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클라우드를 접수한 인공지능

클라우드를 접수한 인공지능

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클라우드는 계속해서 더 똑똑해지고 있다. 사실, 얼마 지나지 않아 우리가 업로드하는 사진에 대해 우리보다 더 많은 것을 알게 될 것이다.

클라우드 스토리지 회사인 박스(Box)는 구글의 컴퓨터 비전 기술을 자사의 플랫폼에 추가한다고 발표했다. 사용자는 사진, 이미지 기타 문서를 대상으로 파일명이나 태그 대신 시각적 구성요소를 사용하여 검색할 수 있다. 박스의 대표 아론 레비는 더 많은 데이터가 클라우드에 업로드되면 그 내용을 더 강력하게 구성하고 이해할 수 있게 될 것으로 보인다고 말했다.

컴퓨터 비전 기술은 딥러닝으로 알려진 머신러닝 덕분에 지난 몇 년 동안 놀라울 정도로 향상되었다. 뉴런이 정보를 처리하고 저장하는 방식에서 영감을 받아 개발된 심층 신경 네트워크는 "빨간 스웨터" 또는 "픽업 트럭"과 같은 물체를 구분해서 인식하는 방법을 배울 수 있다. 구글을 포함한 여러 연구원의 지속적인 노력으로 이미지를 묘사하는 알고리즘의 능력이 계속해서 개선 중에 있다.

박스의 컴퓨터 비전 기능을 이용하는 것은 기업이 인공지능(AI)과 머신러닝에 발을 들여놓는 좋은 방법이다. 수천 개의 이미지에 수작업을 통해 주석을 달 필요가 없고 이전까지 태그를 한 것과 다른 방식으로 오래된 파일을 검색할 수 있게 한다. 한 회사는 이 기술을 사용하여 특정 사람들을 위한 이미지 검색을 제공하는 테스트를 진행하고 있다.

이와 같은 발표는 클라우드 컴퓨팅이 머신러닝과 인공지능을 통해 재발명되고 있음을 보여주는 징후다. AI는 이미 클라우딩 컴퓨팅을 점유하려는 전쟁에서 주무기가 되고 있는데, 구글, 아마존, 마이크로소프트 등이 각축을 벌이고 있으며 머신러닝 기능을 추가하면서 더욱 치열해지고 있다.

구글 클라우드의 수석 과학자이자 컴퓨터 비전 및 머신러닝 전문가인 스탠포드 대학 교수 페이-페이 리는 이런 발표가 궁극적으로 더 많은 사람과 사업 분야에 AI를 사용할 수 있게 하는 대중화를 가져올 것이라고 말했다. 

레비는 이미지 외에 다른 컨텐츠에도 머신러닝을 적용하는 방법을 찾고 있다고 말했다. 그 결과, 오디오, 비디오는 물론이고 의미론적 분석이 추가된 텍스트를 통해 키워드를 통한 검색이 아니라 문서의 의미로 검색을 가능하게 할 수 있다.

또한 자체적으로 개발한 기술보다 구글의 컴퓨터 비전에 의존하고 있는 것도 중요한 점이다. 이것은 구글과 같은 대기업들이 비전, 음성인식, 자연어 처리와 같은 AI의 근본적인 측면을 주도한다는 것을 의미하는 것이다.

구글과 같이 이미지 인식에 뛰어난 기업을 상대로 경쟁하는 것은 현명하지 않다. 대신 머신러닝을 고객들의 행동에 어떻게 적용시킬지를 탐색하는 것이 더 중요하다. 이로 인해 자동화가 가능한 분야를 식별하는데 도움을 줄 수 있는 것이다.

구글의 클라우드 비전 API는 일상적인 이미지에서 수천 개의 사물을 인지할 수 있다. 하지만 의료나 건축 관련 이미지처럼 특정한 형태의 이미지 인식을 요구하는 고객이 있을 수 있다. 따라서 박스는 고객들이 필요한 경우 스스로의 비전 시스템을 훈련시키는 방법을 탐색하는 과정을 수행 중이다.

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