인공지능 활용 - 인공지능(AI), 머신(ML), 딥러닝(DL) 파헤치기 - 9부

지금까지 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 등에 대해서 간단하게 알아보았고 이제는 그 마지막인 활용에 대해서 생각해보자.(특히 딥러닝과 관련해서...)

 

여러분은 어디에서 처음으로 딥러닝을 접했는지 기억나는가? 필자는 한창 개발자로 활동할 당시 딥페이크(deepfake)에 관한 글과 깃헙(github)에 올라온 소스를 보고는 처음 딥러닝이라는 개념을 인지했다. 사실 Siri, 번역기와 같은 앱을 사용했지만 이게 딥러닝과 관계가 있다고 까지는 생각하지 못했다. 어쨌든 우리 바로 옆에 이미 딥러닝을 사용한 기술들이 넘치고 있었다. 스노우(Snow)와 같은 앱도 이미 딥러닝을 사용해서 얼굴을 인식하고 있었던 것이다. 이 스노우 어플을 보고 기본 카메라 앱의 얼굴 인식이 같은 원리라고 생각하면서 '정말 예전부터 있었구나...' 라고 다시 한번 느꼈다.

 

그러면 어떻게 활용되고 있는지 차근차근 보도록 하자.

1. 번역기

언어 번역기

필자는 언어 공부를 하거나 영어 문서를 읽으면서 정말 해석이 까다로울 때 구글 번역기의 도움을 받는다. 바로 이 번역기가 바로 딥러닝 기술의 결과이다. 일본어같은 경우는 꽤나 번역을 제대로 해주는 느낌을 받았다.

 

2. 모션 분석

<출처 : https://www.visionsystech.com/applications/motion-analysis>

예전에 코딩 과외를 할 때 가르쳤던 학생이 실제로 데모 앱이지만 모션을 학습시켜서 분석하는 것을 보여주었다. 이 때, 이런 기술로 운동의 바른자세 등으로 활용할 수 있다고 나에게 알려줬고 실제 회사 면접에서도 활용했었던 기억이 난다.

 

3. 자율주행차

현재 여러 기업에서 자율주행차 개발에 힘쓰고 있다. 자율주행차는 사람 없이 자동차 스스로가 현재 상황을 판단해서 운전하는 것으로 자세한 내용은 여기를 참고하자.

디지털 트랜스포메이션, 자율주행차(車)

4. 소설

<출처 : https://swisscognitive.ch/2017/12/26/the-ai-author-project-a-biography-on-me/>

실제로 다양한 소설을 학습시킨 딥러닝 기계가 소설을 썼는데 그 결과를 공개할 수 없었다고 한다. 그 이유는... 작가들보다 더 잘 써서라고 하는데... 사실인지는 모르겠다.

5. 음악, 작곡

<출처 : https://emerj.com/ai-sector-overviews/musical-artificial-intelligence-6-applications-of-ai-for-audio/>

이전에 간단한 음악을 만들 수 있는 프로그램을 사용하는 영상을 본 적 있는데 이미 수많은 형태의 음 조합들이 존재해서 그것만 대충 조합해도 뭔가 있어 보이는 곡이 되었던 기억이 있다. 아마 음의 조합도 한정적이니 악보를 학습시킨 기계는 작곡도 충분히 할 수 있다고 생각한다.

 

6. 미술

<출처 : https://fortune.com/2015/08/31/ai-vangogh/>

실제로 화가의 그림체를 따라하는 기계가 있다고 한다. 그래서 한 쪽은한쪽은 반 고흐 그림체를 학습하고 한쪽은 반 고흐 그림을 판단하는 두 기계가 서로 상호작용해서 완벽성을 높이고 있다는 이야기를 들은 적 있다.

 

그 외에도 재난 상황 파악, 얼굴 인식, 딥페이크 등 다양하게 활용되고 있다. 특히, 유튜브나 틱톡으로 관련 영상을 찾아보고 있으면 각 사진의 인물의 입을 자연스럽게 움직이게 하여 실제로 말하는 것 같이 하는 영상도 본 적 있었던 것 같다.

 

이렇게 딥러닝은 실제로 많이 활용되고 있다. 하지만 완벽히 사람을 대체할 수 있으려면 한~~ 참 남았다고 생각하는 것이 필자의 시선이다. 당연 발전의 속도는 점점 빨라지겠지만 아직 당장 10년 안에 정말 새롭게 바뀔 것 같지는 않을 것 같다고 조심스럽게 이야기해 본다. 하지만 완벽한 인공지능(AI)이 등장한다는 것에는 당연히 이견이 없다.