6년 전 바둑 고수 이세돌과 인공지능 알파고의 인간 대결을 기억하십니까? 그 대전의 결과는 알파고가 이세돌을 4:1로 꺾은 것입니다. 이번 휴먼-머신 대결은 대중에게 인공지능의 위력을 처음으로 실감케 했고, 인공지능(Artificial Intelligence)은 첨단기술계에서 말하는 서투른 과학 기술어가 아니라 서민들이 일상생활에서 언급할 수 있는, 우리의 인식과 세상을 바꾸는 화두가 된 계기가 되었습니다.
‘강인공지능’과 ‘약인공지능’포괄적인 학과로 인공지능은 컴퓨터 과학, 통계학, 뇌 신경학 및 사회 과학을 결합합니다. 이상적인 인공지능, 이른바 ‘강인공지능(Strong AI, Full AI, General AI)’은 인간처럼 계획력, 학습력, 자연어를 사용하여 의사소통하는 능력, 그리고 이를 통합하여 정해진 목표를 달성하는 능력으로 사람처럼 식별, 인지, 분석, 의사결정을 할 수 있습니다. 이것이 바로 언젠가 인공지능을 발명한 인간을 인공지능이 대체할 것이라는 우려가 많은 이유입니다.
인공지능 원년이라고 한 1956년부터 현재까지 인공지능은 70년 가까이 발전해 왔으며 딥러닝에서 눈에 띄는 돌파구를 마련했지만 현재 인간이 구현할 수 있는 인공지능은 아직 ‘약인공지능(Narrow AI, Applied AI, Weak AI)’ 단계에 머물러 있습니다. 이 단계의 인공지능은 특정 분야의 문제만 해결할 수 있습니다. 우리에게 익숙한 알파고, 시리, 페이스ID가 바로 ‘약인공지능’에 속합니다.
머신러닝(ML, Machine Learning)은 인공지능에서 지능의 원천이로서 수학, 컴퓨터 과학, 통계학 등 여러 학문을 포함하는 여러 분야의 교차 학문입니다.
머신러닝의 핵심은 귀납적이고 종합적인 능력에 있습니다. 간단히 말해서 머신러닝은 알고리즘으로 많은 양의 데이터를 분석하고 학습한 다음 실제 세계에서의 사건에 대해 자체 결정 및 예측을 수행하는 것입니다.
딥러닝(DP, Deep Learning)은 머신 러닝의 한 분야이지만 머신러닝과 구별됩니다.
딥러닝은 심층신경망(DNN,Deep Neural Network)을 사용하여 더 복잡하게 처리하여 모델이 데이터를 더 깊이 이해할 수 있도록 합니다. 딥러닝은 기계가 사람처럼 인지능력, 즉 학습능력, 분석능력을 갖도록 해 문자, 이미지와 음성 등 각종 데이터를 인식할 수 있도록 하는 것이 목적입니다.
딥러닝은 컴퓨터 비전(CV, Computer Vision), 자동 음성 인식(ASR, Automatic Speech Recognition), 자연어처리(NLP, Natural Language Process) 및 기타 분야에서 널리 사용되었습니다.
혹시 컨볼루션 신경망(CNN, Convolutional Neural Networks)에 대해 들어본 적이 있습니까? 컨볼루션 신경망은 딥러닝의 대표적인 알고리즘입니다. CNNs는 이미지 분류, 안면 인식, 표적 위치 지정 등의 분야에서 널리 활용되고 있습니다. 우리가 일상생활에서 자주 접하는 안면인식, 자율주행, ‘미투슈슈(美图秀秀)’라는 중국 앱에 CNNs 기술이 적용됐습니다.
Market Research Future의 글로벌 딥러닝 시장 연구 보고서에 따르면 2023년까지 딥러닝 시장은 174억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
우리의 삶과 직결되는 인공지능에는 어떤 응용 분야가 있을까요? 딜로이트의 인공지능 리포트를 따라가 봅시다.
출처: 딜로이트 인공지능 보고서
딜로이트의 보고서에 따르면, “인공지능의 세 가지 주요 응용 분야는 Cognitive Automation(인지 자동화), Cognitive Engagement(인지 참여) 및 Cognitive Insights(인지 통찰)입니다. 인지 자동화 분야는 주로 머신러닝, 로봇 프로세스 자동화 등입니다. 이 분야에서 로봇은 훈련된 작업자만이 할 수 있는 임무를 수행할 수 있습니다.
인지 참여는 환자 수용, 권장 제품 등과 같이 인지 기술이 인간과 보다 밀접한 관계를 구축하는 것을 의미합니다.
마지막 분야는 인지 통찰입니다. 이 분야에서 인공지능은 이미 일어난 일을 이해할 수 있을 뿐만 아니라 무슨 일이 일어나고 있는지 분석하고 앞으로 일어날 일을 예측할 수도 있습니다. 인지 통찰력을 가진 인공지능은 고객의 문제를 능동적으로 해결할 수 있다”고 말했습니다.
‘2030년 인공지능과 삶’을 주제로 한 스탠퍼드대 조사연구에 따르면 전문가들은 인공지능이 교통, 서비스 로봇, 의료, 교육, 저자원 사회, 공공 안전, 취업과 일자리, 엔터테인먼트 산업 등 8대 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 전망하고 있습니다.
AI로 구동되는 가상인간은 컴퓨터그래픽, 딥러닝, 음성합성 등 AI 기술을 통해 물리적인 경계를 뚫고 의인화된 서비스를 제공하는 AI 휴먼을 말합니다.
AI휴먼은 기능에 따라 서비스형 AI휴먼과 신분형 AI 휴먼으로 나눕니다. 서비스형 AI휴먼은 기능성을 강조하여 각 업종에 사용할 수 있습니다. AI변호사, AI약사, AI점원, AI경찰, AI선생, AI기자가 실제 사람의 업무를 보조해 노동력을 해방시킬 수 있습니다.
신분형 AI휴먼은 주로 오락 업계에서 사용됩니다. 예를 들어서, 중국 “춘완” 무대에 오른 LUO TIAN YI, 중국판 인스타인 샤오홍슈에서 데뷔한 AYAYI, 틱톡 모회사인 바이트댄스(영어: ByteDance)에 입사한 A-SOUL 등 모두 실존 아이돌을 못지않게 인기가 많은 가상 아이돌입니다.
현재 가상 인간 시장은 여전히 초기 시장에 속합니다. ‘디지털 가상인간 심층산업보고서’에 따르면 2030년까지 중국의 가상인간 시장 규모는 2700억 위안에 달할 것으로 전망됩니다. 이 중 신분형 가상인간의 시장 규모는 약 1750억위안, 서비스형 가상인간의 시장 규모는 950억위안을 넘어설 것으로 전망됩니다.
딥브레인AI는 서비스형 가상인간 기술과 응용에 집중하는 AI 기업으로 ‘방송급’ 가상인간을 만들 수 있습니다. 딥브레인AI만의 딥이모션(Deep Emotion) 기술은 가상인간의 실존 사람 듯한 생생한 표정을 부여하여 가상 환경에 물리적 세계와 같은 생생한 경험을 제공합니다.
딥브레인AI가 만든 가상인간은 외형이나 음성을 막론하고 실제 사람과 97%의 유사도를 보입니다. 실시간 합성 기술을 통해 가상 인간은 사용자와 실시간 대화도 할 수 있습니다.
딥브레인AI는 중국 CCTV를 위해 중국 최초의 AI 아나운서인 AI 왕관을, 베이징TV를 위해 타임샤오니-유명 아나운서인 쉬춘니 여사의 AI휴먼, 한국 MBN를 위해 한국 최초의 가상뉴스 아나운서인 AI 김주하, 삼성증권을 위해서 AI애널리스트, 한국 AIA를 위해서 홍보대사인 손흥민 선수의 가상인간-AI 소니, 하나은행을 위해 한국 최초의 은행 모바일 앱에 탑재된 AI 은행원을 각각 제작했습니다.
딥브레인AI는 가상 인간 기술과 응용 분야를 깊이 연구 개발하고 세계 최고의 영상합성 기술 및 음성합성 기술을 보유하고 있으며 전 세계적으로 90개 이상의 특허를 출원했습니다.
딥브레인AI가 제작한 AI휴먼은 은행, 보험회사, 증권사, 방송국, 학교, 여행사, 병원, 온라인 쇼핑몰 등 각 분야에서 널리 사용되고 있으며 각 산업의 업그레이드를 위해서 역량을 부여하고 있습니다.
인공지능 기술의 지속적인 발전과 기술 혁신으로 가까운 미래에 기업은 물론 모든 사람이 자신만의 가상인간을 가지고 허실 세계의 공생을 실현해야 합니다. 그것이 바로 우리가 매일 노력하는 비전과 방향입니다.
㈜딥브레인AI 임직원은 고객에서 신뢰성(윤리) 높은 서비스를 제공하기 위하여 다음 사항을 적극적으로 실천할 것을 다짐한다.
