도대체 인공지능이란 무엇인가?

 

인공지능이라는 말을 많이 접합니다. 요즘 나오는 제품에는 인공지능이라는 키워드가 빠지지 않습니다. 알아서 척척 해준다고 자랑합니다. 인공지능 스피커는 사람의 목소리로 필요한 정보를 제공합니다. 고객 서비스 센터에 전화를 걸기보다는 챗봇으로 도움을 받습니다. 모르는 한자의 경우 사진만 찍으면 그 음과 뜻을 알 수 있습니다. 외국인과 대화할 때도 번역 앱을 통하면 의사소통이 가능합니다. 일상생활에 이미 사용되고 있는 이러한 기술을 인공지능이라고 할까요?

자율주행 기술에서도 인공지능이 사람과 사물을 구별한다고 합니다. 스마트팩토리에서는 제품의 불량 판정을 인공지능이 합니다. 아니 불량이 나는 조건이 될 것 같으면 미리 그 조건을 조정하여 불량이 나지 않도록 합니다. 제품 수요에 대한 예측도 인공지능이 합니다. 사람이 오랜기간 경험하고 배워왔던 일을 인공지능이 빠르게 대신하고 있습니다. 그렇다면 사람을 대신하는 것이 인공지능일까요?

다른 한편으로는 인공지능이 인간을 뛰어넘어 오히려 지배할 수 있다는 우려도 있습니다. 이러한 경우는 영화를 통해 많이 만들어 지고 있습니다. 영화에서 보여주는 인공지능은 어떻게 이야기 해야 할까요?

이렇게 인공지능이라는 단어는 여러 분야에서 다양한 의미로 사용됩니다. 좋을 땐 마냥 좋은 것으로, 나쁠 땐 또 나쁘다는 것으로 변신도 합니다. 인공지능을 배우고자 한다면 인공지능의 정확한 정의를 내리는 것이 먼저 일 것입니다. 하지만, 쉬운 것이 아닙니다. 오죽하면 ‘설명가능한 인공지능’이라는 학문이 나왔을까요? 그래서인지 모든 사람이 쉽게 이해할 수 있는 단어로 정의하는 시도가 계속되고 있는 것 같습니다. 이 책의 저자는 다음과 같이 인공지능을 이야기 합니다.

그 시대에 맞춘 ‘약간 앞서 나간 IT’ 라고 할 수 있는 것은 아닐까요?^15쪽

 

AWS로 시작하는 AI 서비스 with 파이썬
이노우에 켄이치 저/양성건 역 | 영진닷컴 | 2021년 11월 05일

 

책은 인공지능의 개념과 역사를 짧게 소개하면서 시작합니다. 현재의 인공지능에 대한 관심을 3차 인공지능 붐이라고 이야기 합니다. 1950년대 1차 때 꺼낸 인공지능이라는 단어가 지금 시대의 인공지능이라는 단어와 느낌은 다를 것이지만 그대로 사용하다 보니 설명하기 어려운 것일 수도 있을 듯 합니다. 인공지능이 적용되는 분야도 많고 어떻게 만드는가에 대한 의견이 다른 것도 한 몫하고 있습니다. 정확히 설명할 순 없지만 이미 많은 분야에서 인공지능은 사용되고 있습니다. 그래서 붐이라고 하는 것 아닐까요?

약간 앞서 나간 IT, 그 앞선 기술을 쉽게 서비스 형태로 사용할 수 있는 환경이 된 것이 3차 인공지능 붐을 가져온 원인이기도 할 것입니다. 바로 클라우드 기술입니다. 컴퓨터의 성능이 올라가고 그 성능을 바탕으로 방대한 학습 데이터를 빠르게 처리하게 되었습니다. 선형회귀, 분류, 뉴럴 네트워크 등 인공지능 관련 세부적인 기술을 몰라도 간단하게 서비스로 제공되는 분야가 많아졌습니다. 클라우드에서 기계학습과 딥러닝을 통해 미리 학습이 완료된 모델을 단순히 활용만 해도 일정 수준 이상 목적을 달성할 수 있습니다. 프로그램만 할 수 있으면 클라우드의  AI 서비스 API와 연결하여 사용할 수 있는 모델이 많습니다. 이미지 인식, 자연어 처리, 챗봇, 텍스트 인식, 언어 번역 등 입니다. 이러한 기능을 응용하여 독자적인 애플리케이션을 만들기도 하고 인공지능이 탑제된 제품도 만들 수 있습니다. 이렇게 보면 ‘약간 앞서 나간 IT’라는 정의가 틀리지 않다는 생각이 듭니다.

클라우드의 대표격인 AWS에서 인공지능을 구현하기 위한 방법은 세 가지가 있습니다. 서비스로 사용할 수 있는 AI 서비스(Amazon Recognition, Amazon Comprehend, Amazon Textract, Amazon Translate 등), 사전 구현된 분석 환경을 이용하면서 독자적인 모델을 구현할 수 있는  Amazon SageMaker, 처음부터 최적화된 환경을 구성하여 사용할 수 있는  AWS Deep Learning AMI 가 그것입니다. 세가지 방법은 자동, 반자동, 수동으로 비유할 수 있습니다.

책의 절반정도가 AWS에서 제공하는 AI 서비스에 대한 내용입니다. 이미지 인식, 자연어 추출, 이미지에서 텍스트 인식하기, 언어 번역, 음성 인식, 텍스트 리딩, 챗봇, 수요예측과 같은 이미 학습된 모델을 서비스로 사용할 수 있는 방법을 알려줍니다. 어떤 서비스가 있고, 어떻게 사용하면 되고, 어떻게 구현하면 좋은지 쉽게 바로 알 수 있습니다. 인공지능에 대한 관심을 끌 수 있는 주제로 구성되어 흥미를 끌기에도 충분합니다. 어렵게만 보였던 인공지능이 이런 것이구나라고 생각을 전환할 수 있는 계기도 됩니다.

Amazon Sagemaker는 기계학습에 대한 절차를 구현해 놓고 실시간으로 사용하면서 확인할 수 있는 환경입니다. AWS에서 이미 구현한 알고리즘과 함께 오픈소스로 제공되는 많은 라이브러리(Tensor Flow, PyTouch  등)와 알고리즘을 이용할 수도 있습니다. Sagemaker에 구현되어 있는 기능과 화면을 따라하다 보면 인공지능 모델을 만드는 절차에 대해서도 쉽게 익힐 수 있습니다.

책의 마지막 장에는 AWS Deep Learning AMI를 소개합니다. AWS에서 IaaS로 제공되는 EC2를 기계학습과 딥러닝을 위해 고성능의 CPU와 GPU를 사용할 수 있는 환경으로 제공합니다. 컴퓨터 환경에서 독자적인 환경을 구축하고, 새롭게 발표되는 논문이나 기술을 빠르게 시도할 수 있습니다. 자동차도 수동 변속기를 조작하는 맛이 있듯이, 인공지능 환경을 구현하는데도 직접 모든 것을 시도해보는 경험도 필요할 것입니다.

각각의 예제는 모두 파이썬 언어로 코딩을 합니다. 책에 나와있는 예제를 따라하는 수준은 어렵지 않습니다. 어찌보면 인공지능이 어렵지 않다는 것을 보여주는 것 같습니다. 아이디어만 있으면 서비스는 이제, 가져다 사용만하면 되는 수준까지 됩니다. 이렇게 가져다 쓰는 모델은 클라우드에서 자체적으로 사용자도 모르게 학습을 통해 진화하고 있습니다. 사람의 지능으로 배우는 시간보다 훨씬 속도가 빠릅니다.

정리하면 이 책은 인공지능에 대해 막연히 어렵게만 생각했던 사람에게 IT기술로 인공지능을 쉽게 사용할 수 있는 방법을 소개한 책입니다. 아마도 클라우드 회사들에서 AI를 서비스화 한 것도 바로 이런 관점에서 만들고 시작하지 않았을까 생각해보게 됩니다. 클라우드에서 이용할 수 있는 AI 서비스도 분명 계속 늘어날 것입니다. 약간 앞서 나간 IT기술이 필요할 때 해당 부분의 적당한 서비스를 찾고, 그 서비스를 올바르게 이용할 수 있는 방법만 찾으면 됩니다. 그 방법을 쉽게 찾을 수 있도록 하는 책, 손만 뻗으면 잡힐 수 있는 곳에 한 권 놓아두는 건 어떨까요?