[뉴스비전e 신승한 기자] 구글의 인공지능 기술은 인공지능 로봇 알파고 이외에도 ▲오픈소스 소프트웨어로 공개한 딥러닝 프레임워크인 텐서플로,  ▲구글 신경망 기계번역 GNMT ▲신경기반 음성합성 엔진 웨이브넷 등으로 개발됐다.  

이 기술들은 홈비서, 자율주행차, 의료 등 다양한 디바이스로 적용범위를 넓히고 있다.  

그러나 구글의 모회사 알파벳이 인수한 보스톤다이나믹스를 2016년 토요타에 매각하고 이를 최근에 손정의 소프트뱅크 회장이 다시 인수하는 등 전략의 변화도 눈에 띈다. 보스톤 다이나믹스는 인간과 닮은 호미노이드 시리즈를 만들어낸 기업으로 유명하다.  

AI적용에 있어 이와 같은 시도와 전략수정을 통해 구글은 실용성과 효용성을 검토하는 작업도 진행중이다.

페이스북은 AI전문가를 영입해 챗봇 등 응용서비스 개발에 적극 나서고 있다. 
 

▲응용분야 확대하는 구글(Google)
 

1. Cloud Machine Learning, Tensor Flow

구글은 지난해 봄 'Google Cloud Platform Next 2016'에서 클라우드와 머신러닝을 결합한 '클라우드 머신 러닝(Cloud Machine Learning)'을 차세대 아키텍처로 소개했다.

클라우드 머신 러닝은 뉴럴네트워크 기반의 플랫폼으로 보다 정교한 학습 · 높은 정확도를 보이며 구글 포토, 구글 음성검색, 번역기, Inbox 등의 구글앱이 이를 활용하고 있다.

지난 2015년, 구글의 모회사 알파벳(Alphabet)은 자사의 2세대 기계학습 오픈소스 라이브러리 TensorFlow를 공개해 인공지능 플랫폼 시장 선점 · 데이터 수집을 위한 전략을 추진하고 있다.

2. 자율주행차, AI의 디바이스로 

구글의 무인자동차는 2016년 미 도로교통안전국(NHTSA)에 의해 운전자로 인정받았다.

구글의 모회사 알파벳은 자율주행차 생산판매 파트너로 피아트-크라이슬러(FCA)를 선택했으며, FCA 그룹 산하의 크라이슬러 퍼시피카 미니밴에 자사의 자율주행 관련 HW, SW를 탑재하여 테스트에 들어갔다.

3. 머신러닝 연구랩 구성 및 마젠타 프로젝트 추진

구글은 머신러닝을 전문적으로 연구하기 위해 구글의 취리히 오피스에 머신러닝 전문 연구그룹을 설치. 연구그룹은 기기의 지능, 자연어처리, 기기의 이해 및 지각과 관련된 연구부문에 집중할 계획이다.

구글 Brain팀은 예술작품을 창작하는 인공지능 프로젝트 ‘마젠타 프로젝트’를 추진하며, TensorFlow(머신러닝 오픈소스 라이브러리)를 바탕으로 한 머신러닝으로 설득력있는 그림, 음악 등 예술작품이 창작될 수 있는지를 연구하고 있다.

4. 의료산업에 적용되는 구글 AI 기술...IBM 왓슨과 한판승부

구글 딥마인드는 Royal Free London NHS Foundation Trust와 헬스케어 에서의 인공지능 활용을 위한 Deepmind Health관련 협약을 체결했다.

협약을 통해 개발된 ‘Streams’ 앱은 혈액 검사 결과를 빠르게 검토해 환자의 급성신부전 발생 위험성 파악이 가능하다.

구글 딥마인드는 영국 의료보험기구(National Health Service,NHS)와의 데이터 공유 협약 체결을 통해 런던 병원의 160만 환자의 정보를 제공받아 신장 질환 분석 툴의 개발 계획 발표했다.

환자 정보는 인간면혁결핍바이러스(HIV) 상태, 약물과다 복용, 낙태 기록, 병리검사, 방사선검사 등의 기록이 포함되어 있으며, 개인식별 정보는 암호화되어 공유되지 않는다.

이는 신장 질환 환자를 모니터링하며, 혈액 검사에서 급성 신부전 위험이 있는 환자를 찾는 것에 활용될 예정이다.

딥마인드는 영국 국민의료보험이 운영하는 런던 무어필즈 안과의원과 함께 당뇨 망막병증, 노년 황반변성 질환을 조기에 발견하는 인공지능 개발에 착수 했다.

구글 딥마인드는 인공지능에게 검안 사진 판독법을 학습시켜 판독시간을 줄일 수 있는 방법을 연구할 계획하고 있다.

구글의 컴퓨터 비전 기술 인셉션 역시 앞으로 의료산업에 적극 투입될 AI기술로 꼽힌다. 상용화가 될 경우 IBM의 왓슨과 경쟁할만한 기술로도 평가받는다. 

지난 2014년 글로벌 이미지인식 경진대회에서 GoogLeNet로  처음 우승을 차지한 '인셉션 V1'의 당시 인식률은 89.6%에 그쳤지만,   현재는 V4까지 진화했다. 

인셉션 기술의 활용도가 극적인 분야는 의료쪽이다.  구글 리서치 의학영상팀은 구글의 컴퓨터 비전 기술을 기반으로 개발한 AI가 당뇨병 망막병증을 진단할 수 있는 수준에 올랐다고 밝히기도 했다.

▲전문가 영입해 응용서비스 확대하는 페이스북(Facebook)

1. 페이스북, 딥러닝 연구 박차

페이스북은 미국, 프랑스 등에서 Facebook AI Research(FAIR), 첨단머신 러닝(Applied Machine Learning) 랩 등의 AI 연구소를 운영하며, 딥러닝 분야 전문가 Yann Lecun를 영입하여 AI 연구에 박차를 가하고 있다.

연구는 AI, 자연어 처리 기술을 활용하여 기기가 세상의 흐름을 이해하고 관심이 있을만한 유용한 것을 추천하거나, 관심이 없는 것들의 필터링 강화 및 시각장애인들을 위한 이미지의 해석 등으로 페이스북 서비스의 응용을 모색하고 있다.

페이스북은 2016년 4월, F8 개발자 회의에서 페이스북의 미래 10년 로드맵을 발표했으며, 10년 후 AI 기술 등이 포함된 페이스북의 에코시스템 확장을 계획하고 있다.

2. Project M, 인공지능 가상비서 챗봇의 개발

페이스북의 프로젝트 M은 어떤 질문이든 응답 가능한 가상 비서 ‘M’을 만드는 것을 목적으로 하며, 현재는 전문성이 요구되는 일부 까다로운 질문에 대한 응답은 사람의 도움을 받되, 그를 학습하여 기기의 역량을 강화하고 있다.

페이스북은 2016년 4월, 인공지능 가상비서 M을 활용한 챗봇을 처음 공개했다.

채팅을 통해 사용자가 원하는 정보를 검색해 주거나, 물건을 구매하고, 선물을 전달하거나, 식당/여행상품을 예약하는 등 실제적 행동이 가능하다.

전세계 유통기업들은 이 챗봇을 활용한 다양한 마케팅을 시작하고 있다.