[마켓 분석:AI⑦] 인공지능 기술 경쟁력, 빅데이터가 좌우

기사입력 : 2018-05-17 00:10:00
[마켓뉴스 한승균 기자] 인공지능 경쟁력의 3요소는 머신러닝 알고리즘, 컴퓨팅 파워, 빅데이터로 요약된다.

간단히 정리하면 ‘머신러닝(Maching Learning, 기계 학습)’은 과거 데이터에서 어떤 패턴을 분석하여 기계가 학습한 후 미래를 예측하는 기술로 인공지능 기술 고도화의 기본 알고리즘이라 할 수 있다.

최근 들어 글로벌 IT 기업들은 대부분 머신러닝 알고리즘을 오픈 소스로 공개하고 있다. 구글의 세계 최고의 딥러닝 엔진 텐서플로(TensorFlow), 페이스북의 토치(Torch), 마이크로소프트의 CNTK 외에도 버클리 인공지능 연구소에서 개발한 카페(Caffe), 몬트리올 대학 LISA 연구실에서 개발된 라이브러리씨아노(Theano) 등 종류도 다양하다.
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머신러닝 알고리증: 오픈소스로 공개. 자료:구글

글로벌 IT 업체들은 자사 인공지능 SW 기술을 공개함으로써 인공지능 생태계 진화를 앞당기고 개발자 커뮤니티와의 관계를 강화하고 있다. 또한 자사 기술을 오픈함으로써 시장 영향력을 확대하기 위한 목적도 있는 것으로 분석된다.

뿐만 아니라 클라우드 컴퓨팅 업체들은 다양한 클라우드 기반의 인공지능 개발 서비스도 공개하고 있다. 아마존의 클라우드 컴퓨팅 서비스 아마존 웹서비스(AWS, Amazon Web Service)는 2016년 12월 아마존 렉스(Lex), 아마존 폴리(Polly), 아마존 리코르니션(Recognition)을 출시했다.

각각 음성 인식, 자연어 처리, 이미지 인식 기술 등을 제공하는 서비스로 아마존 알렉사에서 사용되는 것과 동일한 기술을 기반으로 개발할 수 있는 툴을 Paas(Platform as a Service, 플랫폼형 클라우드 서비스) 형태로 제공한다는 방침이다.

MS도 ‘인텔리전트 클라우드’라는 브랜드를 선언하고 다양한 컴퓨터 비전, 음성인식, 자연어 처리, 데이터 분석 기술을 공개했다. 구글 역시 'GCP(구글 클라우드 플랫폼) 비전','GCP 스피치', 'GCP 클라우드 번역'이라는 컴퓨터 비전, 음성인식, 자연어 처리 기술을 제공하고 있다.

컴퓨팅 파워 역시 머신러닝/딥러닝에 필수 불가결한 요소다. 특히 여러 층으로 구성된 신경망을 학습하기 위해서는 높은 성능의 하드웨어가 필요하다. 그러나 2015년 이후 강력한 병렬 처리 성능을 제공하는 엔비디아 GPU의 등장으로 신경망의 연산 속도가 획기적으로 가속화되면서 컴퓨팅 파워의 한계도 상당 부분 해소되었다.
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사진:Clipartkorea

결국 중요한 것은 머신러닝 알고리즘이 학습하는 ‘재료’, 즉 빅데이터다. 머신러닝이 학습할 수 있는 충분한 양의 빅데이터가 있어야 학습 모델의 정확도와 성능이 향상될 수 있기 때문이다. 인공지능 기술개발에 아마존, 구글, 바이두 등 글로벌 인터넷 회사들이 선두권을 형성하고 있는 것도 오랜 시간 동안 수집해온 방대한 데이터가 있기 때문이다.

빅데이터를 보유한 회사는 데이터 네트워크 효과도 누릴 수 있다. 예를 들어 아마존 알렉사 서비스를 이용하는 이용자가 아마존 에코를 비롯한 다양한 서비스를 이용하면 할수록 관련 음성 명령 데이터가 아마존 웹서비스로 흘러가 다시 인공지능 머신러닝을 학습시키는 데이터로 활용되고, 그만큼 알렉사의 품질이 개선되는 것이다. 개선된 인공지능 서비스 품질은 다시 유저들을 불러오는 선순환 효과도 불러일으킨다.
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데이터 네트워크 효과 기반 AI 진화 필요

데이터 네트워크 효과는 시간이 지날수록 업체간 인공지능 기술 격차를 더욱 심화시키므로, 인공지능 스피커 시장과 같이 소비자와의 접점에 있는 제품은 시장 선점도 중요하다. 이런 점에서는 아마존, 바이두가 유리한 위치에 있는 것으로 평가된다.

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한승균 기자
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