구글·IBM·페이스북·애플, 치열해지는 주도권 경쟁

‘어려운 일은 쉽고, 쉬운 일은 어렵다(Hard problems are easy and easyproblems are hard)’는 모라벡의 역설(Moravec’s Paradox)은 인공지능의 한계를 보여준다. 천문학적 단위의 수를 계산하거나 복잡한 수식을 푸는 것이 쉬운 반면, 사람이 무의식적으로 하는 보고, 듣고, 느끼고, 인식하는 모든 일상의 행위가 컴퓨터에게는 어렵다는 말이다. 

최근 머신러닝, 특히 딥러닝 기술의 비약적인 발전으로 인공지능이 이 같은 한계를 넘어설 조짐을 보인다. 딥러닝 권위자 앤드류 응 스탠퍼드대 교수는 지난해 10월 MIT테크놀로지리뷰의 엠테크(EmTech) 컨퍼런스에서 “전통적인 알고리즘의 경우 투입되는 데이터의 양이 많아질수록 속도가 느려지고 결국 작동을 멈추게 되는 반면, 딥러닝 알고리즘은 데이터를 많이 넣을수록 잘 동작하는 것이 가장 큰 매력”이라고 말했다. 인공지능의 큰 걸림돌이었던 방대한 정보와 연산능력이 딥러닝의 경우 오히려 좋은 결과를 내는 요인인 것이다. 응 교수는 또 딥러닝 기술의 빠른 발전속도를 들며 곧 음성인식과 시각 검색에서 대대적인 발전이 있을 것이라고 예측했다. 

인공지능을 통해 인식 성능이 높고 사용하기 편한 서비스를 제공하면 이용자가 늘고 그만큼 데이터도 늘어날 것이다. 데이터가 쌓일수록 딥러닝을 통해 영리해지고, 이미지나 음성 등의 인식률이 높아진다. 이용자가 늘어날수록 인공지능의 기능이 향상돼 다른 회사와의 기술 격차가 더 커질 것이다. 지금 글로벌 IT 대기업들은 ‘승자 독식’의 전쟁 한복판에 서 있는 셈이다. 

이미 마이크로소프트(MS), 애플, 구글 등 세계적인 IT기업들은 차세대 사업의 흥망이 인공지능에 있다고 보고 선점경쟁을 벌이고 있다. 업계에서 가장 유리한 고지를 점령한 기업은 구글이다. 인공지능 관련 IT기업과 전문가들이 구글 속으로 빨려 들어가고 있다고 해도 과언이 아닐 정도다. ‘인공지능 맨해튼 프로젝트’라는 이름 아래 수억 달러 단위의 기업 합병이 진행됐고, 최근 1년 간 10여 개의 인공지능 관련 기업이 구글 프로젝트에 가담했다.

MS는 지난해 음성인식 기능을 장착한 개인비서 ‘코타나’를 출시했다. 규칙을 기반으로 만들어진 애플의 ‘시리’보다 한 단계 발전된 서비스 형태다. 또 지난 7월 열린 ‘MS 리서치 학술회의 2014’에서 견종을 컴퓨터가 분류하는 딥러닝 기술을 공개하기도 했다. ‘아담’이라 불리는 이 프로젝트에서는 1400만 장 이상의 개 사진을 분석하는데, 구글보다 약 50배 빠른 분석 속도를 자랑했다.

페이스북 역시 2013년 9월 ‘인공지능 연구그룹’을 출범시키면서 얼굴 인식 프로그램 ‘딥 페이스’를 발표했다. 딥 페이스는 이용자의 얼굴을 인식해 어떤 각도에서 보더라도 해당 이용자를 파악해 내는 서비스다. 딥페이스는 사람 눈에 버금갈 정확성을 갖췄다는 평가를 받고 있다. IBM은 슈퍼컴퓨터 ‘왓슨’을 이용해 인공지능 생태계 조성에 나서는 한편, 인간의 좌뇌를 닮은 시냅스 칩 개발을 통해 인공두뇌 완성을 목표로 삼고 있다. 

중국기업들의 움직임도 활발하다. 중국의 구글이라 불리는 바이두는 미국 실리콘밸리에 인공지능연구소를 설립하고, 앤드류 응 교수를 총책임자로 영입했다. 바이두는 이미 식물, 옷, 책 등을 스마트폰 카메라로 구별할 수 있는 이미지 인식기술 ‘바이두 아이’를 갖고 있다. 이 이미지 인식기술의 에러율은 5.98%로 사람의 에러율(5.1%)에 근접했다. 이 기술은 온라인 쇼핑 시 상품을 쉽게 찾을 수 있게 해준다. 바이두는 음성으로 물품을 찾을 수 있도록 음성인식 기술도 연구 중이다. 마윈 알리바바 회장도 최근 인공지능 산업에 상당한 투자를 할 계획이라고 밝혔다.

실리콘밸리도 인공지능 투자 열풍 
실리콘밸리에서도 인공지능 벤처기업에 대한 투자가 급증하고 있다. 파이낸셜타임스(FT)는 최근 “실리콘밸리에 인공지능 관련 소프트웨어 개발에 뛰어드는 스타트업은 물론, 이들 기업에 대한 투자도 늘어나는 추세”라고 보도했다. FT 분석 결과 2012년 이후 현재까지 약 170개의 인공지능 업체가 생겨났으며, 이 중 대다수가 출범 후 유치했던 전체 금액의 70% 이상을 최근 1년 사이에 확보했다. 관련업계는 10년 뒤 인공지능 시장 규모가 70조 달러를 넘어설 것으로 예상하고 있다.

컨설팅 전문업체 맥킨지는 2025년 인공지능을 통한 ‘지식노동 자동화’의 파급효과가 연간 5조 2000억~6조 7000억 달러가 될 것으로 분석했다. 딥러닝으로 무장한 인공지능 기술이 가전제품, 자동차, 웨어러블 기술에 사용되면서 사물인터넷으로 묶게 될 경우의 파급력은 예측할 수 없을 정도라는 평가도 나오고 있다. 기업들이 최종 목표로 삼는 인공지능의 미래는 현재로선 짐작할 길이 없다. 분명한 것은 인공지능 기술이 지금 이 순간에도 어디선가 끊임없이 진화하고 있다는 사실이다.