2024.03.21 (목)

  • 맑음동두천 11.9℃
  • 구름많음강릉 7.0℃
  • 맑음서울 11.2℃
  • 맑음대전 10.8℃
  • 맑음대구 11.1℃
  • 맑음울산 11.0℃
  • 맑음광주 12.3℃
  • 맑음부산 12.0℃
  • 맑음고창 10.2℃
  • 맑음제주 11.8℃
  • 맑음강화 7.3℃
  • 맑음보은 10.2℃
  • 맑음금산 10.4℃
  • 맑음강진군 11.8℃
  • 맑음경주시 11.3℃
  • 맑음거제 10.9℃
기상청 제공

교육뉴스

[Sci&Tech] AI가 사람의 마음을 읽기 시작했다…인간이 되는 AI, AI와 협업하는 인간 

-인간보다 눈치 빠른 AI 비서 
-전문 투자 자문도 AI에게 
-AI가 제안하는 디자인과 설계 
-AI가 포착한 더 효과적인 광고 
-인간과 로봇의 결합 

*이미지 출처=클립아트코리아


인간은 자신들보다 더 뛰어난 능력을 갖고 있는 컴퓨터를 개발했다. 이후엔 네트워크를 개발해 인간-컴퓨터, 컴퓨터-컴퓨터 간 네트워크를 구축해 더 뛰어난 역량을 발휘할 수 있는 공간을 창조했다.

하지만 인간은 여기에서 멈추지 않고 컴퓨터를 인간화하는 AI (Artificial Intelligence)를 구축하고 있다. 인간은 기존의 데이터에 한정하지 않고 AI가 인간의 마음을 읽는 기술까지 실현하려 한다. 기업이 접목하고 있는 AI 분야를 통해서 AI 기술이 현재 어느 정도 까지 진보해 있는지 알아보자. 


경쟁력 있는 나만의 학생부 만드는 비법이 매달 손안에 들어온다면? 학종 인재로 가는 길잡이 나침반 36.5도와 함께라면 가능합니다. 매달 선명해지는 대입로드를 직접 확인하세요! 


인간보다 눈치 빠른 AI 비서 

아마존의 인공지능 비서 ‘알렉사(alexa)’나, 애플의 ‘시리(Siri)’, 마이크로소프트의 ‘코타나(Cortana)’의 음성인식은 멋진 기능이지만, 이런 비서를 공공장소에서 사용하는 건 어색하고 민망한 일이다. 그래서 대안으로 나온 것이 MIT가 개발한 비침해적(noninvasive) 웨어러블 기기 ‘얼터에고(AlterEgo)’다. 

이 기기는 사용자가 입을 열기 전에 필요로 하는 것을 알아챈다. 사용자가 아무런 움직임을 보이지 않아도 많은 질문에 초 단위로 응답하고, 메시지를 전송하고, 사용자가 나중에 확인할 수 있도록 정보의 흐름을 내부에 저장할 수 있다.

그렇다면 얼터에고는 정말로 사람의 마음을 읽을 수 있을까? 꼭 그렇지만은 않다. 인간이 머릿속으로 단어나 문장을 떠올릴 때 발생하는 미세한 턱의 전기 자극을 해석해 인간과 기계의 말 없는 소통을 손쉽게 실현할 뿐이다. 

아직 얼터에고는 대학 기반 연구자들이 데이터를 수집하고 시스템을 훈련시키는 단계로, 문서 작성, 계획, 통신 처리 속도를 더욱 개선해야 한다. 그러나 개발이 끝나면 항공모함의 비행갑판이나 공장 내부 같은 소음이 많은 환경 속 통신수단으로 활용되거나, 언어장애를 겪는 사람들에 도움을 줄 수 있을 것이다. 



전문 투자 자문도 AI에게 


금융업계는 지난 10년 동안 폭발적으로 증가해온 데이터를 축적해왔다. 야근이 일상인 월스트리트의 20대 애널리스트조차도 모든 정보를 처리할 수 없을 정도로 규모가 크다.

하지만 기계는 충분히 처리할 수 있다. ‘블룸버그’, ‘팩트셋 리서치 시스템’, ‘톰슨 로이터’는 머신러닝, 딥러닝, 자연언어처리와 같은 다양한 데이터과학 도구와 기술을 개발하고 활용해 금융 종사자 수천 명에게 가치 있는 분석 자료를 신속하게 제공하고 있다. 

특히 블룸버그는 감성분석(자연언어처리의 일종)의 선구자다. 이 회사가 10년 전부터 개발한 감성분석은 특정 주식과 관련된 뉴스나 트위터 글을 기반으로 감성 지수를 매기고 있다. 

투자자문업계가 웹사이트 추출 정보, 언어분석, 신용카드 구매 이력, 위성 데이터 등에 담긴 매매 신호를 찾아내는 데 혈안이 되면서, 투자사에서 일하는 ‘대안 데이터’ 전문 애널리스트가 지난 5년간 4배 이상 늘어났다.

현재 블랙록, 피델리티, 인베스코 , 슈로더, T. 로 프라이스 등이 AI를 투자연구에 사용하는 것으로 알려져 있다. 세계 최대 자산운용사인 블랙록은 AI 도입의 선구자로, 자체 AI연구소를 설립하고 있다. 


AI가 제안하는 디자인과 설계 


*구조적인 특성은 유지하거나 개선하면서 무게는 줄인에어버스의 생성적 디자인 ‘바이오닉 파티션’
[사진 출처=architectmagazine.com]

컴퓨터 알고리즘이 기술, 과학, 의약계를 점령하고 있다는 사실은 이제 놀랍지 않다. 그렇다면 창의적 업종은 어떨까?

소프트웨어 개발사 오토데스크는 AI가 인간 설계자의 창작 활동을 보조하는 ‘드림캐처’라는 연구 개발 프로젝트의 상업화에 성공했다.

서체나 이미지 등 시각적 다양성을 표현하는 소극적인 단계에서 벗어나 디자인의 뼈대인 프로세스에 적극 개입해 새로운 창작의 시대를 열고 있는 것이다.

에어버스, 언더 아머, 스탠리 블랙앤데커 등이 이미 사용하고 있는 이 소프트웨어는 이러한 ‘생성적 디자인 (generative design)’의 좋은 사례다. 

최근 인기를 얻고 있는 생성적 디자인은 요구사항이나 한계, 심지어 총 재료비 같은 각종 목표치를 프로그램에 입력하는 것으로 시작된다. 소프트웨어가 수백~수천 가지의 옵션을 제시하면, 인간 디자이너가 이를 선별한다.

이후 소프트웨어는 선호도를 감안해 점점 더 나은 옵션을 만들어낸다. 항공기 제조사 에어버스는 이 소프트웨어를 통해 항공기 모델 A320의 내부 파티션을 재설계했고, 그 결과 무게가 기존 설계 대비 45%(약 29.9kg)나 가벼워졌다. 


AI가 포착한 더 효과적인 광고 


모든 마케터가 성공을 거두지는 못한다. 켄달 제너가 주연한 펩시 광고는 흑인 인권운동 가치 훼손 논란으로 퇴출되기도 했다. 이에 최근에는 이런 실패를 예방하기 위해 AI의 도움을 받는 마케터들이 늘고 있다. 

감정 AI 전문기업 어펙티바(Affectiva)는 AI로 강화한 설문연구를 통해, 광고 시안에 대한 반응을 시험하고 있다. 이 회사는 포춘 500대 기업 중 4분의 1이 창조적 개발 과정에서 자사 기술을 활용하고 있다고 밝혔다.

이 AI는 87개국 700만 명의 얼굴(및 얼굴형 38억 개)을 학습해 개인의 얼굴 표
정을 해독하고 있다. 이 AI는 ‘역겨움’을 포함한 8개 감정과 20개 표정을 구별하는 능력으로 광고 시청 중 매 순간 변하는 사람들의 표정을 포착한다. 

미디어 조사 대기업 칸타 밀워드 브라운은 2011년부터 어펙티바의 AI를 활용하고 있다. 그 과정에서 미식축구선수 콜린 캐퍼닉이 등장해 호평을 받았던 나이키 광고가 특정 지점에서 사람들의 미소를 유발한다는 것을 발견했다. 

칸타의 책임관리자인 그레이엄 페이지는 “AI는 광고가 호평 받은 원인이 희생과 꿈이라는 캐퍼닉의 메시지였음을 정확하게 집어낼 수 있었다”라고 말했다. 

그는 또한 칸타가 AI를 활용해 광고를 다듬은 것 외에도 모든 고객군에게 폭넓게 적용될 교훈들을 얻었다고 말했다. 예컨대 시청자들이 ‘진보적’이라고 평가한 광고, 즉 등장인물이 (전통보단) 현대적 역할로 나타난 광고가 그렇지 않은 광고보다 25% 더 효과적이라는 점도 밝혀냈다


인간과 로봇의 결합 


*MW 공장에 투입된 코봇 시스템[사진 출처=press.bmwgroup.com]

로봇은 수십 년 전부터 공장 제조라인에 투입돼 온갖 종류의 업무를 맡고 있다. 이를 협업형 로봇(collaborative robot), 줄여서 ‘코봇(cobot)’이라는 시스템이라고 부른다.

코봇은 인간 노동자에게 정확한 부품을 전달하는 기능, 영화 <아이언맨>의 수트처럼 착용자의 근력을 강화해 주는 로봇 외골격, AI 소프트웨어 가이던스 같은 다양한 기능을 제공하고 있다. 

BMW 미국 노스캐롤라이나 주 스파튼버그 공장에선 ‘미스 샬럿’이라는 애칭의 코봇이 차량문 조립을 돕고 있다. 또한 메르세데스 벤츠는 일부 고가 차량의 주문자 맞춤형 제작 과정에 코봇 기술을 활용한다. 보조 로봇을 만들어내는 것을 넘어 로봇과의 진정한 ‘협업’을 이뤄내는 것이다. 

섬세한 코봇의 도움을 받는 인간 노동자는 S클래스 세단의 다양한 부품 중 무엇을 선택해야 하는지 같은 부분에서 자동화된 대형 시스템보다 더 신속한 결정을 내릴 수 있다. 

MIT의 줄리 쇼 교수는 주변 인간에게서 포착한 신호를 바탕으로 통신의 시기와 방법을 결정하는 방법을 코봇에게 가르치는 머신 러닝 기반 소프트웨어 알고리즘을 개발 중이다. 그 밖에 코봇을 인간 뇌파 판독과 연계하려는 연구도 진행되고 있다.

*자료 참고=포춘US


■ <나침반> 6월호 해당 페이지 안내

 

*에듀진 기사 URL: http://www.edujin.co.kr/news/articleView.html?idxno=33336
기사 이동 시 본 기사 URL을 반드시 기재해 주시기 바랍니다. 

관련기사

93건의 관련기사 더보기