“답장은 인공지능에게 맡기세요”

인공지능 메시지 봇 개발업체 '플런티'

‘알파고의 아버지’로 전세계의 이름을 떨친 ‘딥마인드’. 인공지능 알파고 프로그램을 만든 딥마인드는 2010년 창업 당시 겨우 3명이서 시작한 영세 스타트업이었다. 하지만 그들이 만들어 낸 ‘알파고’는 전 세계를 깜짝 놀라게 했다.

‘알파고’로 촉발된 ‘인공지능’이라는 화두는 사람들에게 새로운 미래에 대한 눈이 떠지게 했다. 미래는 생각과는 다르게 움직일지도 모른다는 두려움과 동시에 미지의 영역에 대한 기대감을 심어주었다.

알파고의 아버지, 제 2의 딥마인드를 꿈꾸다

국내에도 인공지능 영역에서 꿈을 실현하고자 하는 테크 스타트업들이 있다. 이들은 제 2의 딥마인드를 꿈꾸며 기술 개발에 열중하고 있다.

18일(수) 서울 강남구 역삼동 스타트업 지원공간 ‘마루180’에는 인공지능과 빅데이타 기술을 가진 테크 스타트업들이 최신 기술 트랜드를 공유하며 네트워킹 하고자 마련된 ‘AI/Data 개발자 컨퍼런스’에 모였다. 새로운 아이디어와 뇌 과학 및 인공지능 기술을 가진 스타트업 대표들이 나와 자사의 서비스를 공개하고 일자리를 공유했다.

인공지능 개발업체 플런티 김강학 대표는 인공지능에게 사람의 말을 가르치고 있다. ⓒ 김은영/ ScienceTimes

인공지능 개발업체 플런티 김강학 대표는 인공지능에게 사람의 말을 가르치고 있다. ⓒ 김은영/ ScienceTimes

이들은 뇌파를 이용해 카카오톡과 같은 메신저를 할 수 있게 하거나(룩시드랩) 뇌졸증 환자를 대상으로 의료 영상 데이타를 통해 구조분석을 한 뒤 알고리즘을 통해 정밀한 뇌 모델을 만든 기술 구현(뉴로핏)을 하기도 했다. 연속적인 생체신호를 측정하는 기술을 연구해서 스마트워치에 데이타를 모으고(휴이노) 3D 터치 센서 기술을 이용해 패브릭 천이나 가죽에서 바로 웨어러블 기기의 메뉴를 작동시키는 기술을 연구하는 스타트업(인프레시보)도 있었다.

가장 눈에 띄었던 인공지능 개발업체는 ‘플런티(대표 김강학)’였다. 플런티는 ‘텍스트 딥러닝’으로 인간의 자연어를 이해하는 기술을 개발했다. 카이스트 석사 과정을 마치고 다음커뮤니케이션에서 일하던 김강학 대표는 같은 학교 동문과 일을 하며 알고 지내게 된 네이버 개발자 등 지인들과 창업을 시작했다.

김 대표는 인공지능 프로그램을 만들면서 프로그램이 인간의 자연어를 이해하고 학습하는 것에 중점을 두었다. 스마트 워치를 사용하면서 적절한 상황에 맞게 답을 해줄 수 있는 ‘메시지 봇’을 개발하는 것이 플런티의 개발 목표의 첫번째 단계였다.

전화가 걸려왔을 때 “회의 중입니다” 혹은 “운전 중이라 전화를 받을 수 없습니다”와 같은 단순 메시지를 전달하는 것에서 벗어나 사람의 언어를 상황에 맞춰 이해하고 인공지능 메시지 로봇이 직접 적절한 메시지를 줄 수 있게 했다.

매번 꺼내야 하는 스마트폰 대신해 답장해주는 인공지능 봇 개발

“오빠, 지금 어디야?” 라는 메시지를 받으면 상황에 맞게 적절한 답을 인공지능 봇이 대신 수행한다. 이와 같은 답장이 가능한 것은 인공지능 봇에게 인간의 뇌 신경망을 모방한 뉴로 네트워크 (Neuro-Network)를 만들고 딥 러닝(Deep Learning)이라는 기계학습을 시켰기 때문이다.

매번 메시지 답장을 해야할 때 스마트폰을 꺼내야 하는 스마트워치의 불편함을 개선하기 위해 인공지능에 말을 가르치기 시작한 플런티. 상황에 맞는 답변을 인공지능 봇이 설정해준다. ⓒfluenty.co

매번 메시지 답장을 해야할 때 스마트폰을 꺼내야 하는 스마트워치의 불편함을 개선하기 위해 인공지능에 말을 가르치기 시작한 플런티. 상황에 맞는 답변을 인공지능 봇이 설정해준다. ⓒfluenty.co

김 대표는 수많은 시행 착오를 거치며 연구개발에 매진한 결과 지난해 11월에 출시한 자사의 인공지능 메시지 어플은 다운로드 31,000건, MAU(Monthly Active Users, 월간 실질 사용자) 6,600건, 플런티 어플을 통한 답장 건수는 25만건 이상 되는 성과를 냈다. 이는 전체 수신 메시지의 25%에 달하는 수치이다. 구글플레이 평점은 4.2라는 좋은 성적도 냈다.

그는 인공지능 프로그램에게 인간의 언어를 가르치는 것이 가장 어려웠다고 말했다. 자연어를 기계가 이해를 한다는 것은 어려운 일이다. 언어의 표현방식이 한가지 종류가 아니고 여러 다양한 표현이 존재했기 때문이었다. 또 적절한 액션을 취해야 하는 메시지는 ‘액션 맵핑’기술을 통해 학습시켰다. 친구에게 “강남역으로 오라”고 메시지를 보낼 때 구글맵을 제시해 주고 지도를 검색해서 올 수 있도록 했다.

그는 최근 장애인용 입력 인터페이스를 만드는 회사와도 협력하는 등 스마트워치 뿐 아니라 향후에는 스마트홈, 커넥티드카 등에 확대해 적용시킬 계획을 가지고 있다.

앞으로 사물과 사물, 사람과 사물이 커뮤니케이션해야 하는 시대가 도래하면 그가 말하는 인공지능을 통한 소통은 ‘필수’가 될 지도 모른다. 다만 그 미래가 어떤 모습이 되었던간에 그는 사람과의 관계에서 인공지능 봇은 보조적인 역할이어야 한다고 생각한다.

“인간의 상호 관계를 주고 받는 것을 기계가 전부 대신할 수 없다. 다만 사람들은 생각지도 못한 부분에서 좋은 것이 나오면 만족한다”며 “앞으로도 인공지능 기술이 세상 사람들에게 생각지 못한 부분에서 좋은 성과를 내는 부분, 인간이 좀 더 나은 삶과 관계를 맺는데 도움을 주는 보완재의 역할을 하는 데 주력하겠다”고 포부를 내비쳤다.

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