세계 첫 'AI지수' 보고서 "AI, 인간 따라잡고 있다"
AI 기술 현황 파악한 첫 연구
MIT, 스탠포드, 오픈AI 등
미국 대학·연구소 공동 발표
AI, 음성 인식과 문제풀이서
인간과 유사한 능력 보여
사진 식별은 인간보다 정확
번역은 아직 갈 길 멀어
"AI, 좁은 분야서 뛰어나지만
일반 지능의 관점선 한계 뚜렷…
5살 어린이 지능에도 못 미쳐"
바둑 세계 최강자 커제(중국) 9단이 지난 5월 인공지능 프로그램 알파고와의 1국에서 수가 뜻대로 풀리지 않자 머리를 긁적이고 있다. [우전 로이터=연합뉴스] 인공지능(AI)
기술이 최근 수년간 급격히 발전을 이룬 가운데 음성 인식, 문제 풀이 등 일부 분야에선 지난 2년새 인간과 유사한 수준까지 성장한 것으로 나타났다. 특히 사진을 식별하는 AI의 능력은 인간보다 훨씬 정확했다. 말 그대로 '일취월장'인 셈이다.
매사추세츠공대(MIT), 스탠포드대, 오픈AI 등 미국 대학·연구소 연구진이 1일 공개한 'AI지수(AI Index) 보고서'는 "AI는 아주 좁은 분야에선 인간보다 뛰어난 면모를 보이지만 일반 지능(general intelligence)의 관점에선 아직 한계가 뚜렷하다"며 이같이 밝혔다.
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인공지능의 사진 식별 정확도를 보여주는 그래픽. 그래프 X축이 연도, Y축이 정확도다. 파란 선은 AI, 붉은 선은 인간을 나타낸다. [AI인덱스]
연구진은 사진 식별, 문장 식별, 음성 인식, 번역, 문제 풀기, 수학 이론 증명 등 현재 머신러닝(기계 스스로 학습) 기술을 적용한 AI가 활용되고 있는 여러 분야에 대해 최신 연구 결과를 수집해 현황을 분석했다. 단순 계산 등 AI의 범주에 포함되지 않는 컴퓨터 연산 능력은 조사 대상에 포함되지 않았다.
그 결과 AI는 사진 식별에서 인간보다 뛰어났다. 주어진 사진이 무슨 사진인지 식별하는 과제에서 올해 가장 뛰어났던 AI는 2.25%의 오차율을 기록하며 인간(오차율 5%)보다 더 높은 정확성을 달성했다. AI의 사진 식별 오차율은 2010년 28.5%에서 올해 2.25%로 비약적으로 낮아졌다.
또 AI는 음성을 듣고 이를 텍스트로 풀어내는 음성 인식 분야에서 인간에 근접한 정확도(95%)를 기록했다. 주어진 글을 읽고 문제를 푸는 능력에서도 인간(82%)과 거의 유사한 79%의 정답율을 보였다.
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AI의 음성인식 정확도를 보여주는 그래프. 올해를 나타내는 그래프 맨 오른쪽에서 인공지능(파란 선)의 정확도가 인간(빨간 선)의 정확도에 도달하고 있다. [AI인덱스]
그러나 AI가 조만간 대신할 것으로 기대됐던 번역 분야에선 아직 갈 길이 먼 것으로 드러났다. 연구진은 AI의 번역 수준을 알아보기 위해 기계번역의 질을 평가하는 BLEU 점수를 영어-독일어 부문에 한정해 수집했다. 올해 가장 뛰어난 AI가 기록한 점수는 31.7점을 기록했다. 번역 업계에서 좋은 번역의 기준으로 보고 있는 50점에 크게 미달하는 점수다.
이 보고서는 "AI는 아주 한정된 특정 과제에 대해선 뛰어난 성능을 보이지만 그 과제의 내용이 조금만 바뀌어도 성능이 크게 저하된다"며 "중국 글자를 읽을 수 있는 인간은 중국어를 듣고 이해할 수 있고, 중국 문화에 대해서도 어느 정도 지식을 가졌을 가능성이 높다. 그러나 이 과제들을 AI가 수행하려면 각각의 과제에 대해 전혀 다른 AI가 필요하다"고 설명했다.
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글을 읽고 문제를 푸는 능력을 나타낸 그래프. AI(파란 선)의 정답률이 인간(빨간 선)에 가까워지고 있다.
이 보고서 작성에 참여한 스탠포드대 컴퓨터공학과의 요아브 쇼엄 교수는 "인공지능이 지난 수십년 간 놀라운 발전을 이룩하긴 했지만 아직 상식이나 일반 지능의 측면에선 5살 어린이 수준에도 미치지 못하고 있다"고 말했다. 연구진 중 한 명인 레이몬드 페랄트 SRI연구소 연구원은 뉴욕타임스(NYT)에 "대중은 우리가 실제로 하고 있는 것보다 훨씬 많은 걸 (AI를 이용해) 할 수 있다고 생각한다"며 AI에 대한 대중의 기대나 염려가 과장됐다고 지적했다.
AI지수 보고서는 논문, 콘퍼런스, 일자리, 스타트업 등 AI와 관련된 각종 지표의 지난 20여년 간 추이도 분석했다. 이에 따르면 AI 관련 스타트업은 2000년 이후 14배 증가했으며 이들에 대한 투자 액수는 6배 늘었다. 관련 논문 수는 1996년 이후 9배, 관련 대학 강의 수도 11배 증가했다.
출처: http://news.joins.com/article/22171895
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