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시사저널

“딥러닝 기술 공개·공유가 인공지능 스타트업 경쟁력”

크리스 니콜슨 스카이마인드 창업주 인터뷰

윤민화 ㅣ minflo@sisabiz.com | 승인 2015.07.15(Wed) 14:53:16

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크리스 니콜슨Chris Nicholson(위)과 스카이마인드Skymind(아래) 공동창업주

딥러닝(deep-learning)에 구글을 따라올 자는 없다. 구글은 딥러닝 기술력에서 경쟁 업체보다 5년가량 앞선다. 그만큼 딥러닝 개발에 투자와 관심을 쏟는다. 딥러닝은 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배우게 하는 인공지능 핵심 기술 중 하나다.

 

미국 캘리포니아주 실리콘밸리에서는 인공지능을 중심으로 자동화를 상징하는 제 4의 물결이 일고있다. 세계 최대 검색엔진 구글을 비롯해 마이크로소프트, 페이스북, 바이두 등도 실리콘밸리를 중심으로 인공지능 개발에 박차를 가하고 있다.  

 

인공지능 붐과 함께 수많은 인공지능 스타트업(startup)도 생겨났다. 이 신생 기업들은 위 정보 공룡들의 발톱 만도 못하는 규모와 기술력을 가진다. 하지만 이들의 행보는 주목할 만 하다. 위 독식체들과는 전혀 다른 전략을 구사하기 때문이다.

 

인공지능 관련 스타트업들은 공생한다. 자기 기술력과 데이터 만으로는 거대 공룡들과 싸워 이길 수 없다는 걸 알기 때문이다. 또 이들은 적극적으로 해외 기업들과의 네트워크를 넓혀가고 있다.

 

시사저널 경제매체 시사비즈는 크리스 니콜슨 스카이마인드(Skymind) 창업주와 이메일 인터뷰를 가졌다. 스카이마인드는 미국 대표 딥러닝 스타트업이다. 자사 딥러닝 코드를 기반으로 미국과 유럽을 비롯해 일본, 중국 등 아시아에서도 활발히 활동 중이다.

 

인공지능은 최첨단 기술이다. 한국에선 인공지능이 아직 낯선 개념이다. 인공지능 개발에 대한 관심과 투자가 저조할 뿐만 아니라 개발 수준도 미국 등에 비해 크게 뒤진다. 인공지능에 대한 기업들의 관심이 그만큼 적다는 뜻이다.

 

한국 기업이 인공지능 개발에 박차를 가하려면 스카이마인드 같은 스타트업과 협업이 필요하다. 한국 기업의 기술력과 스타트업의 데이터가 합쳐진다면 큰 시너지 효과를 낼 수 있다.

  

 

-스카이마인드의 단기와 장기 목표는 무엇인가?

 

딥러닝에 대한 인식을 높이는 것이 단기 목표다. 딥러닝은 신(新)기술이지만 그 영향력은 매우 강하다. 장기적으론 사회가 올바른 목적으로 딥러닝을 사용하게 하는데 기여하고 싶다. 딥러닝은 새 것을 양성하고 옛 것을 개선해 사회를 바꿀 것이다.  

 

 

-스카이마인드 연구 분야는?

 

우리는 스타트업들과 함께 센서데이터(사물인터넷), 얼굴·이미지 인식, 음성-텍스트 전환(전사) 기술 개발한다. 협력업체들은 사용자가 텍스트와 음성을 통해 어떤 생각과 느낌을 주고 받는지 분석한다. 스카이마인드는 자동차, 핸드폰, 스마트 기기 등 더 작은 장치에 딥러닝을 연동하려 한다. 또 딥러닝은 국가 안보에 영향을 미친다. 우리는 이 분야 연구를 시작했다.  

 

 

-왜 딥러닝인가?

 

딥러닝은 기계번역, 영상인식 등 수많은 인공지능 분야에 많은 영향을 미친다. 식기세척기와 전구가 전기로 작동하듯이 영상인식, 기계번역, 음성인식, 사기탐지 등 수많은 인공지능 분야들도 딥러닝 기술에 기초한다.   

 

딥러닝은 인공지능 뿐만이 아니라 모든 기술 분야에서도 최첨단 기술이다. 딥러닝이 갑자기 유명세를 탄 것도 이 때문이다. 딥러닝이 어떻게 작동되는지 설명하겠다. 딥러닝은 우선 사물의 패턴을 인식한다. 인간이 눈과 귀를 통해 보고 듣는 것과 같은 원리다. 그 다음 인간이 인지하고, 정보를 분석하고, 사물을 명명하는 행위를 무한대로 모방하고 학습한다.

 

 

-딥러닝 개발에 가장 큰 기술적 어려움은 무엇인가?

 

가장 큰 어려움은 기술 인력 부족이다. 딥러닝을 다룰 수 있는 기술자는 드물다. 그 다음은 하드웨어다. 딥러닝이 잘 작동하려면 대용량의 데이터가 필요하다. 대용량 데이터를 실시간으로 처리하려면 매우 빠른 하드웨어가  필요하다. 지금 기술력으로 딥러닝 작동에 필요한 하드웨어 사양을 개발할 수 없다.  

 

 

-인공지능이 인류의 종말을 가져온다는 주장에 동의하는가?

 

모든 기술은 양면의 칼날이다. 비행기는 우리가 전 세계를 여행할 수 있도록 도와주는 반면 폭탄 투하의 용도로도 쓰인다. 딥러닝도 예외는 아니다. 딥러닝을 사용해 큰 이득을 얻을 수 있는 반면 그에 따르는 위험도 크다. 인공지능이 인류 종말을 가져온다고 생각했다면 애초부터 이 일을 시작하지 않았다.   

 

인류를 위협하는 것은 인간 자신이라고 생각한다. 인간은 자신이 사는 지구의 환경을 파괴하고 있다. 국가, 기업, 개인이 생존하려면 더 현명하게 행동해야 한다. 인공지능이 인간이 더 현명하는데 크게 기여할 것이다.

 

스카이마인드는 자체 개발한 딥러닝 코드를 공개했다. 불특정 다수에 무상으로 코드를 제공했다. 딥러닝 코드는 사물의 패턴을 인식하는 알고리듬(algorithm, 규칙과 법칙의 모임)이다. 우리는 사람들이 스카이마인드의 딥러닝 코드를 사용해 인류를 위한 최상의 인공지능 기술을 개발할 것이라 믿어 의심치 않는다.  

 

스티븐 호킹 박사는 물리학과 우주론에 매우 저명한 학자다. 그가 세계에서 손꼽히는 물리학자라고 다른 분야에서도 전문가라는 말은 아니다. 호킹 박사는 신체 중에서 손가락 두 개밖에 움직이지 못하기 때문에 사람의 생각을 컴퓨터로 옮겨주는 인공지능의 힘을 빌린다. 그의 삶 자체가 인공지능이 인류에 얼마나 이득을 줄 수 있는지 보여주는 한 사례다.

 

 

-스카이마인드는 다른 딥러닝 개발 업체들과 어떤 차별성을 가지나?

 

구글과 애플 같은 IT 공룡들은 자체 개발한 딥러닝 기술을 자사 제품에 활용한다. 그들은 딥러닝 기술을 공유하지 않는다. 반면 스카이마인드는 타 기업들이 자사 딥러닝 코드를 사용할 수 있게한다. 이것이 스카이마인드의 가장 큰 차별성이다. 스카이마인드는 구글이 수년간 독점한 딥러닝 기술을 공개했다. 더 민주적이고 덜 독점적인 기업 정신이야 말로 스카이마인드의 방향이다.

 

 

-스카이마인드가 딥러닝 분야에서 선두가 되기 위해 어떠한 혁신 전략을 구사하고 있는가?

 

스카이마인드는 개작이나 재배포가 가능한 오픈소스 업체다. 누구든지 오픈소스를 사용해 새로운 것을 개작할 수 있다. 구글은  딥러닝 부문에서 다른 기업보다 5년 정도 앞서 나가지만 구글 기술자만이 그 기술을 사용할 수 있다. 반면 스카이마인드는 구글을 제외한 수백만 기술자들과 협업하며 새로운 딥러닝을 개발한다. 이 공동체는 수많은 이점을 가진다. 우리의 딥러닝 코드를 사용하는 기업과 개인들은 매번 새로운 아이디어로 우리를 놀라게 한다.

 

 

-함께 일하는 한국 기업을 말해줄 수 있나?

 

아직 공식적으로 기업 명을 밝힐 수는 없지만 그들은 해당 산업에서 선두 기업들이다. 한국 기술 산업은 빅데이터(big data)를 생성하는 하드웨어, 센서(감지기), 통신 개발에 중점을 둔다.  딥러닝은 이렇게 모인 빅데이터를 선별하는 작업을 돕는다. 기업들은 딥러닝을 통해 자사 고객과 제품에 대한 이해도를 높여 제품 결함 빈도 수를 줄이게 된다.

 

지난해부터 한국 기업과 처음 일하기 시작했다. 내가 스카이마인드를 창립한 해다. 지난 2년을 돌아봤을 때 한국은 굉장히 열정적이며 딥러닝에 대한 수용도가 가장 높은 나라 중 하나다.

 

 

-한국 외에 협업하고 있는 다른 나라가 있다면?

 

우리는 일본에서 굉장히 유명하다. 일본에는 인공지능 전문가도 정말 많다. 중국 또한 인공지능 부문에서 우리와 함께 빠르게 성장하고 있다. 미국과 유럽 업체와도 일하고 있다.

 

 

-한국 독자들에게 하고 싶은 말은?

 

한국 대표의 정보기술 기업들은 사회 발전에 크게 기여한다. 이들은 딥러닝 기술을 기반으로 발전했다. 한국인들은 이를 자랑스러워 해야 한다. 한국은 여러 부문의 기술력에서 미국을 앞지른다. 미국도 그 외 부문에서 한국 기술력을 앞지르고 있다.

 

우리는 신기술에 대한 한국 산업의 포용력에 매우 감탄한다. 그들은 세련됐으며, 열정적이며, 상당한 지적 용기를 가진다. 한국 기업들은 인공지능 기술을 개발하는 과정에서 수없이 많은 문제를 겪을 것이다. 스카이마인드가 이 문제들을 해결하는데 도움을 주고 싶다.  

 

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