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4. 인공지능 사례

딥러닝에서 사용되는 알고리즘


아이언맨의 자비스

 


바둑기사

  

- 바둑의 경우의 수는 10의 170승에 이르는 경우의 수가 있는데, 이런 복잡성은 오랫동안 인공지능의 도전 과제였습니다.
- ‘알파고’는 구글 딥마인드의 인공지능 바둑 프로그램으로, ‘지도학습’과 ‘강화학습’의 강점을 결합한 기계학습 기법을 사용해 바둑을 연구하여 2016년 3월 이세돌 9단의 대국에 등장했다.
- 이세돌 9단이 이길 거라는 대다수의 예상을 깨고 알파고는 4대1로 승리를 거뒀습니다.
- 이 사건은 사람들에게 충격과 함께 인공지능에 새롭게 관심을 가지는 계기를 주었다.


인공지능 스피커

 

- 스마트폰은 화면을 클릭할 수 있는 터치 조작화면(UI)을 등장시켰습니다. 그리고 뒤를 이어 차세대 UI 플랫폼으로 ‘음성’이 주목되면서, 인공지능 알고리즘을 이용해 사용자와 음성으로 의사소통하는 AI 스피커가 속속들이 등장하고 있습니다.
- AI 스피커의 핵심은 간단한 질문을 던지면 사람의 말을 알아듣고 그에 맞는 대답을 해주는 것입니다.
- 현재 외국 AI 스피커로는 아마존 ‘에코’를 시작으로 구글의 ‘구글 홈’, 애플 ‘홈팟’, 마이크로소프트 ‘인보크’가 있습니다.
- 국내에서는 SKT의 ‘누구’, KT ‘기가지니’, 네이버 ‘웨이브’ 그리고 최근 합류한 카카오의 ‘카카오미니’가 있습니다.


자살 예방 상담사


- 미국의 문자메시지 기반 24시간 위기 상담 서비스 ‘크라이시스 텍스트 라인(CTL)’은 몰려드는 상담 문의를 한정된 인력으로 모두 대응하기 어려운 점을 극복하기 위해 인공지능의 힘을 빌렸습니다다.
- 대화 내용, 시간, 발신자 위치, 나이, 성별, 생년월일, 이용자 후기 등이 포함된 3300만건에 이르는 상담 문자를 인공지능으로 분석하여, 고위험군을 먼저 가려내고 더 위급한 순간을 판단해 상담에 효율적으로 응대할 수 있는 시스템을 만들었습니다.
- 물론 모든 판단을 알고리즘에 맡기는 것은 섣부르다는 의견도 있었지만, CTL은 인공지능 상담사를 이용해 ‘이용자의 의견과 반응을 분석해 데이터를 쌓아 구조 확률을 높이는 것’을 목적으로 두고, 장난이나 단순 심리 상담에까지 분배되던 인력 자원을 줄이고, 위험한 상황에 놓인 사람에게 먼저 상담사가 연결되는 확률을 높이는 데 알고리즘을 활용하고 있습니다.


인공지능 승무원

  


- KLM은 인공지능 채팅 로봇 (챗봇)을 3월말 도입했습니다. 공개한 첫 달에만 11만5천여명의 고객이 사용했습니다.
- 챗봇은 많은 데이터, 딥러닝을 통해 질문에 간단한 답을 자동으로 답변해줍니다.
- 이 인공지능 승무원은 1년 365일, 24시간 쉬지 않고 고객들의 물음에 일일이 답할 수 있었습니다.
- 여행 일정 확인부터 체크인 알림, 항공기 발권, 예약 변경 관련 응대 등 다양한 일을 맡아 수행했습니다.


게임



- 지금까지 팩맨의 최고점은 266,330점이었다. 그런데 그 기록을 깬 이가 등장했습니다. 사람이 아니고, 마이크로소프트 인공지능 시스템 말루바는 999,999점으로 팩맨 게임에서 만점을 찍었습니다.
- 말루바는 ‘분할정복기법’을 사용해 게임을 150개의 작은 단위(에이전트)로 쪼갰습니다. 단위별로 먹이를 찾거나 유령의 행동을 학습했고, 게임 동작 패턴을 학습했습니다.
- 그리고 다시 이를 합쳐 게임을 정복하는 데 활용했습니다. 이를 연구한 연구진은 이런 방식으로 아케이드 게임을 깨는 걸 넘어, 협상 확률을 강화하는 알고리즘 등에 활용할 수 있을 것으로 예상하고 있습니다.


로봇기자

  
 

- 로봇기자 ‘워드스미스’를 개발한 스타트업 오토메이티드 인사이츠(AI)의 제임스 코테키 홍보 담당자는 <한국일보>와의 인터뷰에서 “컴퓨터는 누가, 언제, 어디서, 무엇을 했는지 전할 수 있지만 왜, 어떻게 했는지를 분석하지 못한다”라며 “왜와 어떻게 했는지를 설명하는 것은 앞으로도 자동화되기 쉽지 않을 것”이라며 사람이 가능한 영역에 대한 구분을 언급했습니다.
- 현재에는 로봇이 사람처럼 자연스럽게 기사를 쓰고 있습니다.


고문서 번역

   


사물감별사

 

- 구글 I/O 2017 기조연설에서 순다 피아치 구글 CEO가 구글 렌즈를 소개했다. 구글 렌즈는 인공지능 컴퓨팅 능력으로 이미지 기반 정보를 습득한다. 사물을 보이면 이를 이해하고 정보를 전달한다. 카메라에 꽃을 찍으면 무슨 꽃인지 알려주고, 가게를 찍으면 연동된 가게의 정보가 뜬다. 구글은 구글 렌즈 기능을 구글 어시스턴트와 구글 포토에 우선 도입할 예정이다. 점차 다른 제품에도 적용할 계획이라고 했지만 정확한 서비스 제공 시기는 아직 명확하지 않다.


명품가방 판별


 

- 미국 스타트업 ‘엔트루피‘가 개발한 애플리케이션은 명품가방을 카메라로 비추면 인공지능을 이용해 진품, 가품을 판별해준다. 카메라는 육안으로 찾기 어려운 안장이나 하자를 260배 확대해 찾아낸다. 3만여종의 핸드백과 지갑 사진을 학습한 인공지능 기술이 사용됐다. 진품 판별도 정확도는 98%에 이른다. 해당 기술은 명품가방 판별을 넘어 자동차 부품, 휴대폰, 헤드폰, 재킷, 신발 등에도 적용할 수 있을 것으로 기대된다.


연습문제