인공지능 기술의 발전 과정과 딥러닝을 통한 혁신, 그리고 다양한 산업 분야로의 적용 및 유통산업에 미칠 변화 전망 doc_id PCY_201701240337044791_1

인공지능은 1956년 존 매카시(John Macarthy)가 그 정의와 개념을 정립하면서 인간의 지능을 대체할 학문 분야로 인정받았다. 1960년대에 간략한 문제를 해결하는 대화시스템 ‘엘리자’(ELIZA)가 개발되었으며 1970년대에는 전문적인 지식을 체계적으로 축적하고 전문가와 같은 결정을 하는 ‘전문가 시스템’(Expert System)이 개발되면서 첫 번째 붐이 일어났다. 그러나 전문가 시스템이 목표 문제를 해결하지 못함에 따라 인공지능에 대한 관심이 약화되었다. 1985년 인공신경망의 한 종류인 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)의 학습방법인 오류역전파법(Error Back-propagation Method)이 지능적 문제를 해결할 수 있는 가능성을 제시하면서 두 번째 붐을 이끌었으나, 제한적인 데이터와 컴퓨터 파워의 부족 등 물리적인 한계로 인해 붐이 지속되지 못하였다. 그러다가 2000년대 인공신경망의 혁신적인 자율학습(unsupervised learning) 기법이 개발되면서 현재 세 번째 붐이 일고 있다. 2016년 1월 일명 다보스포럼이라 불리는 세계경제포럼(World Economic Forum)에서 세계 유수의 경제학자, 기업인, 정치인, 저널리스트 등이 모여 ‘제4차 산업혁명’으로 인해 우리 인류의 미래가 근본적으로 바뀔 것이라는 전망을 내놓으면서, 제4차 산업혁명과 그 원동력이 되는 신기술들은 관련 학계나 업계, 정부의 초미의 관심 대상이 되었다. 세계경제포럼은 제4차 산업혁명을 실재와 가상의 통합으로 사물들이 자동·지능적으로 제어되는 ‘가상물리 시스템’(Cyber-Physical Systems)의 시대로 정의했는데, 이를 이끄는 핵심적인 신기술 중 하나가 바로 인공지능(Artificial Intelligence : AI)이다. 제4차 산업혁명과 인공지능이 여러 매체를 통해 전파되면서 세간의 관심을 끄는 가운데, 2016년 3월 벌어진 알파고와 이세돌 기사의 대국은 인공지능 기술이 어느새 우리에게 성큼 다가서 있음을 실감하게 해주었다. 구글은 2015년 11월 오픈소스 기반의 인공신경망 알고리즘인 텐서플로우(Tensorflow)를 공개하였으며, 내부적으로 보유하고 있는 데이터를 이용하여 ‘구글포토’, ‘랭크브레인’, ‘스마트 답장’ 등의 서비스에 적용하고 있다. 구글포토는 수많은 사진 자료를 분석하여 고양이, 자동차, 사람 얼굴, 장소 등을 구분할 수 있는 이미지 인식 서비스이며, ‘랭크브레인’은 구글 검색창에 애매한 키워드나 문장을 입력해도 검색 결과를 보여주는 서비스이다. ‘스마트 답장’은 구글의 g메일 인박스가 e메일의 내용을 이해하여 적절하고 짧은 답장을 스스로 만들어주는 서비스이다.8) 그리고 구글은 2016년 1월에 우리가 익히 알고 있는 인공지능 바둑프로그램을 선보였으며, 3월에는 이세돌 기사와의 대국에서 승리를 거두었다. 현재의 붐은 기계학습 기술에 딥러닝(deeplearning)이라는 돌파구가 발생함으로써 가능해진 것으로 평가된다. 기존의 기계학습 기술에서는 인간이 데이터의 특징을 추출하여 학습규칙을 컴퓨터에 가르칠 필요가 있었다. 따라서 인공지능은 사람이 미리 정한 규칙 안에서만 움직이고 환경변화와 예외에 유연하게 대응할 수 없기 때문에 응용범위가 제한적이었다. 그러나 딥러닝은 주어진 데이터에서 컴퓨터가 자율적으로 특징을 추출하면서 학습하고, 인식이나 상황판단 규칙을 자동으로 생각하는 기술이다. 즉, 딥러닝 기술이 개발됨으로써 인공지능은 인간이 미리 입력하지 않은 특징과 복잡하고 정확한 규칙을 자체적으로 추출할 수 있게 되었다. 인공지능이 이와 같은 수준으로 발전하기 위해서는 많은 양의 데이터와 이를 처리할 수 있는 컴퓨팅의 고도화가 뒷받침되어야 한다. 인터넷의 발달과 정보통신기기의 보급으로 빅데이터 활용이 가능해졌고, 컴퓨터 역시 엄청난 발전을 거듭하면서 고성능 연산처리기술의 실용화가 진행되고 있다. 향후 사물인터넷(Internet of Things : IoT)이 확대되면 더욱 엄청난 양의 데이터가 생성되고, 이에 따라 인공지능도 가속적으로 진화할 것으로 예상된다. 마이크로소프트는 음성을 인식하는 인공지능 개인비서 ‘코타나’(Cortana)를 개발하였으며, 스카이프(Skype)에서 실시간 언어번역, 이미지 내의 물체를 인식하는 화상인식 기술인 아담 프로젝트를 진행 중이다. 애플 역시 음성인식 개인비서인 ‘시리’(Siri)를 개발하였다. 시리는 고객의 음성을 인식하여 원하는 상품정보를 검색해주고, 개인의 일정 관리까지 도와주는 방식으로 발전하고 있다. 페이스북은 사진에서 사용자 얼굴을 자동으로 파악하여 이름 태그를 달아주는 인공지능 기술을 선보인 데 이어, 최근에는 사람과 대화를 나누는 인공지능 프로그램 ‘챗봇’(Chatbot)을 공개하였다. 아마존에서도 사람의 말투와 억양, 문맥을 파악하는 클라우드 기반 음성인식 인공지능인 ‘알렉사’(Alexa)를 출시하였다. 인공지능에 관한 연구개발을 가장 활발하게 하고 있는 기업은 IBM과 구글, 마이크로소프트, 애플, 페이스북 등 글로벌 IT 기업들이다. 이들은 인공지능 기술을 보유한 스타트업을 인수하고 관련 사업조직을 신설하면서 인공지능 기술개발에 주력하고 있다. IBM의 인공지능 왓슨은 이미 2011년 미국의 인기 퀴즈쇼 ‘제퍼디(Jeopardy)’에서 인간 챔피언을 이긴 바 있는데, 이는 왓슨이 인간의 자연어로 된 질문을 상당히 정확하게 이해할 수 있게 되었다는 의미를 갖는다. 이후 왓슨은 제조, 의료, 금융, 교육 등 다양한 산업분야에 적용되고 있다. 항공기 제조업체 에어버스(Airbus)는 생산공정에 왓슨을 투입하여 항공기에 필요한 수억 개 부품의 마모정도와 교체주기를 파악하여 정비에 활용하고 있다. 그리고 미국, 일본, 한국 등 여러 국가의 병원에서 암 진단 및 치료법에 왓슨이 활용되고 있으며, 날씨와 미래 기후변화 예측에도 활용되고 있다. 또한, 왓슨은 인공지능 로봇의 개발에도 적용되고 있다. IBM은 일본 소프트방크와 프랑스 알데바란 로보틱스와 ‘페퍼’(Pepper)를, 호텔 체인 힐튼과 역시 프랑스 알데바란 로보틱스와 ‘코니’(Connie)를 공동 개발하였다. 이렇듯 알파고로 인해 사람들의 관심이 폭발적으로 증가하였지만, 이미 그 이전부터 인공지능은 제조, 의료, 교통 등 다양한 산업 분야에서 적용되기 시작하였다. 예컨대, 의료 분야에서는 IBM의 인공지능인 왓슨(Watson)이 세계 최고의 암 병원인 미국 뉴욕의 Memorial Sloan-Kettering Cancer Center(MSKCC)와 2012년 3월부터, 그리고 MD 앤더슨 암센터와는 같은 해 10월부터 암의 정확한 진단과 최적의 치료법을 도출하기 위한 연구를 진행하였다. 현재 미국뿐만 아니라 일본, 그리고 한국에도 도입되어 암환자 진료와 진단에 활용되고 있다. 이뿐 아니라 산업용 로봇, 도로와 교통 사정을 인식하는 자율주행 자동차, 사람의 자연어를 이해하는 번역 등 다양한 분야에 인공지능이 적용되고 있으며, 유통도 인공지능이 선도적으로 적용되고 있는 분야 중 하나이다. 아직 시작단계일 뿐이지만 유통산업에서 인공지능은 산업의 지형 자체를 변화시키고 소비자의 쇼핑경험을 지금까지와는 근본적으로 다르게 바꿀 것으로 전망된다. 본고에서는 인공지능의 발전 상황과 함께 인공지능으로 인해 유통산업이 어떻게 변화될지 살펴본다.