[이뉴스코리아 조민수 칼럼니스트] 몇 달전 손정의 일본 소프트뱅크그룹 회장이 문재인 대통령과의 만남에서 한국은 인터넷 강국이었던 경험을 살려 인공지능(AI) 강국으로 거듭나야 한다고 제언했습니다. 그때 인상 깊었던 워딩(wording)이 “앞으로 한국이 집중해야 할 것은 첫째도 인공지능, 둘째도 인공지능, 셋째도 인공지능”이라는 조언입니다. 물론 손정의 회장의 예측이 다 맞는다고 할 수는 없지만 우버, 디디추싱, 위워크 등 공유 비즈니스 모델에 투자해 2018년 24조 원이 넘는 영업이익을 남기고 앞으로 100조가 넘는 금액을 인공지능 사업을 위한 펀드 조성에 투자하겠다고 하는 기업 회장의 의견이 가지는 말의 무게가 가볍다고 할 수만은 없을 것 입니다.
인공지능(AI)은 사실 오래된 기술이다
우리가 얘기하고 있는 인공지능의 개념은 상당히 오래전에 시작되었습니다. 인공지능 즉 Artificial Intelligence 의 개념은 일반적으로 1950년대 앨런 튜닝(Allan Turing) 이라는 학자가 발표한 논문 “계산 기계와 지능(Computing Machinery and Intelligence)“에서 시작했다고 보고 있습니다. 이 분은 이른바 ‘튜링 테스트’도 제안했는데 대화로써 인간과 기계를 구별할 수 없다면 그것이 바로 인공지능 일 수 있다 라고 하는 흥미로운 주장입니다.
하지만 그 뒤로 후속적인 연구들은 성과가 미미하였고 1997년에 와서야 IBM에서 개발한 딥 블루(Deep Blue)라는 수퍼 컴퓨터가 인간과의 체스 경기에 이기는 이벤트를 일으키지만 그저 체스경기라는 한정된 영역에서의 성과에 지나지 않았습니다.
인공지능(AI)이 밥이면 빅데이터(Big Data)는 쌀이다
인공지능이 제 역할을 하기 위해서는 학습과정이 필요한데 그 때에 필요한 방대한 학습자료가 이른바 빅데이터(Big Data)입니다. 2000년대 후반에 인터넷이 발달하고 스마트폰, 소셜네트워크가 대중화 되면서 엄청난 데이터들이 쌓이기 시작했습니다.
이러한 빅데이터(Big Data)를 토대로 발달된 분산 컴퓨팅 하드웨어 시스템을 이용한 머신러닝(Machine Learning) 기법을 적용하면서 인공지능은 다양한 영역에서 발전하기 시작합니다.
또한 인공신경망 개념을 적용한 딥러닝(Deep Learning)기법의 적용으로 드디어 알파고가 탄생하고 그 유명한 이세돌 9단과의 바둑매치 이벤트가 벌어지면서 인공지능 기술은 세간의 주목을 받기 시작했습니다.
현 시점에서의 인공지능 기술은 빅데이터의 전쟁이라고 볼 수 있을 정도로 누가 데이터를 많이 확보하는가에 따라서 인공지능 기술의 우위가 결정된다고 말할 수 있을 것입니다.
인공지능(AI)의 현재와 미래
글로벌 시장조사기관 스태티스타(Statista)는 2018년 세계 인공지능(AI) 시장 규모가 약 95억달러 규모에서 연 평균 43.4%씩 성장하여 2025년에는 1,186억 달러 규모에 이를 것으로 추정했습니다.
글로벌 주요 기업들은 금융, 농업, 자동차, 물류 등 다방면에 인공지능 비즈니스를 적용해 나가고 있고 인공지능(AI) 스타트업 회사들과 활발하게 M&A를 추진하고 있습니다.
국내 기업인 삼성넥스트는 삼성전자 IT제품의 서비스 목적으로 영국의 인공지능 서비스 기업 위스크(Whisk)를 올해 초 인수하였다고 발표했습니다. 또한 삼성전자는 2020년까지 약 220억 달러를 인공지능과 5G 사업에 투자하겠다고 밝힌 바도 있습니다.
글로벌 인공지능(AI)시장의 주요 국가들인 미국, 중국, 일본, EU 등에 비교하여 국내 인공지능(AI)기술 격차는 많이 벌어지고 있는 현실입니다. 그래도 정부차원에서 과학기술정보통신부가 2022년까지 2.2조원을 투자하여 인공지능(AI) 기술력 및 R&D 생태계를 확보하겠다는 ‘AI R&D 전략’을 2018년 5월 발표하였고 각 대학들도 인공지능 관련 학과를 신설하고 확대하는 등 인공지능 관련 인재 양성과 관련 연구량의 증가에 이바지 하는 일들이 일어나고 있습니다.
인공지능(AI) 시장에 지속적인 관심과 노력을 기울여서 국내에서도 언젠가는 인공지능(AI) 관련 유망한 스타트업 또는 유니콘 기업이 생겨나길 기대해 봅니다.