‘딥러닝(Deep Learning) 대부’로 불리는 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton, 76) 캐나다 토론토대학 교수가 구글을 떠났다. 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 혹은 딥러닝으로 불리는 새로운 기계 학습(Machine Learning) 분야를 개척, 학계는 물론 AI 산업 전 영역에 큰 업적을 남긴 그가 구글을 떠난 배경에 업계의 이목이 쏠리고 있다. 1일(현지시각) 뉴욕타임스에 따르면 힌튼 교수는 지난 10년 동안 몸담았던 구글에 지난달 사표를 냈다. 힌튼 교수는 캐나다 토론토대에서 컴퓨터과학을 가르치며 창업한 AI 기업 ‘DNN리서치’가 2013년 구글에 인수된 이후 구글 내부에서 연구 활동을 해왔다.
마리아 얍(Maria Yap) 어도비 디지털 이미징 부문 부사장은 더밀크와의 단독인터뷰에서 “AI가 디지털 컨텐츠 제작 및 전달 방식을 발전시켰다”며 이같이 말했다. AI 기술을 활용해 창작자들이 더 창의적인 일에 집중할 수 있도록 돕고 있다는 설명이다. 얍 부사장은 어도비의 대표 이미지 편집 도구인 포토샵(Photoshop), 라이트룸(Lightroom) 제품 개발을 총괄하고 있다. 디자이너 출신으로 25년간 어도비에 근무하며 다양한 어도비 제품 개발에 기여한 핵심 임원이다. 어도비는 2016년 자체 AI 엔진 ‘센세이(Sensei)’를 처음 선보인 후 포토샵, 프리미어 프로(Premiere Pro, 영상 편집 도구), 인디자인(InDesign, 인쇄·출판 레이아웃 도구) 등 다양한 제품에 이 기술을 적용해 왔다.
“네가 제일 좋아하는 과자는 뭐지?”“스키틀즈(skittles) 입니다.” “그럼 그걸 파란색 통에 넣어 줘.”“완료했습니다.”2일(현지시각) 뉴욕 맨해튼. 구글이 올해 4월 오픈한 신규 오피스 ‘피어 57(Pier 57)’에서 흥미로운 로봇 조작 시연이 벌어졌다. 공상 과학 영화에서 인간과 가사 로봇이 나눌 법한 대화가 실제 현실에서 이뤄진 것이다. 이날 구글은 ‘AI(인공지능) 이벤트’를 열고 개발 중인 최신 AI 기술을 대거 공개했다. AI와 마치 인간처럼 대화를 나누는 것 자체는 새롭지 않은 일이다. 앞서 2021년 구글은 연례 개발자 행사인 ‘구글 I/O’에서 대화형 AI 모델 ‘람다(LaMDA, Language Model for Dialogue Applications)’를 공개했고, 올해 I/O 행사에서도 맥락을 이해하는 새로운 대형(LLM, Large language model) 언어 모델 ‘PaLM(Pathways Language Model)’을 공개해 기술 업계에 충격을 안긴 바 있다.이 로봇 조작 시연이 놀라웠던 이유는 여기에 중요한 과정 하나가 추가됐기 때문이다. ‘실시간으로’ 자연어(Natural Language, 일상생활에서 사용하는 언어)를 기계어로 번역해 주는 기능이 그것이다. 현장에서 로봇이 다양한 주문에 반응해 즉시 과제를 수행할 수 있었던 건 바로 이 기능 덕분이었다. 자연어를 기계어로 번역해준다는 건 프로그래밍이 필요 없다는 뜻이다. 기계는 0과 1로 이뤄진 기계어로 외부 정보를 인식하는데, 그렇기 때문에 로봇을 조작하려면 프로그램 언어로 기계에 지시를 내려야 한다. 로봇 공학자들 역시 로봇을 개발할 때 이런 프로그래밍 과정을 거친다.
지난 4월 6일 뉴욕 맨해튼 소호(SoHo) 지구. 디자이너숍, 아트 갤러리, 유명 브랜드 매장이 늘어선 쇼핑 중심지에 실리콘밸리 기업 ‘구글’의 로고가 등장했다. 최신 AI(인공지능) 기술로 구현된 새로운 검색 기능 ‘구글 멀티서치’를 체험해 볼 수 있는 오프라인 이벤트가 열린 것이다.의류 편집숍 형태로 꾸며진 행사장은 멀티서치가 쇼핑 경험을 어떻게 개선할 수 있는지에 초점이 맞춰져 있었다. 비치된 청바지, 운동화, 가방 등을 스마트폰으로 촬영한 후 검색어를 추가하면 비슷한 특성을 가진 다른 상품을 찾을 수 있었다. 예컨대 바둑판 패턴의 청바지를 발견했는데, 같은 패턴의 치마를 사고 싶다면 스마트폰 구글앱으로 그 제품을 촬영한 다음 ‘치마’라는 검색어를 넣는 식이다.실제 쇼핑 경험을 떠올려 보면 이 기능이 얼마나 유용한지 깨달을 수 있다. 마음에 드는 제품의 이름이나 브랜드를 모르더라도 이미지와 텍스트를 동시에 적용, 검색 결과를 좁힐 수 있기 때문이다. ‘이효리 가방’, ‘BTS 지민 스웨터’ 같은 검색어를 사용하지 않고도 원하는 상품을 찾을 수 있으며 원하는 결과를 찾지 못해 단어를 바꿔가며 여러 번 검색하는 번거러움도 줄일 수 있다. 멀티서치는 현재 베타(테스트) 버전으로 공개돼 미국에서 영어로만 사용가능한 상태다. 적용 국가 및 언어는 추후 확장될 전망이다. 구글 측은 “멀티서치 기능은 AI 기술 발전 덕분에 가능했다. 멀티서치를 사용하면 더 자연스럽고 직관적인 방식으로 주변 세계를 이해할 수 있다”며 “향후 이 기능을 더 발전시켜 상상할 수 있는 모든 질문에 대한 검색 결과를 개선할 것”이라고 밝혔다.
순다르 피차이 구글 CEO는 5월 18일(현지 시각) “자연어(Natural Language) 이해 분야의 돌파구 ‘람다(LaMDA, Language Model for Dialogue Applications)’를 소개할 수 있어 흥분된다”며 이같이 말했다.람다는 이날 미국 캘리포니아 마운틴뷰 구글 본사에서 온라인으로 개막한 ‘구글 I/O(연례 개발자회의)’의 주인공이었다. 피차이 CEO는 기조연설 초반 직접 람다를 소개했고, 약 10분을 할애해 람다의 성능과 가능성을 강조했다. 스마트폰 운영체제(OS) ‘안드로이드’, 업무 도구 ‘워크스페이스(Workspace)’처럼 상용화된 제품이 아니라 개발 중인 AI(인공지능) 모델이라는 점을 고려하면 이례적인 일이었다.람다는 어떤 주제든 사람처럼 대화할 수 있는 AI 언어 모델이다. 예컨대 람다를 활용하면 명왕성, 종이비행기 같은 사물과 대화하는 경험을 할 수 있다. 기계가 일부 학습된 정보만 나열하는 것이 아니라 인격을 가진 사람처럼 자연스럽게 말을 건네기 때문이다. 이날 시연에 등장한 명왕성은 자존감이 높았고, 종이비행기는 재기발랄했다.
토론토대 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수는 2012년 가을 대학원생 2명과 함께 9장짜리 논문을 발표했다. 자신들이 개발한 알렉스넷(AlexNet)이라는 인공 신경망(neural network)이 지금까지 나온 어떤 기술보다 정확하게 사물을 인식할 수 있다는 내용이었다. 중국의 바이두는 곧바로 힌튼 교수가 창업한 인공지능 기업 DNN리서치를 1200만 달러에 인수하겠다는 의사를 타진했다.힌튼 교수는 바이두에 파는 대신 회사를 경매에 내놓았다. 경매에 참여한 기업은 구글과 마이크로소프트, 바이두, 딥마인드의 4곳이었다. 현금이 부족한 스타트업 딥마인드가 먼저 떨어져 나갔고 마이크로소프트도 중간에 포기했다. 경매 비딩이 힌튼 교수의 G메일 계정을 통해 이뤄진다는 사실에 이미 불만이 많았던 터였다. (구글이 마음만 먹으면 힌튼 교수의 G메일을 엿볼 수 있을 것이므로!) 며칠 동안 계속된 비딩을 통해 결국 힌튼 교수는 자신이 창업한 기업을 4400만 달러를 받고 구글에 팔았다.9장짜리 논문 하나 말고는 별로 보여준 게 없는 3인 리서치 기업이 어떻게 4400만 달러에 팔릴 수 있었을까? 이를 알기 위해서는 인공지능의 역사에 대해 살펴봐야 한다.인공지능(AI)에 대한 연구는 1950년대부터 시작됐다. 처음에는 인간의 뇌를 본떠서 인공지능을 구현하려고 한 ‘연결주의(connectionism)’가 각광을 받았다. 힌튼 교수의 인공 신경망이 바로 연결주의에 해당한다. 기계가 인간처럼 경험과 학습을 통해 지능을 갖게 된다는 생각이다. 하지만 기계는 우리가 흔히 기대하는 것처럼 생각을 하기는커녕 사물을 인식하거나 말을 알아 듣는 것도 힘들었다. 특히나 당시엔 컴퓨터의 성능이 떨어졌고 기계가 학습할 수 있는 데이터도 부족했다. 이런 현실과 이상의 괴리로 인해 인공지능 연구는 사실상 제자리 걸음을 걷게 된다. 인공지능 암흑기가 찾아 왔다.이 때 등장한 게 기호주의(symbolic AI) 학파다. 기호주의는 기계가 학습을 한다기 보다는 인간이 지시한 대로 따르는 역할을 수행한다는 생각을 가진 학파다. 기계는 명령을 따르고 사람을 돕지만 ‘지능’자체는 인간이 구현하는 셈이다. 우리가 흔히 생각하는 인공지능보다는 한 단계 아래라고 생각돼 약(弱) 인공지능으로 불리기도 한다.인공지능은 한동안 초기 연결주의의 패기는 온데 간데 없이 현실과 타협한 것처럼 보이는 기호주의에 의해 주도됐다. 하지만 기계가 학습을 통해 지능을 갖게 될 것이라고 생각하는 연결주의 학파는 포기하지 않았다. 힌튼 교수는 제자들과 꾸준히 연구를 계속 했고 2012년 알렉스넷 논문을 발표한다. 그리고 구글이 그의 인공지능 기업을 인수하면서 인공지능은 인공 신경망 연구를 통해 다시 한번 도약하는 계기를 맞는다. 힌튼 교수가 65세 때 일이다.이제 인공지능은 테크 업계의 중심이 되고 있다. 과거에는 없었던 빅데이터와 발전된 컴퓨터 성능 덕분이다. 특히 빅데이터는 학습을 하는 인공 신경망 방식에 맞게 충분한 학습 데이터를 제공하고 있다.와이어드의 기자였다가 지금은 뉴욕타임즈에 있는 캐이드 메츠(Cade Metz)가 쓴 신간 ‘Genius Makers: The Mavericks Who Brought AI to Google, Facebook, and the World’는 인공지능에 관한 책이다. 지난 8년 동안 400명이 넘는 업계 사람들을 인터뷰한 내용을 담아냈다. 책은 인공지능의 개념에 대한 책이 아니라 인공지능을 구현하고 개발해온 사람에 대한 이야기다. 그러니까 기계가 아닌 사람에 관한 책이라고 할 수 있다. 책에는 인공지능과 관련된 거의 모든 사람이 등장한다. 그 중 가장 큰 비중을 가진 인물, 제프리 힌튼을 소개한다.
모빌리티(mobility, 이동 수단) 산업 패권을 차지하기 위한 실리콘밸리 빅테크(Big Tech) 기업의 경쟁이 뜨겁다. 스마트폰의 뒤를 잇는 차세대 디바이스(기기)로 자동차가 빠르게 부상하고 있기 때문이다.전문가들은 미래의 자동차가 ‘움직이는 컴퓨터’로 진화, 새로운 혁신 플랫폼이 될 것으로 보고 있다. 컴퓨터, 인터넷, 스마트폰 출현에 힘입어 성장해 온 빅테크 기업 입장에서는 놓칠 수 없는 먹거리다.마이크로소프트(MS), 구글, 아마존, 애플은 어떤 전략과 방향성을 가지고 미래를 준비하고 있을까? 모빌리티 산업 주도권을 쥐기 위한 핵심 기술·서비스 트렌드로 꼽히는 △딥러닝(Deep Learning, 심층학습) △로보택시(Autonomous Ride –Hailing) △전기차(Electric Vehicles)를 중심으로 4대 빅테크 기업의 전략을 분석했다.
