2020. 5. 15. 07:50ㆍ리뷰
'AI가 알려주는 비즈니스 전략'이라는 책을 읽었다. 어도비의 크리에이티브 클라우드 전략 개발을 총괄하는 AI 전문가인 크리스 더피(Chris Duffey)가 쓴 책이다. (옮긴이 장진영) 인공지능인 에이미와 대화하는 방식으로 책이 구성되어있다.
이 책은 인공지능에 대한 이해를 돕는 초심자를 위한 책이다. AI의 정의부터 AI를 전략적으로 수립하기 위한 슈퍼 프레임워크 모델에 대한 설명을 다루고 있다. 그리고 AI를 어느 분야에 응용할 수 있을지에 대한 이야기가 담겨 있다. 제조 분야, 헬스케어 분야, 금융 분야, 교통 분야, 우주 분야, 공공서비스 분야, 교육 분야, 농업 분야 등 AI 기술을 적용할 수 있는 분야도 다양함을 알 수 있었다.
당장 AI 관련한 프로젝트를 진행해야 하는 경우나, AI 관련 팀을 구성해야 할 때, 그리고 AI에 대해서 포괄적인 이해를 하기 위한 목적으로 이 책을 참고해보면 좋겠다.
1. AI는 무엇인가?
AI는 Artificial Intelligence (인공지능)의 약자이다. 위키피디아에서는 인공지능을 다음과 같이 정의하고 있다.
인간의 지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템이며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 시연(구현) 한 것이다. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정한다. 이 용어는 또한 그와 같은 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 과학 분야를 지칭하기도 한다.
또한 AI는 지능형 에이전트에 관한 학문이고 설계라고 정의된다. 지능형 에이전트는 주변 환경을 인식하고 상황을 토대로 행동하는 시스템이다. AI의 주제는 컴퓨터 과학, 데이터 마이닝, 얼굴인식, 로봇공학과 인간의 마음을 연구하는 학문의 주제와 겹친다. (p.128)
AI는 기본적으로 3가지 특징이 있다. 음성인식, 콘텐츠 이해 및 요약, 그리고 콘텐츠 구축 및 생성이다. (p.14)
이런 특징을 구현하기 위해서 AI의 기반 기술에 대해 상세히 다루고 있다.
2. AI의 종류는?
AI는 좁은 AI, 일반 AI, 그리고 초지능 AI로 나눌 수 있다. (p.138~140)
*물론 알파고를 일반 AI라고 단순히 규정하기에는 아직 무리가 있다.
- 좁은 AI는 특정 작업을 수행하기 위해서 설계된 인공지능을 말한다. AI 챗봇은 고객의 질의에 응답할 수 있는 Q&A 알고리즘이다. 좁은 AI는 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 그리고 기계 추론을 포함한다. 컴퓨터 비전과 기계 추론으로 인지 시스템은 사물을 인식하고 이해할 수 있는 능력을 가질 수 있다. (p.141) 머신러닝과 딥러닝은 이미지와 영상 등에서 문자 데이터와 음성 데이터, 얼굴을 분석하는데 유용하다. (p.143)
- 일반 AI는 범용 인공 지능으로 알려져 있다. 일반 AI에는 어느 시점에서 AI가 인간 지능에 맞먹는 지능을 가지게 될 것이라는 생각이 내포되어 있다.
- 초지능은 AI의 지능과 인간 지능의 구분이 불가능해지는 순간 완성될 것이다.
다음과 같이 AI의 종류를 살펴보며 현재 우리는 좁은 AI에서 일반 AI까지 아우르는 기술력을 갖췄다고 생각했다. 언젠가 초지능 AI까지 기술력이 갖춰진다면 어떻게 될지 기대가 된다.
3. AI의 전략적 모델 = 슈퍼 프레임워크
AI가 비즈니스 혁신을 이루는 데 있어서 전략적 모델이 필요하다. 이 책에서는 이를 '슈퍼 프레임워크'라고 이야기한다. 슈퍼 프레임워크는 속도, 이해, 성과, 실험 그리고 결과로 이뤄진다. 이것은 AI의 5가지 핵심 요소이다. (p.25)
- 속도 : 소비자와 기업은 신속하게 결과를 도출해내지 못하는 솔루션을 용인하지 않는다. 속도는 작업과 추론의 속도를 높이거나 보다 신속하게 출발점에 도착하는 것을 말한다.
- 이해 : 문제나 상황을 보다 정확하게 이해할 수 있어야 한다. 넷플릭스는 시청기록과 시청습관을 토대로 서비스 가입자가 흥미를 느낄 만한 콘텐츠를 예측하고 제안한다.
- 성과 : 주어진 임무와 목표를 수행할 수 있어야 한다. AI 프로젝트를 시작하기 전에 핵심성과지표들을 정의해서 비즈니스 차원에서의 성공 여부를 평가할 수 있어야 한다.
- 실험 : 호기심과 영감은 해결책이 명확하지 않거나 선뜻 이해되지 않는 복잡한 문제를 해결하기 위해서 필요하다. 이를 위해 인공적인 호기심이 탑재된 컴퓨터 알고리즘은 까다로운 문제를 해결하는 방법을 학습할 수 있다. AI는 MVP(최소기능제품) 에 대한 제작, 테스트, 그리고 최적화로 이루어진 피드백 루프를 지원한다.
- 결과 : 기업, 고객, 그리고 산업에게 도움이 되는 결과를 생산해야 한다. 기업의 수익을 높일 수 있어야 한다.
4. AI 프로젝트의 핵심은?
이 책에서는 AI와 관련한 기반기술에 대해서 상세하게 설명하고 있지만, 결국 AI의 핵심은 사람이라는 것을 배울 수 있었다. 또한 인간의 역할과 AI의 역할을 분리해야 한다는 점도 알 수 있었다. AI가 잘하는 분야는 AI에게 맡기고, 사람이 잘하는 분야는 사람이 하는 것이다. 그리고 AI 기술이 누구에게 필요한지, 누구를 위한 것인지를 우선 정의하고 프로젝트를 시작해야 한다는 것도 배울 수 있었다.
AI에 관한 논의의 핵심은 기술이 아니다. 생생하고 예상치 못한 경험을 창조하는 데 기술이 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 고민이다. AI, 머신러닝과 딥러닝이 기계를 혁신의 필수요소로 만들고, 슈퍼휴먼 이노베이션의 영역으로 진화시키고 있다. (p.31)
인간의 역할과 AI의 역할을 정의해야 한다. 인간이 최고의 능력을 발휘할 수 있는 분야가 있고, AI가 최고의 능력을 발휘할 수 있는 분야가 있다. AI는 방대한 양의 데이터를 저장하고 기억해서 이 데이터 세트를 토대로 아주 복잡한 연산을 하는데 뛰어나다. 반면 인간은 무엇보다도 사회적 상호작용과 복잡한 작업에 아주 능숙하다. 인간과 AI의 역할을 결정할 때 반드시 기억해 둘 것이 있다. 바로 인간이 가장 잘할 수 있는 것은 인간이, AI가 가장 잘할 수 있는 것은 AI가 하도록 역할을 구분해야 한다는 것이다.
좀 더 구체적으로 이야기하면 AI가 조수, 동료 또는 관리자가 되는 것이다. (p.163)
AI 프로젝트를 시작할 때 제일 먼저 무엇이 해결할 문제인지, 그리고 누가 솔루션이 필요한지를 파악하고 정의해야 한다. 대상을 구체적으로 설정하는 것이 중요하다. 그들이 그 제품을 구입하거나 사용할 사람들이니까 말이다. 그리고 제품의 기능을 정의할 사람들이기도 하다. 시장 조사, 여론 조사 등 다양한 기법을 통해 최종 사용자의 니즈를 파악할 수 있다. (p.253)
*이 글은 위승용 uxdragon의 브런치 에서도 보실 수 있습니다.