`인공지능(AI)`이라고 한 단어로 얘기해도 이 안에는 여러 가지 산업 분야가 포함되어 있다. 그 중 어떤 분야가 가장 핫할까? 미국 시장조사기업 Forrester가 내놓은 `Artificial Intelligence Technologies, Q1 2017` 보고서를 기반으로 생각해보자. 이 보고서는 기계학습 플랫폼, AI용 반도체, 자연어 처리, 이미지 인식 등 AI 관련 기술을 시장별로 현재 성숙도와 향후 성장 가능성을 예측했다. 그래프에 묘사되어 있는 3개의 곡선은 시장 규모 추이를 보여주고 있다. 봉우리 모양이 높은 곡선일수록 시장 규모가 커진다는 예측을 의미한다. 곡선 상에 표시되어 있는 `재생`, `빨리감기`, `일시정지`와 같은 마크는 각각의 기술이 다음 단계로 이동하는 데 걸리는 시간을 의미한다. `재생` 마크는 다음 단계로 이동하기까지 3~5년, `빨리감기` 마크는 1~3년이 걸린다는 의미다.
1 AI용 하드웨어
AI용 하드웨어, 특히 딥러닝용 반도체는 매우 핫한 영역이다. 그 중에서도 NVIDIA는 압도적인 강세를 자랑한다. NVIDIA 자체의 주가도 계속 상승하고 있으며, NVIDIA와의 제휴를 발표하는 것만으로 거래처 기업의 주가도 상승할 정도다. 이런 가운데 인텔은 AI용 반도체 개발에 힘쓰고 마이크로소프트는 FPGA, 구글은 TPU라는 AI용 반도체에 각각 주력한다고 선언한다. Forrester에 따르면 AI용 하드웨어는 가장 크게 성장하는 곡선 상에 있다. 지금은 이미 시장 확대기의 후반 단계에 들어가 있는데, 하지만 향후 5~10년 정도는 성장이 전망된다.
2 기계학습 플랫폼
각종 기계학습 툴이 이 카테고리에 들어가는데 플랫폼으로서 가장 알기 쉬운 것이 DataRobot일 것이다. 예를 들어 DataRobot에 과거의 건강진단 데이터와 실제로 걸렸던 병에 대한 데이터를 대량으로 입력하면 언제쯤 어떤 병에 걸릴지 예측하는 모델을 자동으로 만들어준다. 지금까지 그런 예측 모델은 전문가가 몇 개월 걸려 미세 조정하여 완성시켰다. 그런데 DataRobot은 그런 예측 모델을 불과 수 분에서 수 시간만에 자동으로 만든다고 한다. 전문가가 없어도 누구나 AI를 자유롭게 조작할 수 있는 시대가 다가왔다. Forrester의 그래프에 따르면, 기계학습 플랫폼 시장은 확대기의 정중앙 부근에 있다. 향후 5~10년은 시장 확대가 계속될 것으로 예측된다.
3 버추얼 에이전트
아이폰에 탑재되어 있는 Siri나 안드로이드 단말에 탑재되어 있는 Google Asistant 등이 버추얼 에이전트의 대표적인 예이다. 그러나 이 카테고리를 가장 잘 보여주는 것은 스피커형 버추얼 에이전트인 아마존 에코와 그 음성기술인 아마존 알렉사라고 할 수 있겠다. 앞으로 여러 가지 다비이스가 음성 명령으로 조작될 수 있게 될 것으로 보이는데, Forrester의 그래프도 가장 유망한 AI 기술의 곡선 위에 버추얼 에이전트가 놓여 있다. 단 Forrester의 그래프에서는 버추얼 에이전트가 현재 시장 확대기의 전반부에 있는데, 이것은 어디까지나 미국의 경우다. 한국에서는 이제부터 버추얼 에이전트가 부상할 것이다.
4 텍스트 분석과 자연어 처리
AI를 사용해 문장을 파악하는 기술이다. 이 기술 카테고리에는 트위터 등 소셜미디어 문장을 분석하기 위해 사용되는 툴 등이 포함된다. Forrester에 따르면, 이 카테고리는 이미 시장 확대기의 후반부에 있고 1~3년 안에 안정기에 들어간다고 한다. 그러나 이것도 미국 얘기다. 한국은 경우가 좀 다를 수도 있음을 감안해야 한다.
5 로보틱스 프로세스 오토메이션
이것은 제조업이 아니고 사무 업무의 자동화를 얘기한다. 공장을 로봇으로 자동화하듯이 사무도 자동화하자는 의미에서 로보틱스라는 용어가 사용된다. 사무 업무는 IT나 AI 덕분에 자동화가 진행되고 있지만 아직 단순 작업이 다수 남아 있다. 예를 들어 앱 간에 데이터를 이동할 때 데이터의 복사 & 붙이기를 몇 번이나 반복시켜야 한다. 그런 반복 작업을 AI가 학습해 자동화해주는 툴이 로보틱스 프로세스 오토메이션이다. Forrester에 따르면, 시장 규모는 그다지 크지 않지만 이미 확대기에 들어가 있고 한동안은 완만한 성장이 전망된다.
6 음성 인식
음성 인식 기술은 이미지 인식의 급격한 정밀도 향상을 열심히 뒤쫓고 있다. 작년 9월에 미국 마이크로소프트 연구소가 음성 인식 에러율을 6.3%까지 낮춰 주목을 모았는데 바로 다음 달인 10월에 에러율을 또다시 5.9%까지 낮췄다. 이와 같은 급격한 정밀도 향상에 업계가 충격을 받았다. 전문속기사도 5% 정도의 실수를 한다고 한다. 올해 안에 AI에 의한 음성 인식 정밀도가 인간을 넘어설 것임이 거의 확실하다고 해도 좋을 것이다. 전 세계 최첨단을 달리는 마이크로소프트 연구자들도 `이렇게 정밀도를 올릴 수 있으리라고는 5년 전에는 상상도 할 수 없었다`고 할 정도로 진화가 빠르기 때문이다. Forrester의 그래프에 따르면 음성 인식 기술은 앞으로 3~년에 시장 확대기에 들어설 전망이다.
7 이미지 및 동영상 분석
딥러닝은 향후 여러 영역에서 이용될 것이라고 하는데, 그 중에서도 가장 큰 성과를 올리는 것은 이미지 분석 영역이다. 딥러닝을 사용한 이미지 및 동영상 분석 서비스가 속속 등장하고 있다. Forrester에 따르면 이미지 및 동영상 분석은 향후 1~3년에 시장 확대기에 들어설 전망이라고 한다.
8 바이오메트릭스
바이오메트릭스는 얼굴 인증이나 지문 인증 등 여러 가지 툴이 있지만 최근 주목을 끄는 것은 마이크로익스프레션이다. 이것은 얼굴 근육의 움직임에서 감정을 읽어 들이는 기술이다. 얼굴의 작은 근육의 움직임으로 그 사람의 본심을 알 수 있다는 기술이다. 미국에서는 극장에서 광고를 내보내고 스크린 상에 설치된 카메라로 고객의 표정을 촬영하여 그것을 마이크로익스프레션 기술로 분석하여 광고에 대한 고객의 감정을 파악하려는 시도가 시작되고 있다. Forrester의 그래프에 따르면, 바이오메트릭스는 아직 여명기이지만 향후 3~5년 정도면 시장 확대기에 들어설 전망이다.
9 자연어 생성
데이터로 문장을 작성하는 기술이다. 자연어 생성에 관련해서는 몇몇 벤처기업이 있는데, 그 중 대표적인 기업은 Automated Insights라는 미국 기업이다. 이 회사는 이 기술을 주로 금융 리포트와 스포츠 기사의 자동생성에 이용했다. 주가 등의 데이터를 입력하면 주가정보 리포트가 출력되고, 스포츠 점수 등의 데이터를 입력하면 신문의 스포츠란 기사가 자동으로 생성된다. 그런 툴이었다. 구조는 비교적 단순한데 `이런 데이터와 이런 데이터가 있으면 이런 기사를 쓴다`는 룰을 많이 마련하는 것이다. Forrester의 그래프에 따르면, 이 영역은 이제 막 탄생했으며, 향후 3~5년 안에 다음 단계로 이동한다고 한다. 다만 이 시장이 다음 단계에 어떻게 될지는 알 수 없다. Forrester는 `AI 중 이 영역은 아직 미지수`라고 생각하고 있을지도 모른다.
10 심층학습 플랫폼
기계학습 중에서도 심층학습(딥러닝)에 특화된 툴을 준비하는 서비스다. 이제 막 시작된 영역으로 향후 어떻게 발전해나갈지는 미지수다. 이 카테고리에 속하는 벤처기업을 몇 개 소개한다.
우선 DeepInstinc사는 사이버 시큐리티 툴을 개발하고 있고, Sentient Technologies는 이미지를 인식하여 비슷한 상품을 제안하는 기술이나 웹 사이트의 디자인을 자동으로 검증하는 기술 등을 제공하고 있다. ersats사는 클라우드 상에 실험할 수 있는 딥러닝 플랫폼을 전개했는데, 클라이언트 기업의 요구가 너무 다양하다는 것을 알고 용역개발 및 컨설팅으로 업종을 바꿨다. Forrester는 이 카테고리가 아직 도입기에 있고 다음 단계로 가는 데도 아직 3~5년은 걸린다고 예측했다.
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