아마존 알렉사 분야의 소프트웨어 엔지니어인 김동찬 연구원이 지난 10일 SNU포럼에서 인공지능이 우리 실생활에 얼마나 많이 이용되고 있는 지를 실감시켜줬다.

최근 사람의 신경망과 두뇌의 정보 처리 과정을 모방한 기계학습 (Machine Learning) 기법으로 인공 신경망이 도입되고, 데이터 양이 증가함에 따라 인공지능과 관련된 기술과 성능은 급속도로 향상됐다.

기계학습은 입력 방식에 따라 인간의 행동이나 이미지, 그리고 음성으로 나눌 수 있다. 예를 들어 특정 사물의 이미지가 나온 수 백, 수천 장의 사진을 컴퓨터에 입력해 반복적으로 가르쳐준다. 그 후 컴퓨터는 그 사물 이미지가 나온 사진이 입력되면 그 이미지가 맞는지 아닌지를 유추해준다.

김 연구원은 “이 같은 기계학습을 통해 사람들의 행동을 예측하는 시스템으로는 상품 추천 시스템, 재고 예측이 있고, 이미지를 이용한 시스템으로는 자율 주행차, 로봇 청소기, 드론, 아마존 고 무인 상점, 아이폰X의 페이스아이디 등이 있다”고 설명했다.

음성을 입력으로 받는 시스템은 아마존 에코, 구글 홈, 애플 홈팟 같은 스마트 스피커들이 있다.

김 연구원은 “빅 데이터 등 방대한 양의 데이터가 축적되면서 음성 식별의 정확도도 빠르게 향상되고 있다”면서 “사람의 음성을 인식해 기계가 모든 것을 주문하고 해결해주는 시대가 멀지 않았다”고 말했다.

<황양준 기자>