watson)이었습니다. 자연어 형식으로 된 질문에 답을 할 수 있는 인공지능 컴퓨터 시스템 왓슨은, IBM이 2006년부터 매년 60억불의 비용을 투자해 개발한 ‘Deep QA’ 프로젝트의 산물입니다.

최근 구글 무인자동차, 애플 시리 처럼 인공지능 기술을 적용한 제품이 시장에 속속 등장하며 주목받고 있습니다. 빅데이터 전문가, 인공지능 전문가 등 관련 직업군도 새로 생겨나고 있지요. 현재 IT기술 관련 최고의 이슈는 단연 ‘인공지능(Artificial Intelligence)’ 이라 할 수 있습니다.

바로 이 ‘인공지능(이하 AI)’ 기술 전담팀이 ‘AI Lab’라는 이름으로 엔씨소프트에도 있다는 사실, 알고 계셨나요? 새해를 맞아 엔씨소프트에서는 ‘AI’를 주제로 한 대담을 진행하고자 합니다. 오늘 첫 시간에는 ‘인공지능’의 개념부터 짚고 가려고 해요. 아직은 생소한 분야이지만, 엔씨소프트 AI Lab과 함께 한 그룹 인터뷰를 통해 조금 더 쉽게 다가갈 수 있기를 바랍니다! 🙂


Part Ⅰ. 인공지능은 모든 곳에 있다

컴퓨터가 스스로 생각하는 능력인 인공지능

‘인공지능’이란 쉽게 말해 ‘컴퓨터가 스스로 생각하는 능력’입니다. 조금 더 풀어 말하면 ‘인간의 지능적 사고와 행동을 모방한 컴퓨터 프로그램’이라고 정의할 수 있겠죠! 하지만 실제 연구자들이 생각하는 것과 사람들이 생각하는 인공지능에 대한 관점은 조금 차이가 있는데요…말로만 들었던 AI란 대체 무엇을 가르키는 것일까요? 그리고 AI는 우리 일상에 어떠한 모습으로 녹아들어 있는지…?


1. 오늘 모인 우리, 누구일까요?

왼쪽 상단부터 시계방향으로 이재준 상무, 장정선 팀장, 정세희 차장, 이경종 차장, 이준수 과장

▲ 왼쪽 상단부터 시계방향으로 이재준 상무, 장정선 팀장, 정세희 차장, 이경종 차장, 이준수 과장

이재준 상무 먼저 인공지능을 설명하기 앞서 현재 우리가 각자 맡고 있는 역할, 그 이전 공부한 전공 등을 말씀드리면 AI에 대한 이해가 더욱 쉬울 것 같습니다. 엔씨소프트 AI Lab에서 각자 맡고 있는 역할과 전공을 말씀드릴게요.

이재준 상무 (패턴인식 전공) 저부터 말씀드릴까요? 제가 ‘인공지능’을 공부한 지는 오래됐죠. 1992년부터 했으니까 20년이 넘었네요. 제가 공부할 당시는 AI 기술이 한창일 때였죠. 저는 인공지능 기술 중에서도 패턴인식, 조금 더 세부적으로 말씀드리자면 문자인식을 전공했습니다. ‘사람이 손으로 쓴 글씨를 컴퓨터가 인식하는(읽어 들이는) 기술’이라고 하면 쉬울까요? 20년 전 연구했던 분야인데, 당시에는 첨단 기술이었지만 요즘은 당연해졌죠. 쉽게 이야기한다고 했는데, 벌써부터 너무 어렵나요?(웃음)

장정선 팀장 (자연어처리 전공) 저는 언어처리나 정보검색을 전공했습니다. 포털의 검색 엔진을 주로 만들어 왔죠. 그 밖에도 사람과 대화하는 ‘채팅로봇’ 같은 연구들을 진행했습니다. 인공지능에서 데이터를 가공해서 의미를 찾아낼 때, 저는 언어(텍스트)를 통해서 이에 ‘어떻게 적절하게 대응할 것인지’를 찾는 로직 연구 등을 해 왔습니다.

정세희 차장 (Data Mining 전공) 저는 데이터 마이닝, 데이터 분석을 전공했습니다. 요즘에는 고객 데이터나 게임 로그, 다양한 센서 데이터들이 많이 발생하는데, 이것들을 잘 분석하고 패턴을 찾아서 성능을 향상시키는 작업을 합니다. ‘사람들은 이렇게 움직이고 이렇게 행동하는 구나’하는 숨어있는 정보를 파악하여 의미를 찾아낸다고 하면 이해가 쉬울까요?(웃음) 엔씨소프트 게임 중 매칭 시스템을 예로 들 수 있어요. 기존 데이터 분석을 통해서 게임을 함께할 적합한 상대를 찾아주는 작업이지요. 이 기술은 게임 뿐 아니라 결혼정보회사인 ‘듀오’나 ‘피파 랭킹’ 등에서도 찾아볼 수 있어요.

이경종 차장 (지능형 DB 전공) 저는 데이터베이스를 전공했고, 휴대폰 개발 경험이 많습니다. 사실 데이터베이스 자체는 인공지능과 직접 연관되는 것은 아니라 저는 사실 저희 AI Lab 전문가 분들에게 배우고 있죠(하하). 저는 엔씨소프트에 와서 함께 게임할 동료나 대결할 상대가 필요할 때, 인공지능을 통해 잘 매칭할 수 있는 방법을 연구했습니다. 지금까지는 이런 부분을 개발자가 일일이 가르쳐줘야 했거든요. 조금 더 나아가서는 인공지능을 통한 효율적 매칭이 핵심 시스템이 될 수 있는 게임이 어떤 형태일지 생각해 보고 있습니다.

이준수 과장 (Image processing 전공) 전 학교에서 영상처리를 공부했어요. 지금은 얼굴과 얼굴이 아닌 것들을 구분해야 할 때 필요한 기술, 요컨대 내가 찾고 싶은 것과 아닌 것을 구분하는 패턴인식을 개발합니다. 게임을 할 때 유저의 영상을 보고 ‘이 유저가 몰입하고 있다, 아니다’ 등을 알 수 있지요. 사실 전체적인 표정에는 큰 차이가 없으니 ‘미묘한 차이’를 보고 구별할 수 있는 기준에 대해 주로 연구합니다.


2. 인공지능(AI)이란 무엇인가?

인공지능은 문제풀이다이재준 상무 대부분의 사람들은 인공지능이라는 걸 굉장히 거창한 것으로 여기곤 합니다. 가만히 있으면 로봇이 ‘짠’ 나타나서 “주인님 뭘 해드릴까요?”하면서 모든 것을 다 해결해주는 식의 상상을 하는데, 그건 영화가 만들어낸 일종의 이미지이죠. 물론 인공지능을 연구하는 사람들이 꿈꾸는 세상은 그 모습이 맞아요. 다만 영화에서 나오는 인공지능 관련 장면들은 먼 미래의 일들을 조금 더 윤색된 상상으로 보여주는 거죠. 연구자들이 말하는 인공지능은 단순히 ‘사람과 똑같은 것’을 말하는 것이 아닙니다. ‘사람이 하는 것을 조금이라도 도와줄 수 있는 것’이라 보는게 정확하겠죠.

장정선 팀장 데이터가 중심이고 가장 큰 가치입니다. 이것이 우리가 AI를 다룰 때 기대하는 방향 또는 시각입니다. 데이터라는 것은 로그 데이터뿐 아니라 사진, 이미지, 게시판에 올라온 글 모두를 포함하지요. 어떤 웹페이지에 글 하나가 올라왔다고 해 봅시다. 글이 어떤 내용인지만 대충 파악하고 넘어갈 수도 있겠지만, 글을 더 깊이 분석하면 어떤 내용을 다루고 있는지 더 많이 알 수 있죠. 거기에 글 본문뿐 아니라 다른 곳을 둘러보면 작성자, 작성일 같은 정보도 찾을 수 있을겁니다. 글 하나에서 나올 수 있는 데이터가 많아요. 즉 인공지능이란 ‘분석하고, 분석에 기반한 평가와 판단을 하는 것’  이라고 풀이할 수 있을 겁니다.

이재준 상무 인공지능은 문제풀이에요. 어떤 문제가 주어졌을 때 그것을 해결하는 거죠. 수학 문제를 풀 때 각 문제 유형에 해당하는 공식이 있듯이 말입니다. 하지만 우리가 인공지능을 통해 풀어보려는 문제는 그 정도로 답이 뻔히 보이는 수준은 아닙니다. 예를 들어 “실력이 비슷한 친구와 다음 게임을 하고 싶은데, 나와 재미있게 게임을 할 수 있는 친구를 찾아줘” 할 때, 우리는 그 문제를 다음과 같은 공식으로 풀어냅니다.

Step 1. 나와 가장 게임을 재미있게 할 수 있는 사람은 누굴까?
Step 2. 나와 실력이 비슷한 사람이랑 하면 될 거야!
Step 3. 실력이 비슷한 사람은 어떻게 찾을까?
Step 4. 먼저 내 실력을 평가하고 상대방 실력을 평가하면 돼.
Step 5. 그럼 내 실력을 어떻게 평가할까?

이재준 상무, 장정선 팀장, 정세희 차장, 이경종 차장, 이준수 과장

이 평가 기준을 ‘데이터’로부터 찾는 거예요. 문자인식을 예로 들어보죠. 예전에는 숫자를 인식할 때 동그라미가 있으면 숫자 ‘0’이라고 생각했어요. 인공지능이 동그라미를 우선 찾는거죠. 그리고 숫자 ‘6’은 동그라미 위에 삐죽 튀어나온 것이 있다, 이런 식으로 규칙을 만들어 나가는 겁니다. 그런데 규칙을 만들다 보니 깨진 동그라미같이 못 푸는 문제들이 나왔어요. 규칙만 가지고서는 이해하지 못하는 케이스가 나온 거죠. 그 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 데이터 분석이에요. 보통 사람들이 어떤 것을 ‘인식’한다고 할 때는 두 가지 행위를 포함하는데 첫째가 규칙, 둘째가 경험입니다. “지금까지 봤던 경험을 종합했을 때 이거는 00에 더 가까워” 라는 식으로 판단하는 경우가 많거든요. 굉장히 많은 데이터를 가지고 그 안에서 무언가를 찾아내는 거죠.


3. 일상 깊숙이 들어온 인공지능(AI)

일상 깊숙이 들어온 인공지능(AI)이재준 상무 다시 말해 인공지능은 세상의 일을 조금 더 편하고 즐겁게 할 수 있도록, 데이터에서 해답을 찾아 도와주는 것이에요. 똑똑하게 행동하여 문제 해결에 도움을 주는 AI와 데이터를 바탕으로 한 ‘사람다운 AI’에 초점을 맞추고 있죠. 사실 인공지능은 우리가 모르는 사이, 이미 일상 깊숙이 들어와있어요. 데이터 기반의 인공지능이 아닌 것이 없죠. 우리가 모르는 생활 속 순간순간마다 인공지능 기술이 도움을 줍니다. 자, 그럼 어떤 것이 있는지 예를 들어볼까요?

이준수 과장 먼저 자동차를 빼 놓을 수 없겠죠. 자동차가 후진할 때 장애물이 있으면 삑삑 소리로 신호를 줍니다. 그게 무슨 인공지능이야? 할 수도 있지만 분명 운전자에게 도움을 주는 인공지능 기능입니다. 사람을 대신해서 자동차가 판단을 해주니까요. 그 기술이 발전하다 보니 이제 자동으로 주차를 해주는 기능까지 나왔잖아요. 구글의 무인자동차도 있어요. 주차 뿐 아니라 장애물은 알아서 피하고, 위험요소를 감지하여 속도제한까지 하면서 스스로 운전하죠. 굉장히 똑똑한 인공지능 기술입니다.

장정선 팀장 ‘인공지능’을 이야기할 때, 우리는 ‘사람처럼 생각한다’는 모델을 늘 염두에 두고 있어요. 무언가를 감지하고, 상황에 적합한 결정을 내려줌으로써 행동으로 이어지게 합니다. 보일러를 예로 들 수 있는데요, 사람들이 집안의 온도를 어떻게 조종하는지 기억하고, 그 패턴을 익혀서 자동으로 집안 온도를 맞춰줍니다. 조명도 그렇죠. 사람들이 평소 몇 시에 조명을 끄고 키는지를 감지해서, 시간이 되면 저절로 끄고 켜지게 만드는 거죠. 냉장고도 마찬가지고요. 개입의 정도와 상관없이, 사람이 하던 것들을 자동으로 판단하고 실행하여 생활 속에 녹아 든 기술, 그것이 인공지능 아닐까요?

정세희 차장 추천이나 큐레이션 기능도 같은 맥락에서 볼 수 있어요. 매장에서 상품을 구입할 때 매장 직원이 옆에서 도와주듯, 소비자가 어떤 것에 관심 있어 하는지, 어떤 제품을 선호하는지 판단해서 적합한 상품을 골라주는 겁니다. 음악을 찾아주는 것도 마찬가지고요. 적합한 서비스나 콘텐츠를 연결시켜주는거죠. DJ나 매장 직원들이 해주던 부분을 컴퓨터가 자동으로 분석해 알려주니 이 또한 인공지능이라고 할 수 있습니다. 기술이지만 사람의 역할을 대신하고 있죠.

이경종 차장 앞서 말씀하셨던 것과 비슷한데, 가정용 로봇청소기도 좋은 예가 될 수 있을 거 같아요. 그런 기본 기능이 발전해서 이제 무엇을 해야 하는지, 이 사람이 뭘 필요한지를 분석해서 제공하는 퍼스널 어시스턴트(personal assistant)가 나왔습니다.


4. 엔씨소프트 AI Lab이 집중하는 인공지능(AI)

엔씨소프트 AI Lab이 집중하는 인공지능(AI)이재준 상무 ‘인공지능이 무엇이냐’에 대한 얘기는 굉장히 많은데, 앞서 말씀해주신 이야기처럼 우리는 아래와 같이 나누는 정의를 좋아합니다.

1) 똑똑하다 또는 사람답다
2) 똑똑하다 : 똑똑하게 생각하는 것 또는 똑똑하게 행동하는 것
3) 사람답다 : 사람답게 생각하는 것 또는 사람답게 행동하는 것

이런 세 가지 정의를 모두 인공지능이라고 생각할 수 있어요. 여기서 엔씨소프트 AI Lab이 조금 더 집중하는 것은 똑똑하게 행동하자입니다. 보통 인공지능을 생각할 때 사람에 초점을 맞추는 경우가 많은데요, 우리가 집중하는 것은 ‘지능적으로 행동한다’인거죠. 앞서 언급한 모든 것이 여기에 속합니다. 냉장고 문을 열어 냉장고 내부가 따뜻해졌으면 음식물이 상하지 않도록 온도를 내리고, 반대의 경우에는 다시 온도를 올려주는 식으로 조절해주는 것이 바로 이에 해당합니다. 우리가 늘 끼고 사는 휴대폰만 해도 굉장히 많은 인공지능이 들어가 있습니다. 하지만 사람들은 그게 인공지능인지도 모를 정도로 자연스럽게 받아들이고 있어요. 우리는 그런 시대를 살고 있습니다.


터미네이터와 R2D2처럼 눈에 띄지는 않지만, 우리 생활 곳곳에 의외로 넓고 깊숙히 퍼져 있는 인공지능의 존재를 직접 듣고 나니 새삼 놀라게 되었습니다. 공학박사님들의 알기 쉬운 설명 덕분에 어려운 IT 이야기가 한층 더 흥미진진해 진 것 같아요. XD  다음 시간에는 인공지능이 최근 왜 다시 화제가 되고 있는지에 대하여 한층 깊이 있는 이야기를 들려드리겠습니다! <엔씨소프트 AI Lab 대담>은 다음 편에 계속 됩니다 🙂

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