2017년은 AI 분기점··· 애플, 페이스북, 구글, MS 행보에 주목
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게시글 작성 시각 2017-01-04 09:08:16
2017년 1월 2일 (월)
ⓒ CIO Korea, Matt Kapko | CIO
인공지능 혁명을 선도하려는 뜨거운 각축은 2017년에도 계속될 전망이다. 애플과 페이스북, 구글, 마이크로소프트까지, 선도적 IT 기업들은 AI의 가능성을 한 단계 더 끌어올리기 위한 고민을 이어가고 있다.
2017년은 머신러닝을 비롯한 인공지능(AI, Artificial Intelligence)이 다양한 양태로 기업 환경에 확산되는 분기점이 될 것이다. 업계 애널리스트들은 여러 IT업체들이 이 분야에 활발히 투자해왔으며, 조만간 추가 투자를 집행할 계획을 가지고 있다고 분석하고 있다.
그러나 기업들의 막대한 관심 및 적극적인 연구 행보와는 대조적으로, 실제 세계에서 머신러닝이 적용된 의미 있는 용례는 부족한 것이 현실이다. AI와 관련한 실질적인 혁신을 구현하고 그것을 대중 시장에 전달할만한 자원을 갖춘 기업 또한 소수에 불과하다.
지난달 치러진 코드 엔터프라이즈(Code Enterprise) 컨퍼런스에서 링크드인의 CEO 제프 와이너는 마이크로소프트 인수되기로 결정한 주요 동인으로 AI를 언급했다. 이 자리에서 와이너는 머신러닝의 실제적 가치발굴은 소수의 기업들에서만 가능한 상황이라고 진단했다.
Image Credit : Getty Images Bank
2017년 거대 변혁을 앞둔 AI
박스(Box)의 CEO 아론 르비는 머신러닝과 AI가 클라우드 스토리지 기업인 자사에게 있어 가장 중요한 전략적 무기라고 단언했다. 르비는 2017년이 기업용 AI 시장의 중요한 분기점이 될 것이라 전망하며 “기업용 소프트웨어는 앞으로 이전과는 전혀 다른 방식으로 설계될 것이다. 또한 그 소프트웨어들이 우리의 플랫폼 내 모든 데이터를 이용하고, 이를 통해 보다 나은 결과물을 생산해 고객에게 가치를 전달하는 일련의 과정에 역시 큰 변화가 있을 것이다”라고 제시했다.
오범(Ovum)이 발행한 2017 테크놀로지 트렌드 리포트에서는, “머신러닝은 이미 데이터 준비 및 기타 데이터 큐레이션 관리 툴들에 주요 요소로 적용되고 있는 상황이다. 2017년에는 보다 다양한 애플리케이션 및 서비스들로까지 그 적용 범위를 넓혀갈 것”이라고 기술돼 있다.
이 연구 기관은 현재 머신러닝은 몇몇 대규모 서비스에 제한적으로 활용되고 있으며, 커스텀 개발 앱들에는 아직 적용이 어려운 상황이라 진단했다. 글로벌 2000기업을 제외하면 관련 역량을 갖춘 데이터 과학자 인력 자체를 확보하지 못한 경우가 대부분이기 때문이다.
오범은 이어 오늘날 ‘빛나는 새 테크놀로지’로 주목을 얻어가고 있는 머신러닝이 2017년에는 빅데이터 애널리틱스 영역의 ‘가장 변혁적인 기술’로 자리매김할 것이라고 전망했다.
애플과 페이스북, 구글, 마이크로소프트 모두는 자신들의 최신 AI 연구를 오픈소스화하거나 공유하며 해당 영역의 발전의 촉진시키고자 노력 중이다. 이러한 주요 기업들의 행보는 자신들의 발견을 특정 영역 안에서 폐쇄적으로 다루는 대신, 보다 큰 커뮤니티와 공유하는 방향으로 진행되고 있으며, 새로운 성과를 창출해가고 있다.
애플의 AI 개방 정책
블룸버그 닷컴(Bloomberg.com)은 이번 달 초 애플이 AI 부문에 대해 그간 고수해오던 비밀주의 정책을 완화하고, 관련 연구 보고서를 공개한다는 소식을 보도했다. 보도에 따르면 해당 정책 변경 내용은 신경 정보 처리 시스템 컨퍼런스에 참석한 애플의 AI 연구 디렉터이자 카네키 멜론 대학에서 관련 기술을 연구해온 루스 살라쿠트디노브(Russ Salakhutdinov)가 직접 언급했다.
무어 인사이트 & 스트래티지(Moor Insights & Strategy)의 회장 겸 선임 애널리스트 패트릭 무어헤드는 애플이 iOS 및 맥OS 전반에서 기능하는 시리(siri)용 AI 기능을 선보일 것이라 전망했다. 무어헤드는 “애플이 데스크톱 부문의 강화를 노린다면, 에코(Echo)나 구글 홈(Google Home)과 같은 원거리 명령 지원에 대한 구상을 가지고 있을 것”이라고 말했다. 그러나 이 기업이 아마존 에코와 같은 독립된 AI 기능 기기를 선보일 가능성은 적다고 무어헤드는 덧붙였다.
애플의 CEO 팀 쿡 역시 자신들의 미래 전략에 있어 AI가 지니는 중요성을 강조하며 관련 계획을 언급한 바 있다. 지난 10월 니케이 아시안 리뷰와의 인터뷰에서 쿡은 상대적으로 미성숙한 스마트폰 시장의 상황을 언급하며, AI가 아이폰의 ‘놀라운 미래’를 열어나갈 것이라 예고했다.
페이스북이 설명하는 AI의 근간 개념
페이스북의 AI 연구를 총괄하는 얀 러쿤 디렉터는 이번 달 AI의 WKR동 방식을 개괄하는 일련의 교육 영상을 공개하며 이것이 구현할 수 있는 성과들과 거기에 인간이 관여할 수 있는 방식에 관해 설명했다.
러쿤은 “AI는 마법이 아니다. 그러나 이를 통한 과학 연구에서의 성취와 일상 영역의 변화, 이를테면 사진 속 사물을 인식하고 사건을 감지하는, 또는 텍스트를 여러 언어로 번역하거나 자동차를 움직이는 등의 변화는 분명 마법 같은 측면이 있다”라고 이야기했다.
러쿤은 AI 테크놀로지가 ‘미래 앱, 서비스 분야 혁신의 중추’로 기능할 것이라 전망했지만, 한편으로 AI가 우리의 일상에 미칠 궁극적인 영향에 관해서는 아직 많은 이들이 명확한 구상을 갖고 있지 못한 것이 사실이라고 인정했다.
그는 “지능형 기계과 인간 지능 활동 간의 결합은 가속화되어 갈 것이다. 우리는 인간을 규정하는 요소로 지능을 강조해왔지만, 이제는 그보다 더 넓고 뛰어난 수준의 AI가 등장할 것이다”라고 이야기했다. 르쿤은 AI 변혁이 가장 먼저 현실화될 분야로 의료 서비스와 교통을 꼽았다.
무어헤드는 “페이스북의 2017년 AI 관련 전망 가운데 가장 기대할만한 부분은 챗봇(chatbot) 상용화다. 그간 기능성, 용례의 한계를 안고 있던 챗봇이 이제는 진짜 가치를 창출해갈 것이다. 사실 이것이 소비자들에게 전달된 사례는 이미 몇 차례 있었지만, 고객들의 호응은 상당히 썰렁했던 것이 사실이다”라고 말했다.
페이스북의 CEO 마크 주커버그는 가정에서 이용할 수 있는 간단한 AI를 구축하는 것을 2016년 개인 목표로 설정해 진행해왔는데, 이와 관련한 연말 보고를 최근 공개했다. 주커버그는 자신만의 ‘자비스(Jarvis)’를 개발하는데 약 100여 시간을 투자했다며, 하지만 1,000시간을 더 투자하더라도 스스로 새로운 기술을 배우는 시스템을 구축하겠다는 목표를 달성하기는 어려웠을 것이라고 소감을 밝혔다.
2017년은 머신러닝을 비롯한 인공지능(AI, Artificial Intelligence)이 다양한 양태로 기업 환경에 확산되는 분기점이 될 것이다. 업계 애널리스트들은 여러 IT업체들이 이 분야에 활발히 투자해왔으며, 조만간 추가 투자를 집행할 계획을 가지고 있다고 분석하고 있다.
그러나 기업들의 막대한 관심 및 적극적인 연구 행보와는 대조적으로, 실제 세계에서 머신러닝이 적용된 의미 있는 용례는 부족한 것이 현실이다. AI와 관련한 실질적인 혁신을 구현하고 그것을 대중 시장에 전달할만한 자원을 갖춘 기업 또한 소수에 불과하다.
지난달 치러진 코드 엔터프라이즈(Code Enterprise) 컨퍼런스에서 링크드인의 CEO 제프 와이너는 마이크로소프트 인수되기로 결정한 주요 동인으로 AI를 언급했다. 이 자리에서 와이너는 머신러닝의 실제적 가치발굴은 소수의 기업들에서만 가능한 상황이라고 진단했다.
Image Credit : Getty Images Bank
2017년 거대 변혁을 앞둔 AI
박스(Box)의 CEO 아론 르비는 머신러닝과 AI가 클라우드 스토리지 기업인 자사에게 있어 가장 중요한 전략적 무기라고 단언했다. 르비는 2017년이 기업용 AI 시장의 중요한 분기점이 될 것이라 전망하며 “기업용 소프트웨어는 앞으로 이전과는 전혀 다른 방식으로 설계될 것이다. 또한 그 소프트웨어들이 우리의 플랫폼 내 모든 데이터를 이용하고, 이를 통해 보다 나은 결과물을 생산해 고객에게 가치를 전달하는 일련의 과정에 역시 큰 변화가 있을 것이다”라고 제시했다.
오범(Ovum)이 발행한 2017 테크놀로지 트렌드 리포트에서는, “머신러닝은 이미 데이터 준비 및 기타 데이터 큐레이션 관리 툴들에 주요 요소로 적용되고 있는 상황이다. 2017년에는 보다 다양한 애플리케이션 및 서비스들로까지 그 적용 범위를 넓혀갈 것”이라고 기술돼 있다.
이 연구 기관은 현재 머신러닝은 몇몇 대규모 서비스에 제한적으로 활용되고 있으며, 커스텀 개발 앱들에는 아직 적용이 어려운 상황이라 진단했다. 글로벌 2000기업을 제외하면 관련 역량을 갖춘 데이터 과학자 인력 자체를 확보하지 못한 경우가 대부분이기 때문이다.
오범은 이어 오늘날 ‘빛나는 새 테크놀로지’로 주목을 얻어가고 있는 머신러닝이 2017년에는 빅데이터 애널리틱스 영역의 ‘가장 변혁적인 기술’로 자리매김할 것이라고 전망했다.
애플과 페이스북, 구글, 마이크로소프트 모두는 자신들의 최신 AI 연구를 오픈소스화하거나 공유하며 해당 영역의 발전의 촉진시키고자 노력 중이다. 이러한 주요 기업들의 행보는 자신들의 발견을 특정 영역 안에서 폐쇄적으로 다루는 대신, 보다 큰 커뮤니티와 공유하는 방향으로 진행되고 있으며, 새로운 성과를 창출해가고 있다.
애플의 AI 개방 정책
블룸버그 닷컴(Bloomberg.com)은 이번 달 초 애플이 AI 부문에 대해 그간 고수해오던 비밀주의 정책을 완화하고, 관련 연구 보고서를 공개한다는 소식을 보도했다. 보도에 따르면 해당 정책 변경 내용은 신경 정보 처리 시스템 컨퍼런스에 참석한 애플의 AI 연구 디렉터이자 카네키 멜론 대학에서 관련 기술을 연구해온 루스 살라쿠트디노브(Russ Salakhutdinov)가 직접 언급했다.
무어 인사이트 & 스트래티지(Moor Insights & Strategy)의 회장 겸 선임 애널리스트 패트릭 무어헤드는 애플이 iOS 및 맥OS 전반에서 기능하는 시리(siri)용 AI 기능을 선보일 것이라 전망했다. 무어헤드는 “애플이 데스크톱 부문의 강화를 노린다면, 에코(Echo)나 구글 홈(Google Home)과 같은 원거리 명령 지원에 대한 구상을 가지고 있을 것”이라고 말했다. 그러나 이 기업이 아마존 에코와 같은 독립된 AI 기능 기기를 선보일 가능성은 적다고 무어헤드는 덧붙였다.
애플의 CEO 팀 쿡 역시 자신들의 미래 전략에 있어 AI가 지니는 중요성을 강조하며 관련 계획을 언급한 바 있다. 지난 10월 니케이 아시안 리뷰와의 인터뷰에서 쿡은 상대적으로 미성숙한 스마트폰 시장의 상황을 언급하며, AI가 아이폰의 ‘놀라운 미래’를 열어나갈 것이라 예고했다.
페이스북이 설명하는 AI의 근간 개념
페이스북의 AI 연구를 총괄하는 얀 러쿤 디렉터는 이번 달 AI의 WKR동 방식을 개괄하는 일련의 교육 영상을 공개하며 이것이 구현할 수 있는 성과들과 거기에 인간이 관여할 수 있는 방식에 관해 설명했다.
러쿤은 “AI는 마법이 아니다. 그러나 이를 통한 과학 연구에서의 성취와 일상 영역의 변화, 이를테면 사진 속 사물을 인식하고 사건을 감지하는, 또는 텍스트를 여러 언어로 번역하거나 자동차를 움직이는 등의 변화는 분명 마법 같은 측면이 있다”라고 이야기했다.
러쿤은 AI 테크놀로지가 ‘미래 앱, 서비스 분야 혁신의 중추’로 기능할 것이라 전망했지만, 한편으로 AI가 우리의 일상에 미칠 궁극적인 영향에 관해서는 아직 많은 이들이 명확한 구상을 갖고 있지 못한 것이 사실이라고 인정했다.
그는 “지능형 기계과 인간 지능 활동 간의 결합은 가속화되어 갈 것이다. 우리는 인간을 규정하는 요소로 지능을 강조해왔지만, 이제는 그보다 더 넓고 뛰어난 수준의 AI가 등장할 것이다”라고 이야기했다. 르쿤은 AI 변혁이 가장 먼저 현실화될 분야로 의료 서비스와 교통을 꼽았다.
무어헤드는 “페이스북의 2017년 AI 관련 전망 가운데 가장 기대할만한 부분은 챗봇(chatbot) 상용화다. 그간 기능성, 용례의 한계를 안고 있던 챗봇이 이제는 진짜 가치를 창출해갈 것이다. 사실 이것이 소비자들에게 전달된 사례는 이미 몇 차례 있었지만, 고객들의 호응은 상당히 썰렁했던 것이 사실이다”라고 말했다.
페이스북의 CEO 마크 주커버그는 가정에서 이용할 수 있는 간단한 AI를 구축하는 것을 2016년 개인 목표로 설정해 진행해왔는데, 이와 관련한 연말 보고를 최근 공개했다. 주커버그는 자신만의 ‘자비스(Jarvis)’를 개발하는데 약 100여 시간을 투자했다며, 하지만 1,000시간을 더 투자하더라도 스스로 새로운 기술을 배우는 시스템을 구축하겠다는 목표를 달성하기는 어려웠을 것이라고 소감을 밝혔다.
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[원문출처 : http://www.ciokorea.com/news/32562]
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