인공지능을 분석하다

최근 인공지능 분야에 중요한 진전이 있었는데.
바로 딥 러닝 deep learning이라 불리는 인공지능 영역이다. 딥 러닝 시스템은 기본적으로 수많은 데이터와 연산을 활용해 스스로 학습을 한다. 인공지능에 오렌지 사진을 계속 보여주면, 결국 인공지능은 오렌지가 무엇인지 파악하게 된다. 지난해 놀라운 사건들이 일어났다. 마이크로소프트와 구글이 최상의 이미지 인식능력을 가진 인간을 최초로 앞질렀다. 바이두 Baidu는 언어 인식 테스트 결과, 2개 언어에서 사람보다 더 좋은 성적을 나타냈다. 마이크로소프트와 중국과학기술대학교(China University of Technology and Science)는 지능(IQ) 시험을 치르는 방법을 컴퓨터 네트워크에 가르쳐 한 대학원생보다 더 높은 점수를 받기도 했다.


상업적 차원에서 현재 상황은 어떠한가?
구글, 마이크로소프트, 페이스북이 인공지능을 사용하고 있다. 휴대폰의 음성인식 기능이나 뉴스 피드 news feed (*역주: 자주 업데이트 되는 콘텐츠를 사용자에게 제공하는 데 쓰이는 데이터 포맷) 에 올라오는 콘텐츠 등에 활용되고 있다. 인간을 넘어서는 인지 수준 달성이 가능해지면서, 무인 자동차에도 동일한 기술이 적용되고 있다.

우리는 현재 ‘수용곡선(adoption curve)’ 상 어디쯤 와 있는가?
지난해 인공지능은 연구 개념에서 엔지니어링 적용 분야로 새로운 진화를 했다. 우리는 2년 전만해도 딥 러닝을 활용하는 데 관심이 있는 100개 기업들과 접촉했었다. 그러나 올해는 그 수가 3,500개까지 늘어났다. 이제는 의료 영상, 금융 서비스, 광고, 에너지 발굴, 자동차 분야의 적용에 대해서도 논의가 진행되고 있다.


현재 상황이 엔비디아에겐 어떤 의미를 갖는가?
GPU (*역주: 3D 그래픽 연산 전용 프로세서) 의 판매를 의미한다. GPU 데이터 센터는 우리에게 가장 큰 시장이다. 모든 데이터는 인공지능화 할 것이다. 10억 명의 개별 사용자에게 맞춤형 서비스를 하려면, 인공지능을 활용하지 않고선 결코 적합한 콘텐츠를 제공할 수 없다.

자동차에 인공지능을 적용할 때 어려운 점은 무엇인가?
엄청나게 많다.




당신은 전혀 다른 문화를 가진 두 종류의 산업을 다루고 있다.
자동차 산업은 기계적인 요소들을 조합해 한 대의 자동차를 만드는 분야다. 이 때문에 실체가 없는 것을 위해 10년간이나 소프트웨어를 개발한다는 개념 자체가 편안하게 받아들여지지 않는다. 반면 생명체는 시간이 지남에 따라 효용 가치가 커진다. 이는 기계 공학의 세계에선 상당히 낯선 개념이다. 창고를 떠나는 순간부터 완전체인 상품을 100년 간이나 배송해 온 산업 입장에선 큰 도전과제가 아닐 수 없다.


현재 모든 기업에선 디지털화가 이뤄지고 있다.
정확히 말하면 컴퓨터 회사로 변신하고 있다. 노키아 Nokia는 한 때 전 세계 1위 디지털 휴대폰 업체였다. 그러나 지금은 애플 아이폰이 세계 최초 컴퓨터 기반 운영체제를 갖춘 휴대폰 역할을 하고 있다. 스티브 잡스가 무대 위에서 “아이폰에도 사실 리눅스가 탑재됐다” 고 말했을 때, 사람들은 그의 말을 이해하지 못했다. 그가 전하려던 핵심은 이런 것이었다: 당신은 지금 애플리케이션을 개발할 수 있다. 둘 다 디지털이고, 10진법을 사용한다. 그러나 디지털로는 차별화를 꾀할 수 없다.


컴퓨터 회사가 제조업체를 앞지를 것으로 보는가?
예측하기 어렵다. 나는 대신 이런 식으로 표현할까 한다: 앞으로 5년 간 추구해야 할 것이 당신에게 기계공학밖에 없다면, 당신은 이미 죽은 것이나 다름없다. 노키아의 전철을 밟는 것이다.

서울경제 포춘코리아 편집부/BY ANDREW NUSCA