인공지능, 어디까지 왔니? .. IBM 왓슨에게 묻다

평소 인공지능 기술의 진화에 대해 관심이 많았다.  실리콘밸리 많은 소프트웨어 기업들은 인공지능(AI) 기반의 머신러닝과 딥러닝으로 옮겨가고 있다는 것을 알았기 때문이다.

애플, 구글, MS, 페이스북 등 글로벌 경제를 좌지우지하고 있는 플랫폼 기업들은 지금 모두 ‘인공지능’ 기술 개발에 총력을 기울이고 있다. 애플은 시리, 구글은 구글 나우, MS는 코타나, 페이스북도 독자적인 AI 기술 개발을 공헌하고 나선 상태다.  페이스북은 “애플 시리와 MS 코타나는 서비스가 제한 돼 있고 대화할 수 있는 능력도 제한적이다”며 AI 리서치 페이지를 공개했다.  페이스북의 방향은 감정을 표현하는 사람의 리엑션을 이해하는 서비스다. 인공지능의 새로운 페러다임이 될 것으로 예상된다.

이제 소프트웨어는 스스로 학습하고 생각하는 단계로 이동 중이다. 소프트웨어는 스스로 생각하는 것에 머무르지 않는다. 앞으로 ‘행동’을 하지 않겠는가.

세계 최고의 로봇 기업은 사실 아시모를 만드는 혼다나 테슬라를 만드는 쿠카(KUKA) 로봇이 아니라 ‘구글’ 이다. 구글이 보스톤 로보틱스 등 로봇 회사를 지난해 사들인 것은 우연이 아닐 것이다.
구글은 이미지, 음성인식 서비스를 지속적으로 발전시키고 있다. 구글은 인공지능의 목표가 사람이 사물을 눈으로부터 뇌까지 인식하는 것이며, 이를 위해서는 방대한 양의 데이터 축적 및 성능 검증을 준비 중임을 밝히기도 했다.

하지만 이 같은 인공지능의 진화에 대해 사람들은 기대감 보다는 공포감이 많은 것도 사실이다. 기계 지능이 2045년쯤 되면 인간 두뇌를 넘어서게 될 것이라는 레이 커즈와일의 예측도 “그래서 기대된다”보다는 “무섭다”는 생각이 들게 한다.

소프트웨어가 현재 사람들의 일자리를 뺏어갈 것이라는 전망도 ‘포비아’를 낳게 한다. 그래서일까? 지난해 개봉한 영화 허(Her), 트렌센던스, 엑스 마키나 등 인공지능을 다룬 영화는 부정적 미래를 다루고 있긴하다.

최근 IBM 왓슨의 마이클 카라식(Michael Karasick)부사장을 인터뷰했다. 그는 세계 최고의 인공지능 컴퓨터인 IBM 왓슨의 연구개발을 총괄하고 있다. 인공지능 분야 권위자 중 한명으로 손꼽힌다. 두뇌를 닮은 칩 ‘시냅스’ 개발을 주도하기도 했다.

카라식 부사장에게 다양한 질문을 했는데 가장 인상적이었던 것은 “”컴퓨터 역사 자체가 인간이 수동으로 하는 것을 자동화하는 과정이라고 볼 수 있다. 왓슨이 적용될 수 있는 영역은 더 확장이 될 것이며 그 중 한 분야가 머신 러닝이나 인지컴퓨터가 될 것이다” 란 말이었다.인공지능 기술의 미래, 그리고 철학에 대해 배울 수 있는 인터뷰였다. (매일경제 인터뷰 기사 링크)

(손재권) 서울에는 어떻게 방문하게 되었나?

(마이클 카라식) IBM이 일본 소프트뱅크와 협업하는 것과 관련한 미팅이 있어 아시아에 왔다.
이미 한국에서도 왓슨 관련된 일이 많이 진행되고 있어 고객도 만나고 미팅도 진행하기 위해 방한했다. 일본에서는 인지컴퓨팅이라든가 딥러닝에 대해 매우 관심이 높고 수요가 많다.

IBM이 직접 모든시장에 들어갈 수는 없다. 파트너가 필요했는데, 여러 측면에서 소프트뱅크가 가장 최적이었다고 생각됐다.

소프트뱅크와 IBM은 서로 장점이 있는 부분이 다르기 때문에 서로 좋은 보완관계이고 좋은 협업관계를 유지할 수 있을 것으로 생각된다. 소프트뱅크가 이동통신 사업도 하고 있지만 노인 복지 관련, 건강, 웰빙, 로보틱스 등 다양한 영역에서 많은 일을 하고 있어서 관련 부분에 있어서 협업이 많이 이뤄질 것으로 기대된다.

10 Feb 2015 IBM, SoftBank Alliance to Bring Watson to All of Japan

소프트뱅크 협력 국내 기사: IBM 인공지능 ‘왓슨’, 소프트뱅크 로봇과 통합된다 (ZDNet Korea 2015. 2. 10)

왓슨이 인간의 뇌보다 더 똑똑하다고 생각하는가?

인간과 왓슨은 좀 다르다. 인간은 얼마 안되는 영역에 대해 깊은 지식을 가지고 있는 반면, 왓슨은 다양한 영역을 커버하고 있지만 지식의 깊이에 대해서는 인간의 뇌만큼 깊이가 있지는 않다.그렇기 때문에 왓슨과 인간의 뇌는 보완적인 관계에 있다고 할 수 있다.

왓슨은 현재 12살 소년 정도의 지식을 갖추고 있으며 기억력이 굉장히 좋아서 한번 말한 것은 모두 다 기억할 수 있다.  왓슨은 결국 학습을 시켜야 하는 데 어떻게 보면 사람의 뇌와 비슷한 방식으로 학습을 시키고 있다. 입력되는 것들이 더 고도화될수록 더 많이 배우게 된다.  왓슨은 유전자 연구나 암, 생물학, 화학 등에서 다양하게 응용되고 있다.

2014/09/16
IBM, ‘왓슨 디스커버리 어드바이저’ 발표
2014/03/27
IBM 왓슨 그룹, 뉴욕게놈센터와 유전체 의학 발전 위해 협업 프로젝트 발표

동의할 수 없다. 이는 왓슨이나 인공지능에 대해 잘못 알고 있는 부분이 있어 오해를 하는 것 같다. 오히려 왓슨은 사람들에게 도움이 되는 존재다. 

많은 사람들이 인공지능의 진화로 인간을 지배하는 상황이 오지 않을 지 우려하는 데 그에 대해서는 어떻게 생각하는가?

사람들이 잘 분석할 수 있도록 돕고, 기억하지 못하는 것들을 기억하며, 인간의 힘으로는 찾을 수 없거나 찾기 힘든 관계를 추출해 내는 부분에서 돕고 있다.
기술이 계속 발전하게 되면 사람들은 수동으로 하는 일을 할 필요가 없어진다. 예를 들어 이전에 사람들이 했던 단순 계산은 컴퓨터에게 맡기고 사람들은 보다 흥미로운 일에 몰두할 수 있게 하기 때문에 왓슨은 사람들에게 도움을 주게 된다.
컴퓨터 역사 자체가 인간이 수동으로 하는 것을 자동화하는 과정이라고 볼 수 있다. 왓슨이 적용될 수 있는 영역은 더 확장이 될 것이며, 그 중 한 분야가 머신 러닝이나 인지컴퓨터가 될 것이다.

(구글의 엔지니어링 이사인) 레이 커즈와일에 따르면 2045년경에 특이점이 와서 AI가 사람을 능가하고 인간은 죽지 않을 것이라고 하는 데 이에 대해서는 어떻게 생각하는가?

의미없는 예측에 시간을 낭비하기 보다는 사람들에게 더욱 도움을 주는 기술을 개발하는 것에 대해 고민하고 시간을 할애해야 한다고 생각한다. 레이 커즈와일이 2045년까지 살기 위해 약을 다량 복용하고 있는 것을 아나? (이상하다는 제스쳐를 취함)

2045년에 내가 이력서에 쓰고 싶은 내용은 우리 사회가 더 나은 사회가 되는 데 내가 기여했다는 내용이 들어가는 것이다. 인지 컴퓨팅이 인간을 지배하는 부분에 대해 걱정하지 않는다.

인공지능은 아직 초기 단계로 보인다. 긴 여정 중인 걸음마 단계라고 생각한다.

그렇다. 아직은 초기 단계다. 휴대전화를 생각해보자. 지금은 모든 사람들이 사용하고 있는 일상적인 제품이 되었지만 15년 전에는 지금과 같은 시대를 예측하지 못했을 것이다.  특히 그때나 지금이나 스마트폰 때문에 사람들이 우려하는 일은 없다.

왓슨도 사람의 일을 도와주는 도구로 생각할 수 있다. 내가 처음 컴퓨터공학을 시작할 때는 내가 하는 일이 이렇게 인류의 목숨이나 건강에까지 영향을 미칠 것이라고는 꿈에도 생각하지 못했다. 미래에는 인류나 사회를 위해 더 많은 일을 할 수 있을 정도로 발전할 수 있을 것으로 생각한다.

많은 사람이 이런 부분(컴퓨터의 인간 지배)들에 대한 우려를 가지고 있다. 나도 인공지능의 긍정적 부분에 대해 생각하지만 사람이 두려워하는 부분이 지금은 더 많다고 생각한다. 이 부분을 해결하지 못하면 인공지능에 대한 연구도 진척될 수 없다고 생각한다. 

여기서 중요하게 봐야할 것은 왓슨이 더욱 발전하게 되면 사람의 일자리가 없어지는 것이 아닌가 하는 우려가 있다는 사실이다. 기계와의 경쟁(Race Against The Machine)에 따르면 사무직을 인공지능이 다 대체할 것이라는데, 그에 대해서는 어떻게 생각하는가?

왓슨 뿐 아니라 모든 신기술이 나왔을 때 그런 우려가 있었다.  중요한 것은 사라지는 일이 있으면 새로 생겨나는 일자리도 있다. 예를 들어 자동차가 처음 개발되었을 때를 생각하면 자동차를 타기 전에는 다들 말을 탔으니 그때는 말채찍이 잘 팔리던 상품이었는데, 자동차의 출현 이후 말채찍 판매자는 거의 사라졌다. 현재 아무도 말채찍이 사라졌다고 해서 아쉬워하는 사람은 없다.

신기술의 개발과 도입으로 인한 변화는 필연적이다. 신기술로 인해 의미있는 일들이 많아질 것이며, 새로운 일자리들이 많이 창출될 수 있을 것으로 본다.

처음 모터가 개발이 되었을 때 공장에서만 모터를 막 도입했는데, 지금은 모터가 너무 일상적으로 사용되고 있으며, 생활의 일부분이 됐다,  왓슨도 결국 나중에는 일상에서 없어서는 안될 기술로 자리 잡을 것이다.  손 기자 혹시 수학에서 제곱근(루트)을 손으로 계산할 수 있는가? 기억나나?

지금 제곱근을 손으로 계산하는 사람은 없다. 계산기나 핸드폰에서 쉽게 계산을 할 수 있기 때문이다.  지금 제곱근 계산을 손으로 하지 못한다고 해서 아무도 아쉬워하지 않는다. 신기술이 발전되면 사람들은 거기에 적응을 하게 되며, 사람들의 삶을 편리하게 해준다.

왓슨이 요즘은 산업분야에 많이 적용되고 있는 것 같다. 예전에는 실험실에서 R&D용으로 사용되었는데, 지금은 산업 분야에 활용이 많은 것 같다. 이에 대해서 어떻게 생각하는가?:

그렇다, 초기에는 연구 프로젝트로 시작했고, 처음에는 오픈 도메인 질의응답에 포커스해서 개발이 이루어졌다. 이를 통해 제퍼디 퀴즈쇼에서 우승을 하며 알려지게 되었다. 그 당시 왓슨을 학습시킨 것은 일반 상식, 즉 퀴즈쇼에 적합하도록 학습을 시켰다면, 이제는 산업 관련 지식으로 학습 시키고 있으며, 산업 분야에 있어서 왓슨의 적용을 더 늘리려고 함.

2014/10/13
IBM 왓슨, 전세계 25개국에서 도입 가속화
07 Oct 2014:
IBM Watson Accelerates Global Expansion
09 Jan 2014:
IBM Forms New Watson Group to Meet Growing Demand for Cognitive Innovations

왓슨 헬스 사업부가 최근 출범했는데 그에 대해 말씀 부탁드린다. 이제 왓슨이 본격적으로 활동하는 것 같다.

헬스케어 분야에서 암치료에 왓슨을 활용하고 있다.  메모리얼 슬로케터링에서 4개의 암치료 관련 프로젝트를 진행하고 있고, 태국 방콕의 붐룬그라드 병원에서 고통받는 암환자를 보면서 이들의 생명이 왓슨의 성능에 달려 있다고 생각하니 책임의식을 느꼈다.

컴퓨터공학을 전공했던 대학원 때 생각을 하면, 컴퓨터 공학이나 왓슨이 사람을 살리는 데까지 사용되리라고는 생각하지 못했다.  지금 헬스케어에 왓슨이 도움이 되고 있어 개인적으로 굉장히 보람이 있으며, 의미있는 일이라고 생각하고 있다.  작년부터 대학에서 왓슨 기반 앱을 개발하는 코스를 추진하고 있는데, 작년에는 10개 학교가 참가를 했으며, 올해는 100개 학교 정도로 확대가 될 것이다.

왓슨 기반의 앱을 개발하는 경연대회를 했는데 우승팀에게는 10만달러를 VC 펀드로 받게 됐다. 우승팀은 텍사스에서 진출한 팀으로 노숙자를 위한 앱을 개발했다. 노숙자들도 요즘은 다들 핸드폰을 가지고 있기 때문에, 어디에 가면 무료 급식을 받을 수 있는 지를 볼 수 있는 앱을 자선단체와 연계해 개발했다.
지금까지 얘기한 바와 같이 인도적인 차원에서 왓슨이 많이 활용되고 있기 때문에 일자리가 없어진다는 우려보다는 좋은 영향이 더 많다고 생각한다.

이런 적용 사례들은 더 많이 늘어날 것이다. 또 한가지 중요한 것은 의료와 관련해서 왓슨으로 여러가지를 하고 있는 데 생태계를 구축하는 것이 가장 중요하다. 이런 앱들이 많이 개발되어야 적용 분야도 확장되고 활용을 할 수 있다. 현재 3500곳의 파트너들이 참여하고 있다.

[참고자료] 2015/04/16
IBM, 다양한 기업 파트너십 체결 – 왓슨 및 개방형 클라우드로 개별 의료 서비스 혁신 주도
13 Apr 2015
IBM and Partners to Transform Personal Health with Watson and Open Cloud
14 Apr 2015
Johnson & Johnson and IBM Announce Plans to Collaborate on Advanced Solutions Designed to Transform Healthcare Delivery
13 Apr 2015
IBM Acquires Explorys to Accelerate Cognitive Insights for Health and Wellness
13 Apr 2015
IBM to Acquire Phytel to Help Healthcare Providers Deliver Higher Value Care
13 Apr 2015
IBM and Medtronic to Partner to Improve Diabetes Care
13 Apr 2015
IBM & Apple Expand Partnership to Help Transform Medical Research

왓슨 웰포인트 및 메모리얼 슬론 케터링 암센터 협업 (영문)
08 Feb 2013:
IBM Watson Hard At Work: New Breakthroughs Transform Quality Care for Patients
왓슨 기반 앱 개발 경진 대회 (영문)
http://asmarterplanet.com/blog/2015/01/college-students-watson-can-help-change-world.html

<내용 요약>: 텍사스대학교에 재학 중인 브리 코넬리(Bri Connelly)라는 학생이 IBM 왓슨 그룹 (IBM Watson Group)이 개최한 IBM Watson University Competition에서 우승한 후기를 작성했습니다. 이 대회에는 유망한 대학에서 총 8개 팀이 참가했으며, IBM의 인지컴퓨팅 왓슨을 활용해 제작한 애플리케이션 프로토타입을 선보였습니다. 브리 코넬리 팀이 선보인 “CalllScout”라는 비즈니스 아이디어 앱은 사람들이 스마트폰에 애플리케이션 다운로드를 받으면 왓슨과 채팅을 통해 자신이 속한 사회의 소셜 서비스 정보를 얻게 도와줍니다. 궁극적으로 사람들은 문자를 통해서도 원하는 정보를 얻을 수 있게 될 것입니다. 주제로는 헬스케어, 식료품 저장, 임시 주거, 정부 및 비영리 서비스가 포함 될 것입니다. 브리의 팀은 112에 전화해서 식료 저장소나 노숙자 보호소의 위치를 묻기 보다는, IBM 왓슨에게 질문할 수 있는 앱을 개발하여 이러한 절차를 간소화했다고 밝혔습니다. 이 팀은 우승을 통해 IBM 왓슨 그룹과 The Entrepreneurs’ Fund로부터 $10만 달러 규모의 투자 금액을 지원받게 되었습니다.

헬스케어 다음의 왓슨 적용 분야는 어디가 될 것인가?

많은 회사 중 IBM만이 헬스케어 애플리케이션을 만들거라고 생각하지는 않는다.
IBM이 먼저 목표를 정하고 한다기 보다는 수요를 통해서 요청이 오는 것이 더 많다. 결국 많은 업체들이 참여해서 앱을 개발하는 생태계가 커지게 되면 거기에 관심을 가지고 진출하게 되는 경우가 많다. 현재 왓슨 생태계에는 3500곳의 파트너가 참여 중이며, 200개 정도의 앱이 개발되었다. 우리가 어떤 산업 분야에 진출할 것인지를 선택하는 것이 아니고 파트너들이 선택하는 것이다.

왓슨은 클라우드를 기반으로 하는가?

그렇다.

언론(미디어)은 어떻게 왓슨을 활용할 수 있을까? 

왓슨이 할 수 있는 여러가지 능력 중 디스커버리(발견)가 저널리즘에 적용될 수 있을 것으로 생각된다. 왓슨 디스커버리는 굉장히 방대한 정보들을 보고 패턴이나 관계들에서 인사이트를 추출해낸다. 이런 것이 앞으로 저널리즘에 적용될 수 있는 부분이 될 수 있을 것으로 생각된다.

2014/09/16
IBM, ‘왓슨 디스커버리 어드바이저’ 발표

왓슨 애널리틱스의 실시간 의사결정에 관심이 많다.

왓슨이나 머신 러닝은 하나의 기술이 아니라 다양한 기술이 모여 집합적으로 이루어지게 된다.
정보를 처리하는 것도 중요하지만, 시스템과의 상호작용 또한 굉장히 중요한데, 왓슨은 비정형화된 정보나 데이터를 ‘자연어’로 처리할 수 있도록 특화되어 개발됐다.

시스템의 경우 받아들이는 정보가 굉장히 많다. 이미지, 신호, 비정형화된 텍스트 등.
엄정하게 말해 실시간이라기 보다는 업데이트가 굉장히 자주 빈번하게 이루어지는 거의 실시간에 가깝다고 보는 것이 정확하다. 왓슨 애널리틱스는 정형 데이터를 자연어 기반으로 처리하는 데 특화되어 처리하는 솔루션이지만, 왓슨은 비정형화된 데이터도 처리할 수 있다.

실제 세계에서 일어나는 여러 현상들에 대한 패턴을 감지하고 그것을 바탕으로 학습이 이루어져서 결과물을 내놓는 형태인다.

자율주행 차의 경우 센서가 카메라, 지도, GPS 등이 되는 것이고, 헬스케어 분야에서는 의학 저널, 환자 기록 등이 센서를 통해 받아들여지는 정보가 되며, 애널리틱스의 경우 정형화된 데이터, 트위터 데이터, 기상 정보 등 다양한 것들이 센서를 통해서 들어와서 패턴에 대한 분석을 통해 학습을 하고 대응 방안을 모색한다.

2014/09/18
IBM, ‘왓슨 애널리틱스’ 발표

2014/12/05
IBM “왓슨 애널리틱스” 기업용 베타 버전 공개 – 업무방식의 혁신 기대

왓슨은 어떤 방식으로 작동되나? 로봇은 아닐테고 …

사람들은 왜 이제 머신 러닝이 될까라는 궁금증을 가질 수도 있다. 사실 머신러인 기술은 이전에도 있었다. 하지만 최근 처리 능력이 급속도로 발전을 하면서 굉장히 방대한 정보들을 처리할 수 있는 컴퓨팅 파워들이 늘어나면서 그 기술들이 효과를 발휘할 수 있고, 새로운 적용분야를 찾는 상황이 되었다.

인지컴퓨팅은 연산 능력이 비약적으로 발달하면서 실생활에 더 많이 적용될 수 있게 되었다. 머신러닝이라는 것은 시스템에 코딩을 해서 프로그래밍하는 기존의 형태와는 달리, 시스템이 스스로 학습할 수 있기 때문에 기존 컴퓨터와는 다르다.

왜 요즘 인지컴퓨팅이나 머신러닝이 발달되는 가에 대한 답변 중 하나로 네트워크의 발전을 들 수 있으며, 대규모 처리도 가능하게 됐다.  앞서 얘기했지만 왓슨은 하나가 아니라 여러 기술들이 모아서 이루어진 클러스터 형태로 이 모든 것을 가능하게 하는 것으로 생각하면 된다.

머신러닝의 자연어 처리가 굉장히 중요하다. 이것을 이용해서 어떤 문제를 해결할 수 있는 지에 대한 물음이 엔지니어링 분야에서 있었으며, 최근 적용 분야가 확대되고 있다.  왓슨은 질문을 주면, 그에 대한 답변을 50~60가지의 다른 방향이나 각도에서 분석한다.

어떻게 보면 그 안에서 컨테스트 이루어지는 것이다. 각각의 도메인 별로 각각의 질문이 의미하는 바가 다를 수 있기 때문에 그런 것들을 분석해서 이 도메인에서는 이 질문에 어떤 답이 최적인지를 찾아 가는 것이 왓슨의 구동 방식이다.

여기에도 딥러닝이 활용되는가?

그렇다고 할 수 있다. 내가 참여한 것 중 하나는 차세대 머신러닝 기술 개발에도 참여하고 있다.머신 러닝과 관련해 굉장히 빠르게 변화를 하고 있고 급성장하고 있다고 본다.

향후에 어떤 일이 일어날지 궁금하기도 하고 예측하기가 어려운 것 같다.

그렇다. 머신 러닝과 관련해서 초기 단계에 있고 많은 실험이 이뤄지고 있다..  4~5년 전에 왓슨이 TV에 나왔을 때 머신 러닝을 하는 기업은 얼마 없었다. 하지만 지금은 그 숫자가 수 천 개에 달한다. 어떤 기술이든지 승자가 있고 패자가 있듯이 물론 대부분이 생존하지 못할 것이다.

다양한 문제에 대해서 적용하는 등 이 산업에서 많은 학습이 이뤄지고 있다.
왓슨은 첫 번째로 질의응답 방식에 특화되어 있다. 두 번째로 디스커버리 방대한 정보를 통해 인사이트를 발견하는 능력이 있다. 여기서 말하고 싶은 것은 헬스케어 분야에서 의사들이 환자를 임상시험에 등록시키는 것이 어렵다. 전 세계적으로 임상시험은 18만 건 정도가 진행이 된다. 환자 상태에 따라서 어떤 시험에 등록을 해야할 지 판단하는 것이 어려운데, 왓슨은 각각의 임상시험 데이터를 확인하고 환자의 자격요건을 파악해서 등록 절차를 도와주고 있다.

Her라는 영화를 봤는가? 그런 OS가 등장할까?

흥미롭게 봤다. 기술이라는 것들이 영화에서 묘사되는 것이 흥미로웠다. 영화를 통해 AI의 새로운 use case나 아이디어가 제공되기도 한다.

마이너리티 리포트를 보면 3D를 통해 Visualize를 하는데, 이 영화에 그 기술을 제공했던 회사가 실제로 제품 서비스를 상용화하여 판매를 하고 있다.  AI 관련 영화를 보면 사회적인 현상을 바라보는 시각을 볼 수 있다. AI에 대한 영화도 많고, 어떻게 보면 use case가 될 수 있는 기회가 될 수도 있다. 쉐프 왓슨이라는 책이 아마존에서 판매가 되고 있다. 디스커버리 능력을 이용해서 여러 가지 조리법을 모아서 요리책으로 만들었다. 왓슨은 Institute of Culinary Education라는 요리 학교와 협업을 통해 공동으로 책을 펴냈다. 그리고 최근에 헬스케어 그룹을 출범했다. AI와 관련하여 우리가 상상하지 못했던 부분에 적용되고 있다. 암 치료 등 다양한 영역에 적용할 수 있는 기회가 있는 것 같아서 좋은 소식이라고 생각한다.

셰프 왓슨 (영문) http://www-03.ibm.com/press/us/en/presskit/46500.wss
2014/07/04
IBM∙본아뻬띠 공동, ‘왓슨 요리사’ 앱 발표

IBM에서 시냅스라는 칩을 만들었다고 들었다. 두뇌 닮은 칩인데 매우 놀랍다. 소개 해달라. 

지금 맡고 있는 일을 하기 전에 Research Lab의 Director를 담당했었고 이 당시에 시냅스 칩을 만들었다.

사실은 컴퓨터 프로그래밍 담당자나 아키텍처는 주로 사칙연산을 코딩하는 업무를 하고 있는데,시냅스 칩은 그것과 다르게 운영된다. 뉴런의 네트워크를 분석하는 것이 인간의 뇌정도로 고도화된 것은 아니지만 거의 인간의 뇌가 작동하는 것과 유사한 방식으로 이뤄진다.

예를 들어 인간의 뇌에는 신경이라고 하는 뉴런이 있고 여러가지 신호가 전달이 되어 critical mass에 이르면 output을 내놓는 방식으로 이뤄진다. 그리고 시냅스 칩은 이것을 모방한다고 보면 된다. 하지만 중요한 것은 이러한 기술이라기 보다는, 이러한 절차를 진행하는데 있어서 사용되는 전력량이 적다는 것이다.
앞으로 모바일 측면에서 가장 중요한 기술 발전이 이뤄질 수 있는게 어떤 분야라고 생각하는가? 답은 배터리 기술이다.

모바일 뿐만 아니라 다른 IT 분야에 있어서도 굉장히 중요하다고 생각한다. 한때는 왓슨이 클라우드 기반으로 이뤄지고 있지만, 미래에는 핸드폰에도 왓슨의 역량이 탑재될 수도 있을 것이다.예를 들어 시냅스 칩의 경우도 컴퓨터의 카메라에 내장이 될 수도 있을 거라고 생각한다. 다양하고 흥미로운 use case들이 많다고 생각한다.

2014/08/08 IBM, 인간 뇌 구조 닮은 새로운 시냅스(SyNAPSE) 칩 발표
(동영상)
Cognitive Computing The SyNAPSE Project: https://www.youtube.com/watch?v=YENKuA0r_dQ
Cognitive Apps: https://www.youtube.com/watch?v=AHcRRfpHPt4
왓슨이 연산, 학습 등에 특화된 인간의 좌뇌에 해당한다면, 시냅스 칩은 사람처럼 사물을 인지하고 감각기능이 더해진 우뇌형 인지컴퓨팅이라고 할 수 있다.

왓슨의 향후 목표가 어떠한가? 지금 어떤 부분에 포커스하고 있는가?

왓슨이나 차세대 기술은 계속해서 발전을 하겠지만 중요한 것은 기반이나 토대가 되는 플랫폼을 만드는 것이 중요하다. 사람들이 이러한 기술들을 쉽게 사용하기 위해서는 앱 개발도 쉬워야 한다. 전세계적으로 보면 6가지 대륙 중 남극을 제외하고 모든 지역에 왓슨을 기반으로 한 기술이 적용되고 있다.

혼자만의 노력이 아닌 파트너와 협업을 통한 개발을 해야지 활성화 될 수 있다. 예를 들어 만성질환이나 암 같은 난치성 질병에 대해서 새로운 플랫폼을 구축하는 것이 중요하다.

예전에는 의료 부분에 있어서 인공지능이나 머신러닝을 어떻게 적용할 수 있는지 물어보면, 전문 지식을 공유하는 정도로 생각했다.  하지만 지금은 그것을 넘어서 굉장히 의사 등 관련자들과 긴밀한 협업이 이뤄지고 있다. 얼마 전 IBM은 애플과 헬스 키트라는 프로젝트를 진행한다고 발표했다.  이것은 IBM과 애플이 두 번째로 진행하는 협업 프로젝트로 어떻게 진행될 지 굉장히 흥미롭게 생각한다. IBM의 하드웨어적인 기술과 애플의 소프트웨어적인 부분의 조화를 통해 좋은 관계로 이어질 것이라고 생각한다.

그래서 이러한 기술들이 삶의 질을 향상시키는데 크게 기여할 것이라고 본다. 이러한 점을 볼 때 내가 하고 있는 일에 대한 자부심을 느끼며 특권이라고 생각한다.  실제로 왓슨 존이라는 곳이 있는데 이 곳은 누구나 접근이 가능하며 코딩을 직접해 왓슨을 이용해 볼 수 있는 기회가 있다.

예전에는 내가 만든 애플리케이션 중 하나로 내 성격과 락앤롤 가수의 성격을 비교하는 애플리케이션을 개발했고 200개의 라인을 통해 코딩을 했다. 아까도 말씀 드렸지만 이러한 플랫폼을 만드는 것이 중요하다. 이러한 플랫폼을 통해 이 기술이 사용 편의성을 향상시킬 수 있지 않을까 생각한다. (끝)

글: 손재권
원문: http://goo.gl/4KFb0M