AI - Platform

AI

인공지능은 사람이 정보를 분석하고 특성을 모델링하는 머신러닝이 지지부진 하다 2012년 부터 딥러닝 기반은 기계가 스스로 수 많은 정보에서 지식을 구성해 가는 시스템이 실제 구현되며 전환기를 맞고 있다. 과거 IBM의 Deep Blue는 체스를 목적으로 한 체스 전용 소프트웨어와 하드웨어를 인공지능으로 구현되었다. 최근 딥러닝을 기반으로하는 알파고 같은 기술은 하드웨어와 소프트웨어가 범용적 특성을 가지고 있다.[^3]

AI platform

AI 플랫폼은[^1] 플랫폼이 갖는 주요기능에 따라 음성지능, 언어지능, 시각지능, 공간지능, 감성 지능 플랫폼으로 구분한다. 적용 대상에 따라서 일반 소비자를 대상으로 다양한 서비스 제공이 가능한 범용 AI 플랫폼과 의료, 금융, 법률 등 특정 산업영역에 특화된 전문 AI 플랫폼으로 구분 할 수 있다.

인공지능 플랫폼의 활용

주요 IT기업이 “artificial intelligence as a service.” [^2] 으로 3rd party 기업/개발사 들이 앱/서비스를 만들어 가는 형태로 발전하고 있다.

개인/개발사들이 인공지능을 구현하는데 비해서 전문 플랫폼 사이의 성능 격차가 크다. 첫째로 기계학습에 제공하는 양질의 데이터는 큰 격차가 존재한다. 둘째로 비용, 시간 측면에서 기술과 경험이 부족해서 고도화된 서비스를 이용하는 면이 시간적 경제적으로 잇점이다.

범용 인공지능 플랫폼으로,

Google Machine Learning Platform

2016년 3월 음성인식, 이미지 분석, 번역 기능을 수행하는 인공지능 플랫폼 공개. 구글 머신러닝 플랫폼을 이용해 영상 처리를 한 결과를 이용한 서비스를 만들어 사용할 수 있다.[^3]

2015년 인공지능 개발용 오픈소스 TensorFlow 를 공개했다.

Facebook 으로 정교화된 맞춤형 인공지능 플랫폼

페이스북은 2013년 딥러닝 분야의 핵심 연구자인 얀 레쿤(Yann LeCun) 교수를 영입하고 뉴욕, 파리 등에 인공지능 전용 연구소를 설립해 인 공지능 핵심 기술 개발에 집중해 오고 있다. 2월에 게시물에 감정 표현 종류를 “좋아요”,”기쁨”,”슬픔” 등 6가지로 확대 세분화, 인공지능 플랫폼 ‘챗봇’은 개인 사용자 선호도를 분석해 서비스를 제공할 가능성,

Amazon 실생활 플랫폼

2015년 Alexa라는 대화형 인공지능 에이전트로 정보검색, 쇼핑몰 상품 주문, 결제 등의 다양한 기능 수행. 최근 가전, 전등, 스위치 등 스마트 디바이스와 연동되고 있다.

산업별 특화 인공지능 플랫폼 Vertical A.I Platform

IBM 의료 전문 인공지능 플랫폼,

IBM 의료 전문 인공지능 플랫폼

방대한 정보를 조합해 지식을 만들어 내는 Watson의 핵심 기술을 활용해 IBM은 의료, 금융 분야에 특화된 인공지능으로 발전시켜 가고 있다.

의료 전문 인공지능 플랫폼인 ‘Waston Health’를 운영중인 IBM은 다수의 헬스케어 서비스 기업들을 참여시키며 생태계를 만들어 가고 있다. 또한 약 4조원이 넘는 규모의 집중적인 M&A를 통해 의료 분야의 역량을 빠르게 확보하고 있다. 의학 분야의 경우 IBM은 2012년 캐더링 암 센터와의 제휴를 통해 약 200만 페 이지 의료 전문 서적, 60만건 진단서, 150만건 환자 기록을 확보했다. 지난 2월 약 3조원을 들여 인수한 Truven Health Analytics 는 미 연방 정부 및 주정부 등 약 8500개 고객사에 헬스케어 서비스 제공하는 기업 으로서 막대한 양의 의료 정보를 보유한 기업이다. IBM은 데이터 확보를 위해 엄청 난 금액으로 기업들을 인수하면서 인공지능의 전문성을 높여 가고 있다.

Medtronic이라는 헬스케어 디 바이스 제조 기업은 Watson을 활용해 사용자들의 디바이스에서 수집된 생체 정보를 의학적으로 분 석한다. 예를 들어 인슐린 수치를 모니터링 하는 경우 사용자의 수치를 주기적으로 측정해 Watson 에 전달하고 Watson은 이를 분석해 이상 징후가 예견되면 사용자에게 미리 경고를 하거나 당 섭취 절제 등을 권고해 위험을 사전에 방지한다.

Arch Health Partners는 전문 의 료 기관임에도 불구하고 고혈압 환자 관리에 Watson을 활용한다. 전문의가 있지만 모든 환자를 상시적으로 관리할 수 없기 때문에 Watson이 그 기능을 대신한다.

GE의 산업 인공지능 플랫폼

항공, 에너지, 헬스케어, 제조 등 다양한 산업 분야에서 오랜 사업 경험을 갖고 있는 GE는 산업 현장에 인공지능을 적용하고 있다.
2015년 Jeff Immelt(CEO)는 “GE는 지금까지는 제조 기반의 회사였지만 앞으로 글로벌 Top 10 소프트웨어 회사로 탈바 꿈 하겠다”고 선언했다. 약 1200명의 소프트웨어 개발자를 확보하고 실리콘 밸리에 소프트웨어 연구소(GE Digital)를 설립한 GE는 산업용 클라우드 플랫폼인 Predix Platform을 발표하며 산업 현장에 인공지능 플랫폼 적용을 확산시키며 4차 산업 혁 명 시대를 주도하려 한다.

Predix가 기본적으로는 센서, 기계 간 통신, 데이터 분석과 같은 IoT 기술을 지원하는 클라우드 플랫폼이지만 결국 이를 넘어 인공지능이 접목될 수밖에 없음을 의미하기도 한다. 실제 Predix는 이제 단순한 기계 간 연결, 정보 수집의 단 계를 넘어서 기계들이 정보를 분석하고 상황에 따라 능동적으로 작업을 수행하는 방향으로 발전하고 있다.

국내 AI 플랫폼 [^20]

기업	플랫폼	특징
삼성	빅스비
LG	구글 어시스턴트
SKT	누구
KT	기가지니
네이버	쇼핑톡톡(아미카)
SK 플래닛	바로
카카오톡	카카오톡 플러스 친구

주요 분야

2016년 주요 기업의 인공지능 분야 M&A [^3]

년도	인수 기업	피인수 기업	기술/사업 요약
2013	Google	DNNresearch	딥러닝 및 Neutral Network 기반 이미지 검색 기술
	Intel	Indisys	자연어 처리 및 대화형 인공지능 서비스 기술
	Yahoo	IQ Engines	이미지 인식 기술 (이미지 내 객체 인식)
	Yahoo	LookFlow	이미지 인식 및 사물의 종류 분류 기술
	Yahoo	SkyPhrase	자연어 인식 및 처리 기술
	Google	DeepMind	딥러닝 및 자가/강화 학습 기술
2014	IBM	Cogenea	인공지능 기반의 가상형 비서 서비스
	Twitter	Madbits	딥러닝 기반의 인공지능 플랫폼 구현
	Google	Jetpac	SNS내 사진 분석을 통한 지능형 여행 가이드 서비스
	Google Deepmind	Dark Blue Labs	딥러닝 기반의 자연어 처리 기술
	Google Deepmind	Vision Factory	딥러닝 기반의 텍스트 인식 기술
2015	Facebook	Wit.ai	자연어를 통한 스마트홈 및 로봇 분야의 서비스 제어 기술
	IBM	AlchemyAPI	클라우드 기반의 자연어 처리 기술 (핵심 키워드 추출 및 주제 분류)
	Twitter	Whetlab	머신러닝 최적화 기술 (속도, 성능)
	Apple	Vocal IQ	음성 인식 처리 기술 (인간과 대화형 서비스)
	Amazon		영상 처리를 통한 사물 인식 기술
	Intel		인지 컴퓨팅 기술
	Apple		인간의 감정 변화 분석 기술
~2016/4	NICe Systems	Nexidia	비정형화 된 오디오, 비디오, 텍스트 데이터 검색 기술
	Salesforce	PredictionIO	오픈소스 기반의 머신러닝 서버 구축
	Salesforce	MetaMind	인공지능 기반의 개인 맞춤화 고객 관리 서비스

참고

[^1]: 이코노믹 리뷰, “빠지는데 없는 감초 아마존 인공지능 알렉사”, 2017-1-8
[^2]: IBM Watson 임원 David Jenny가 AI as a Service 시대를 예견
[^3]: “인공지능 플랫폼 경쟁이 시작되고 있다.”, 이승훈, LGERI, 2016. 5. 11.
[^20]: 인공지능 플랫폼 동향과 정책적 시사점, 2017-05-12