여러분은 인공지능을 경험해 본 적이 있나요?

혹시 아이언맨의 ‘자비스’와 같은 대상을 기대하거나, 알파고와 이세돌의 대국처럼 특정 사람들만 경험하고 있다고 생각하지는 않나요? 현대 사회에서 인공지능에 대한 이야기가 많이 나오지만, 실제로 인공지능을 경험해 봤냐는 질문에는 쉽게 답을 찾기가 어렵습니다.

일상생활에서 만나는 인공지능

영화에서는 다양한 모습의 인공지능을 그리고 있습니다. 가장 대표적인 예가 아이언맨의 자비스나 마블, 스타워즈 시리즈에 나오는 로봇들이지만 그 외에도 엑스 마키나, 아이 로봇, 터미네이터 등이 있죠.

마치 비서와 같이 음성으로 소통하는 음성 비서, 인간의 외모와 유사한 휴머노이드 로봇, 인간과 같이 감정을 가진 로봇, 심지어 인간이 되고 싶은 로봇도 있습니다.

이런 대상들을 실제로 접해야만 비로소 인공지능을 경험했다고 느낄 것 같지는 않나요?

이러한 영향으로 일반 대중이 느끼는 인공지능은 아직까지 먼 미래의 모습이라고 생각하기 쉽습니다. 하지만, 인공지능은 1편에서 말씀드린 것처럼 이미 오래된 기술입니다. 인공지능은 현재 우리의 일상에도 알게 모르게 영향을 미치고 있으며, 우리는 매일 사용하는 시스템, 서비스, 장치에서 발견할 수 있습니다.

주차장 입구에서 시스템 인식을 확인하는 사람

주차장 입구에서 차량 번호를 자동으로 인식하는 카메라, 스마트폰에서 음성 인식으로 문자 메신저를 보내면서 우리는 이미 매일매일 인공지능을 경험하고 있죠.

LG전자가 제시하는 인공지능 발전 단계(AIX)

인공지능은 영화에서 보여지는 미래 모습까지 어떻게 발전해 나갈까요?

인공지능이 점점 더 발전하면서 어려운 문제들을 푸는 기술 관점에서 인공지능의 발전 방향을 그려볼 수도 있겠지만, LG전자는 고객의 ‘더 나은 삶’을 위해 기술 자체의 발전에만 초점을 맞추지 않고 기술과 함께 인간의 경험이 어떻게 달라지는가에 대한 방향성을 고민했습니다. LG 씽큐와 같은 인공지능의 의미 있는 성장을 위해 산업 전반에 명확하고 체계화된 로드맵 제시하고자 합니다.

자율주행 분야에서는 이미 기술의 발전 단계를 일반 대중의 경험 변화로 제시하고 있습니다. 복잡한 설명으로 단계의 차이를 설명하고 있지만, 동시에 일반 대중 관점에서 눈의 시선, 발, 손, 생각을 운전으로부터 자유로울 수 있는지에 대한 관점에서 기술의 단계를 설명하고 있죠.

자율주행은 차량 운전과 같은 한가지 작업에 대한 차량의 발전 기준입니다. 인공지능은 인간과 같은 지능을 가진 존재에 대한 기대감을 내포하고 있어, 발전 방향의 연구 개발이 필요했습니다.

자율 주행 기술 레벨표참고: SAE J3016 (https://bit.ly/2O8rlQ6)

LG전자와 Element AI는 인공지능 발전을 공유할 수 있는 정의를 제안하고자 했습니다. 인공지능의 미래가 인간 중심의 디자인에 초점을 맞춰야 한다는 관점에서 인공지능 발전 단계를 연구 개발했습니다. 이를 인공지능 경험(AIX, AI Experience)의 단계로 명명했습니다.

※Element AI: 딥러닝(심층학습)분야 세계적인 석학인 캐나다 몬트리올대 교수 겸 밀라연구소 창업자 요슈아 벤지오 등이 함께 설립한 인공지능 전문 회사

CES 2020 Press Conference CTO sessionCES 2020 Press Conference CTO session (https://youtu.be/8aw3j8U09fY)

그리고 인공지능 발전단계(AIX)는 CES 2020의 LG 프레스 컨퍼런스에서 LG전자의 CTO 박일평 사장과 Element AI의 CEO 장 프랑스, 가녜 (Jean-François Gagné)가 함께 발표했습니다.

인공지능의 발전단계(AIX, Level of AI Experience) 인공지능의 발전단계(AIX, Level of AI Experience)

LG전자가 소개한 인공지능 발전 단계는 1단계 효율화(Efficiency), 2단계 개인화(Personalization), 3단계 추론(Reasoning), 4단계 탐구(Exploration) 총 4단계입니다. 각 단계에 대해서 하나씩 알아보겠습니다.

사용자 명령대로 충실한 1단계, 효율화(Efficiency)

인공지능 1단계는 사람이 할 수 있는 작업 중에서 데이터를 기반으로 학습한 인공지능이 효율적으로 해줄 수 있는 단계입니다. 단순하거나 귀찮아서 하기 싫은 작업부터 사람도 하기 힘든 복잡한 작업까지 있을 수 있습니다.

예를 들어, 의료 자료나 X-ray 영상을 판독해서 의심 가는 부분을 의사에게 알려줌으로써 진료를 지원해주는 일, 아파트 주차장 입구에서 차량의 번호판을 보고 입주민인지 판단해서 출입을 관리하는 일, 인공지능 스피커로 사람의 음성을 인식해서 정보를 알려주거나 사람을 대신해서 안방의 불을 켜주는 일 등이 인공지능으로 인간이 작업을 효율적으로 할 수 있게 해주는 것 들입니다.

기계라서 반복적인 일도 지루해하지 않고 할 수 있고, 다양한 정보로부터 학습하기 때문에 많은 사례를 고려할 수 있고, 많은 정보를 한꺼번에 처리할 수 있어서 빠르게 대처할 수 있습니다.

인공지능과의 협업으로 사람은 더 가치 있는 일에 집중할 수 있고, 사람의 피로 또는 스트레스 등으로 인한 판단 오류를 줄일 수 있습니다.

인공지능의 발전 예시 시나리오(1단계_효율화)인공지능의 발전 예시 시나리오(1단계_효율화)

세탁기가 옷의 양을 알아보고 물이나 세제의 양을 맞히고, 옷감의 종류에 따라 손상을 최소화하는 방향으로 세탁하고, 오염의 정도에 따라 세탁 시간 및 코스를 조절할 수 있다면, 효율적인 인공지능 세탁기가 될 수 있을 것입니다.

말하지 않아도 알아요 2단계, 개인화(Personalization)

사람은 ‘나’를 알아봐 주는 것을 중요한 경험으로 생각합니다. 예를 들어, 아기 엄마들은 보편적인 의료 지식에 맞춰 처방하는 대학 병원의 저명한 의사보다, 아기 때부터 우리 아이를 진료를 해 온 우리 동네의 소아과 의사를 더 좋아하기도 합니다. 병원에 들어서자 마자 간호사가 아이의 이름을 불러주고, 근황을 물어주고, 의사가 아이의 과거 진료 경험에 기반해 증상을 판단하고 진료하는 나를 알아 봐주는 경험 때문일 것입니다.

2단계 인공지능은 ‘개인화’가 가능해 사용자와의 누적된 상호작용으로 패턴학습이 가능합니다. 인공지능 가전은 각 사람들의 과거 행동을 분석해 패턴을 찾고 미래의 행동을 예측합니다. 하나의 제품이나 서비스를 여러 사람이 동시에 사용하더라도 각자의 목소리, 얼굴, 사용 방식 등을 분석해 고유의 패턴을 찾아서, 로그인을 하지 않아도 사용자를 알아보고 이에 맞혀 동작하게 됩니다.

CES 2020 냉장고 ThinQ Home 시연 영상 중 개인화된 레시피 추천 장면

1단계에 속하는 인공지능 냉장고는 사용자가 “매운 음식 레시피 추천해줘”라고 물으면 기존 경험을 고려하지 않고 일반적인 레시피를 추천합니다. 하지만 2단계의 속하는 인공지능 냉장고는 사용자가 과거에 어떤 음식을 즐겼는지 이해하고 상황에 맞는 레시피를 추천합니다. 뿐만 아니라 우리 가족이 좋아하는 음료를 기억하고, 항상 마실 수 있도록 적절한 시기에 주문해주며, 행사 기간에 맞춰서 저렴하게 구입할 수 있게 해줍니다.

수집 데이터를 기반으로 스스로 학습하는 로봇청소기수집 데이터를 기반으로 스스로 학습하는 로봇청소기

로봇 청소기가 우리집 가구의 바닥 배치와 먼지량을 학습해서 사용할수록 점점 더 청소 시간을 줄이면서도 깨끗하게 청소해준다면 인공지능 가전에 대한 새로운 경험이 될 것입니다.

스스로 원인과 결과를 분석하는 3단계, 추론(Reasoning)

사람은 상황에 대해서 여러 데이터를 기반으로 분석합니다.

카페 주인은 카페로 들어오는 손님의 이마에 맺힌 땀방울, 손 부채질 등을 보면서 날씨가 매우 덥고 손님이 그 더위를 느끼고 있어서 아이스 음료를 주문할 것이라고 예측할 수 있습니다. 의사 선생님은 콧물이 나고 미열이 있으며 목이 부어있다는 증상으로 감기임을 진단하고 처방을 내릴 수 있습니다. 사람은 이처럼 많은 데이터 학습을 통해 통계적으로 분석하지 않더라도 지식 기반으로 상황을 판단하거나 예측할 수 있습니다.

인공지능 기술은 아직 이 단계에 미치지 못하기 때문에 미리 사람이 만들어 주는 지식을 기반으로 판단하게 됩니다. 인공지능의 전문가 시스템이 이런 방식이었습니다. 반면, 인공지능 발전 방향의 3단계는 사람이 미리 지식을 만들어주는 것이 아니라, 데이터로부터 이러한 정보를 스스로 학습해서 지식을 구축하고 추론할 수 있는 것을 말합니다.

3단계의 인공지능은 인과학습을 통해 각종 제품과 서비스를 사용하며 발견되는 특정 패턴과 행동의 원인 등을 파악합니다. 이를 토대로 새로운 상황에서도 사용자가 필요로 하는 니즈를 예측해 동작합니다. 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하려면 다양한 접점을 통한 정보 수집이 필수적입니다. 인공지능 2단계는 사용자와 제품, 사용자와 서비스 등 개별적인 상관관계를 파악했다면, 3단계는 각기 다른 제품과 서비스에서 수집된 정보들을 통합해 종합적인 인과관계를 파악하게 됩니다.

인공지능의 발전 예시 시나리오(3단계_추론)인공지능의 발전 예시 시나리오(3단계_추론)

예를 들어, 사용자가 보일러를 켜고 센서가 달린 옷장에서 두꺼운 옷을 꺼내 입으며 뜨거운 원두커피를 내려 마시면 ‘추론’ 단계의 인공지능은 사용자의 행동이 온도나 체온을 높이기 위한 것임을 파악합니다. 기온이 많이 떨어지고 있다는 일기예보가 나오면 인공지능은 가동 중인 에어컨을 중단하거나 난방을 준비하고 사용자에게 두꺼운 옷을 입도록 제안하며 “뜨거운 원두커피를 만들까요?”라고 물어볼 수 있습니다.

나를 스스로 연구하는 척척박사 4단계, 탐구(Exploration)

마지막 4단계는 탐구(Exploration)입니다.

스포츠 선수의 코치들은 선수가 올림픽 등의 경기에서 메달을 얻고자 하는 목표를 달성하기 위해 선수의 기량을 높일 수 있는 다양한 방법을 시도합니다. 코치는 무조건 남들이 하는 방법을 따라 하거나 잘 알려진 방법을 시도하기 보다는, 선수에게 적합한 방법에 대한 가설을 설정하고, 선수와 상의해서 성공과 실패를 반복하는 실험을 통해서 최적의 방법을 찾아서 실행해 나갑니다.

4단계의 인공지능도 코치처럼 스스로 가설을 세우고 검증해 더 나은 솔루션을 제안합니다. 실험학습을 통해 사용자의 삶을 더욱 윤택하게 만드는 단계로 인공지능이 스스로 논리적으로 추론하고 가설을 세워 검증하며 더 나은 솔루션을 발견해내는 작업을 실행합니다. 지속적으로 새로운 아이디어를 발견하고 지식을 습득하면서 새로운 정보가 사용자의 삶에 가치를 부여할 수 있도록 유의미한 실험을 반복합니다.

인공지능의 발전 예시 시나리오(4단계_탐구)인공지능의 발전 예시 시나리오(4단계_탐구)

예를 들어, 취침할 때 주변 온도가 17℃ 정도면 편안하게 잠을 잔다는 새로운 정보를 입수한 인공지능은 사용자에게 “천장 냉각팬을 돌리면 시원한 공기를 순환시킬 수 있고 수면에 적합한 체온을 유지하는 데 도움이 됩니다. 주무실 때 냉각팬을 돌리는 게 어떨까요?”라고 먼저 제안할 수 있습니다. 4단계 인공지능을 기반으로 한 스마트 시티에서 우리는 차량과 트래픽 센서 등에서 들어오는 정보를 수집해서 교통시스템을 최적화함으로써 효율적이고 안전한 생활을 경험할 수 있게 됩니다.

인공지능의 발전 단계에 대한 보다 자세한 내용 및 사례들은 하기 이미지를 통해 연결되는 LG ThinQ Platform 사이트에서 참고할 수 있습니다.

LG ThinQ Platform

여러 발전을 거쳐 앞으로 우리의 ‘더 나은 삶’을 만들어 줄 인공지능 그리고 우리의 미래 모습은 과연 어떨지 기대되지 않으신 가요? LG전자는 다양한 분야 전문가들과 함께 ‘더 나은 삶’을 위해 인공지능을 발전시켜 나갈 예정이니, 다가올 미래의 모습을 기대해주세요!

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