구글 이미지 인식 딥러닝 인공지능(AI), 종양 식별 가능

구글의 이미지 인식하는 AI로 종양의 돌연변이를 확인할 수 있다는 연구결과가 발표되었다. 2종류의 폐암을 97%의 정확도로 판별할 수 있게 되었다고 한다. 미래에는 인공지능과 인간 병리학자의 협업으로 더 나은 의료를 받을 수 있다고 예상된다.

구글의 이미지 인식 딥러닝 인공지능 AI로 암과 종양의 식별이 가능하다

'Nature Medicine'에 발표된 연구에 따르면 뉴욕대학교(NYU)의 연구원들은 구글의 기존 딥러닝 알고리즘을 재교육하여 주요 2종류의 폐암을 97%의 정밀도로 판별할 수 있게 되었다. 이런 종류의 인공지능은 이미지로 얼굴, 동물, 물체 등을 식별하는 구글의 온라인 서비스에 사용되는 것과 동일한 기술을 사용하고 있다.

인간 병리학자들은 사진으로 종양을 식별하기 위해 엄청난 훈련을 받는다. 이번의 NYU의 신경회로망은 지금까지 병리학자가 할 수 없었던 방법도 학습했다고 한다. 1장의 사진에서 각 종양에 유전자 변이가 대량 발생하고 있는지 여부를 확인하였다. 이에 대한 논문저자 Aristotelis Tsirigos는 이번 인공지능이 인간 의사만큼 뛰어나다는 것보다 새로운 통찰력을 제공할 수 있다는 점이 중요하다고 말했다.

이번 연구를 위해 Tsirigos의 연구팀은 구글의 알고리즘이 먼저 1000 종류의 물체를 식별하도록 훈련했다. 'Inception v3'라는 오픈소스 알고리즘을 사용하였다. 암 조직과 건강한 조직의 이미지는 'The Cancer Genome Atlas (TCGA)'가 공개하는 환자의 조직 샘플 라이브러리에서 확보하였다. 이를 통해 얻은 수십만장의 암 조직의 이미지를 알고리즘에게 보여주었다.

Inception가 암 세포를 99%의 정확도로 식별할 수 있게 되자, 다음 단계로 선암종(Adenocarcinoma, LUAD)과 편평세포암종(squamous cell carcinoma, LUSC)의 2종류의 폐암을 구별하도록 학습시켰다. 두 종류는 모두 가장 많이 발병하는 폐암이다. 현미경으로 보면 비슷하지만 치료법이 다르다.

시리고스 연구팀은 다시 TCGA 데이터를 이용하여 Inception에 슬라이드 사진과 함께 각각의 종양의 유전자 프로파일을 주었다. 새로운 이미지로 실험을 실시했는데, 어떤 이미지에 암 조직이 나타나고 있는지를 식별할 뿐만 아니라 특정 조직 샘플의 유전자 변이도 식별 할 수 있었다.

연구팀은 인공지능을 훈련시키기 위해 인간 병리학자의 도움을 구했었다. 처음에는 프로젝트 참여를 두려워했으나 협력자를 찾는 것은 쉬웠다. 의사들은 Inception이 무엇을 할 수 있는지 궁금해 하였다. 병리학자들은 폐암뿐만 아니라 자신들의 프로젝트를 해결할 방법도 궁금해했다.

저자 시리고스는 인간 의사를 기계로 완전히 대체할 수는 없으리라고 말했다. 기계는 간단한 문제에 대응하고 병리학자들은 더 깊은 문제에 대응할 수 있다. 물체 인식을 기계에 맡겨도 인간만이 할 수 있는 의료범위는 충분히 남아있다.

출처 : Wired, GOOGLE AI TOOL IDENTIFIES A TUMOR'S MUTATIONS FROM AN IMAGE

발췌 : In new research published today in Nature Medicine, scientists at New York University re-trained an off-the-shelf Google deep learning algorithm to distinguish between two of the most common types of lung cancers with 97 percent accuracy. This type of AI—the same tech that identifies faces, animals, and objects in pictures uploaded to Google’s online services—has proven adept at diagnosing disease before, including diabetic blindness and heart conditions.

논문 : Nature Medicine, Classification and mutation prediction from non–small cell lung cancer histopathology images using deep learning

Abstract : Visual inspection of histopathology slides is one of the main methods used by pathologists to assess the stage, type and subtype of lung tumors. Adenocarcinoma (LUAD) and squamous cell carcinoma (LUSC) are the most prevalent subtypes of lung cancer, and their distinction requires visual inspection by an experienced pathologist. In this study, we trained a deep convolutional neural network (inception v3) on whole-slide images obtained from The Cancer Genome Atlas to accurately and automatically classify them into LUAD, LUSC or normal lung tissue. The performance of our method is comparable to that of pathologists, with an average area under the curve (AUC) of 0.97. Our model was validated on independent datasets of frozen tissues, formalin-fixed paraffin-embedded tissues and biopsies. Furthermore, we trained the network to predict the ten most commonly mutated genes in LUAD. We found that six of them—STK11, EGFR, FAT1, SETBP1, KRAS and TP53—can be predicted from pathology images, with AUCs from 0.733 to 0.856 as measured on a held-out population. These findings suggest that deep-learning models can assist pathologists in the detection of cancer subtype or gene mutations. Our approach can be applied to any cancer type, and the code is available at https://github.com/ncoudray/DeepPATH

게임 테트리스, 불안과 스트레스 감소

세계적인 게임 테트리스에는 불안과 스트레스를 감소시키는 효과가 있다고 한다. 불확실하게 기다리는 시간 동안 집중하게 한다. 테트리스는 불안한 마음을 편안하게 해주는 오락활동이 된다는 의미이다. 기존에 일반적 게임의 장점으로 언급되던 결과가 다시 반복되어 확인된 연구라고 생각된다.

위에서부터 내려오는 여러 색의 블럭을 쌓아가는 테트리스는 확실히 시간을 죽이기 좋은 게임이었다. 요즘은 더 많은 게임이 있지만 상당히 오래 전부터 널리 알려져있는 대표적 게임이다. 이번에 연구자들은 사람들이 많이 해본 대표적 게임인 테트리스로 연구하여, 게임이 사람의 마음에 생기는 불안이나 스트레스를 완화하는 효과가 있다는 결과를 얻었다.

어떤 게임이든 오래 플레이 해본 사람은 실제 사회에서도 게임 안과 같은 상상이나 경험을 하게 된다. 마치 눈 앞에 게임 안의 일이 발생하는 상상을 하는 경우가 있다. 이것은 뇌 속의 이미지와 감각이 게임에 의해 지배되고 있는 상태이다. 테트리스에는 교통사고를 당한 사람의 외상후 스트레스 장애(PTSD)를 경감하는 효과가 있는 것도 확인되었었다.

테트리스 게임으로 불안과 스트레스를 감소시킨다

이러한 테트리스 효과가 오는 원인의 하나로 게임에 강하게 집중하고 빠져드는 상태인 "몰입 Flow"를 들 수 있다. Flow 상태를 경험한 사람은 공간이나 시간으로부터 분리되어 흐르는 물 속에 존재하는 듯한 감각에 사로 잡혔다는 느낌을 받는다.

이번에 스위니 교수는 이러한 테트리스 효과가 사람의 불안한 감정에 미치는 효과를 연구하였다. 시험 등으로 스트레스를 받은 사람들에게 테트리스 게임을 하게 했더니 비교군에 비해 가장 강하게 몰입 상태에 들어가 마음의 불안이 누그러질 수 있었다.

출처 : ArsTechnica, 'Study: Tetris is a great distraction for easing an anxious mind'

논문 : Emotion, 'A better distraction: Exploring the benefits of flow during uncertain waiting periods'

Abstract : A worrisome period of uncertainty frequently precedes important life events, and many of the coping strategies people employ during such waiting periods are ineffective. Distraction can be efficacious, but individuals awaiting uncertain news often fail to lose themselves in a sufficiently diverting activity. Across three studies—two observational and one experimental—we test whether flow-inducing activities provide a better distraction and improve the waiting experience. In Study 1, law graduates (N = 125) who experienced more flow while awaiting their bar exam results reported less worry, fewer negative emotions, and more positive emotions. However, they were often unable to accurately identify personally relevant flow-inducing activities. Study 2 replicated these findings in a longitudinal study of doctoral-level students in the academic job market (N = 141). Study 3 experimentally tested the effects of engaging in a flow activity (via an adaptive Tetris game) on undergraduate participants (N = 309) waiting for peers to rate their physical attractiveness. Study 3 successfully replicated the findings of Studies 1 and 2 with a measure of subjective flow experiences, but the manipulation was only effective for bolstering positive emotion and mitigating negative emotions; it did not reduce worry. Our findings point to challenges in moving people toward flow but suggest that engaging in flow may boost well-being during a period of uncertainty and make waiting a little easier.

인터넷 중독자, WiFi 실패할 때 최악의 반응

WiFi 연결이 끊기면 좌절하고 화가 나는가? 개인적 특성 때문일 수도 있다. 디지털 기술이 작동을 멈추면 사람들은 FOMO라는 상실감을 느낀다고 한다. FOMO는 'Fear Of Missing Out'란 의미의 신조어로 좋은 자리를 놓치고 싶지 않은 마음이라고 한다. 즉 여기선 온라인에 있지 않을 동안 다른 사람들이 겪는 사회적 경험을 나는 놓치고 있다는 불안감을 의미한다.

인터넷 중독자는 WiFi 실패할 때 최악의 반응 보인다

이번 연구에서는 인터넷 중독에 의한 매우 극단적인 반응에 대한 내용이다. 디지털 기술의 실패가 생길 때 개인의 개별적 반응의 차이의 잠재적 관계를 연구하는 것을 목표로 했다. 18~68세의 총 630명의 참가자가 온라인 설문지를 작성했다.

출처 : ScienceDaily, "People with Internet addiction react the worst when WiFi fails: Do you get frustrated and angry when your WiFi connection stops working? It could be because of your personality."

Summary : Do you get frustrated and angry when your WiFi connection stops working? It could be because of your personality. When digital technology stops working, people with a fear of missing out (FOMO) -- the anxiety that you're missing a social experience others might be having while you're not online -- or an internet addiction have more extreme reactions, according to a new study in 'Heliyon'.

논문 : Psychology, Lee Hadlington and Mark Scase. "End-User Frustrations and failures in digital technology: Exploring the role of Fear of Missing out, Internet addiction and Personality."
과학사이트 사이언스 데일리에서는 Heliyon 저널이라고 하는데, 링크는 Psychology로 redirect시켜주네요. heliyon 사이트에선 저널 Psychology라고 나오고, sciencedirect에선 저널 Heliyon이라고 나오네요. 무슨 관계가 있나 보네요. 중요한건 아니고...

Abstract : The present study aimed to explore the potential relationship between individual differences in responses to failures with digital technology. In total, 630 participants (50% male) aged between 18–68 years (M = 41.41, SD = 14.18) completed an online questionnaire. This included a self-report, response to failures in digital technology scale, a measure of Fear of Missing Out, Internet addiction, and the BIG-5 personality traits. Fear of Missing Out, Internet addiction, extraversion, and neuroticism all served as significant positive predictors for maladaptive responses to failures in digital technology. Agreeableness, conscientiousness, and openness acted as significant negative predictors for maladaptive responses to failures in digital technology. The responses to failures in digital technology scale presented good internal reliability, with items loading onto four key factors, these being; ‘maladaptive responses’, ‘adaptive responses’, ‘external support and venting frustrations’, and ‘anger and resignation’. The findings are discussed in the context of the end user experience, particularly where individual differences are seen to influence the level of frustration arising from a failure. The findings are also seen as a potential route for reducing the negative impact of failures in digital technology, particularly in the context of organisational productivity and responses to malicious cyberattacks.

비트코인 Bitcoin, 2033년까지 2도 상승시켜 지구온난화 악영향

Nature Climate Change에 실린 최근 연구결과이다. 비트코인 Bitcoin은 지구온난화를 가속화 시킬 수 있다고 한다. 2033년까지 지구 온도를 2도 이상 높일 수 있다고 한다.

비트코인 Bitcoin, 2033년까지 2도 상승시켜 지구온난화 악영향

Bitcoin은 전기를 많이 요구한다. 이번 연구는 비트코인이 소모하는 전기와 이에 해당하는 CO2 배출량을 산출하였다. 저널 Nature Climate Change에 게재된 새로운 연구에 따르면, Bitcoin 처음 기술이 도입된 이후 지금처럼 사용되면 2033년에 2도의 기온 상승에 충분한 배출량을 생산할 수 있다고 한다.

출처 : sciencedaily, Bitcoin can push global warming above 2 degrees C in a couple decades
Summary: The electricity requirements of Bitcoin have created considerable difficulties, and extensive online discussion, about where to put the facilities or rings that compute the proof-of-work of Bitcoin. A somewhat less discussed issue is the environmental impacts of producing all that electricity.

논문 : Nature Climate Change, Bitcoin emissions alone could push global warming above 2°C
Abstract : Bitcoin is a power-hungry cryptocurrency that is increasingly used as an investment and payment system. Here we show that projected Bitcoin usage, should it follow the rate of adoption of other broadly adopted technologies, could alone produce enough CO2 emissions to push warming above 2 °C within less than three decades.

IBM, 레드햇(Red Hat)을 클라우드 지배 위해 40조원에 인수

IBM이 레드햇 Red Hat을 340억 달러에 인수했다. 우리 돈으로 38조 9천억으로 40조원에 가깝다. 매수 목적은 클라우드 사업의 지배력을 늘리기 위해서라고 한다.

IBM은 지난 24일 오픈소스 소프트웨어 회사인 레드햇을 340억 달러에 인수하기로 했다고 발표했다. 이번 합병이 승인되면 역사상 세번째로 큰 Tech 기업 합병이 될 것이라고한다. Red Hat은 소프트웨어 회사와 관련되어서는 최대 규모라고 밝혔다. 이번 계약을 통해 IBM은 레드햇의 주식을 주당 190달러에 인수할 예정이다. 레드햇의 금요일 시장 가격인 116.68달러보다 70달러 높은 가격이다.

IBM, 레드햇(Red Hat)을 클라우드 지배 위해 4조원에 인수

IBM의 CEO Ginni Rometty는 "레드햇 인수는 게임 체인저이며 클라우드 시장에 대한 모든 것을 바꿔 놓았다. IBM은 세계 최고의 하이브리드 클라우드 제공 업체가되어, 기업들이 자사 클라우드의 비즈니스 가치를 극대화 할 수있는 유일한 오픈 클라우드 솔루션을 제공 할 것입니다."

쉽게 말해 일반 기업 대상의 하는 클라우드 서비스 사업을 지배하겠다는 선언같다. 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 스토리지 및 소프트웨어를 포함한 컴퓨팅 서비스를 제공하는 것을 의미한다. IBM은 Amazon이나 Microsoft와 같이 되기 위해 클라우드 컴퓨팅을 최우선 성장 전략으로 삼았다.

1993년에 설립 된 Red Hat은 1년 후 유명한 Linux OS를 출시하여 소스 코드를 비밀로 하는 사업모델의 Microsoft와 같은 거대 기업에 맞서는 오픈 소스 운동의 선구자가 되었다. Red Hat은 Jim Whitehurst 사장과 현재 경영진이 계속해서 이끌 것이다. Whitehurst는 IBM의 경영진에 합류하여 Rometty에 보고한다.

출처 : Phys.org  "IBM buys software company Red Hat for $34bn in bid for cloud dominance"

2022년까지 전세계에 44조개의 카메라가 존재

2022년까지 전세계에 44조개의 카메라가 존재 - 5년 이내에 전세계에는 44조개의 카메라가 존재하게 된다는 예측입니다. 2022년 이후의 사회는 지금보다 더욱 공상영화에 보던 모습에 가까워지네요. 이러한 현상은 스마트폰의 보급과 사물인터넷(IoT) 기기의 등장하면서 더욱 가속화되고 있습니다. 또한 자동운전 자동차가 확산되면 여기에도 카메라가 탑재됩니다.

2022년까지 전세계에 44조개의 카메라가 존재

주로 컴퓨터 비전 기술 등의 화상 인식 테크놀로지에 투자하는 벤처캐피털 'LDV Capital'가 발표한 조사 결과에 따르면, 2017년 시점에서 14조 개의 카메라 센서가 거리에 존재하며 더욱 상승하고 있습니다. 2022년에는 44조 4000억개가 존재하여 2017년 대비 216%의 증가가 되리라 예측되고 있습니다. 이러한 수치는 거리에 설치되어 있는 감시 카메라의 수가 아니라 스마트폰과 Amazon Echo 같은 스마트홈 기기, 로봇 등에 탑재된 카메라를 포함한 것입니다.

다음 그래프를 보면 2017년에는 14조 개의 카메라 센서가 존재하고 있음을 알 수 있습니다. 그중 72%가 디지털 카메라, 스마트폰 등 보유형 디바이스에 탑재된 것입니다. 7%가 로봇 기기, 3%가 보안 기기, 그리고 18%가 기타 항목입니다. 2022년이 되면 보유형 디바이스의 비율은 59%로 감소하고 스마트홈 기기가 18%로 크게 증가할 전망입니다. 그리고 흥미롭게도 보안 기기가 8%로 증가하고 있습니다. 2017년보다 2배 이상의 성장세를 보이리라 예상되어 앞으로 보안을 목적으로 하는 카메라가 더욱 늘게 되리라 예상됩니다.

LDV Capital은 2022년까지 스마트폰에는 3D센서 등을 포함하여 4개에서 10개의 카메라가 탑재되리라 예측하고 있습니다. 특이하게도 이러한 스마트폰과 다양한 기기의 카메라에 잡힌 이미지와 영상의 대부분은 인간이 보는 용도가 아닙니다. 카메라에 잡힌 이미지와 영상은 컴퓨터에 입력되어 인공지능(AI)이 분석하여 활용하는데 사용됩니다.

출처 : LDV Capital Insights, "45 Billion Cameras by 2022 Fuel Business Opportunities"

자율주행차 택시가 운영되는 2032년 도시의 변화

아주 먼 미래일까요? 2032년 정도에 자율주행차가 택시로 보급되어 운영되는 도시는 어떻게 변화할까요? 서기 2032년, 지금부터 15년 후 미래에는 운전수가 없는 자율주행차 택시를 타고 이동하는 것이 당연하게 될까요? 그런 놀라운 미래 도시를 예견하는 보고서가 이번에 발표되었기에 소개합니다.

자율주행차 택시가 운영되는 2032년 도시의 변화

완전 자율주행차가 시험 기간을 거쳐서 실제 도로에서 운영되려면 앞으로 3~4년이 걸릴 것으로 알려지면서 실용화에 가까워졌습니다. 자동운전 기술은 도시 계획의 혁신적 전환을 가져옵니다. 최근 발표된 보고서 'Driverless Future'에서는 이에 따른 미래 도시의 모습을 예상하고 있습니다. 보고서 'Driverless Future'에 따르면 자율주행차의 보급에 의해 운전수의 인건비가 감소하고 자가용을 소유해야하는 이유도 줄어들게 됩니다. 15년 후 로스앤젤레스에서 200만명 이상의 사람이 자가용을 버릴 것으로 전망하고 있습니다.

이번 연구에서는 뉴욕, 로스앤젤레스, 댈러스의 3개 도시에 대해 조사했습니다. 각각 자동차 보유자의 비율은 현재와 비교해서 60%, 44%, 31퍼센트가 떨어진다는 결과를 얻었습니다. 자가용 소유를 포기한 사람들은 당연히 자율운전차를 운영하는 회사의 서비스를 이용하게 됩니다.

자가용의 수가 적어디면 도로를 달리는 자동차의 수가 절대적으로 감소하게 된다는 뜻입니다. 이렇게 되면 도로와 주차장 등에서 변화가 오게 됩니다. 주차 공간, 도로 규격, 도로 인프라 등에서 변화가 올 수 밖에 없습니다. 가령 지금까지 필요했던 주차 공간이 감소하고 대신에 버스와 자율주행차의 승차장이 합쳐질 수 있습니다. 보행자를 위한 공간도 넓어지게 됩니다. 버스도 자율주행이 될 가능성이 높겠죠. 버스는 정해진 경로를 이동하니 자율주행에 더 유리하죠. 향후 어떤 미래가 올지 더 지켜봐야 하겠습니다.

세계 최초 랜섬웨어는 1989년에 플로피 디스크로 전파되었다

세계 최초의 랜섬웨어는 1989년에 나타났다고 합니다. 당시 주로 사용되던 플로피 디스크로 전파되었습니다.

세계 최초 랜섬웨어는 1989년에 플로피 디스크로 전파되었다

랜섬웨어는 사용자 컴퓨터에 잠입하여 잠복기가 지나면 갑자기 컴퓨터에 저장된 데이터를 사용못하게 하면서 '해제하기 원하면 몸값을 지불하라'고 요구하는 일종의 악성코드입니다. 그런데 최근에 처음 나타난 것이 아니라 Windows 95가 등장하기 이전인 플로피 디스크가 널리 사용되던 1989년에 발생했었습니다.

1989년 12월 벨기에 보험회사에 근무하던 Eddy Willems는 자신에게 송부된 플로피 디스크를 직장에서 사용하던 PC에 넣어 사용하였습니다. 그런데 플로피 디스크에는 AIDS/HIV 감염의 위험도를 확인할 수 있는 프로그램이 들어 있었습니다. Willems는 프로그램을 설치하겠냐는 질문에 동의하였습니다.

이후 크게 문제 없이 지내다가 며칠 후 갑자기 사용하던 컴퓨터가 잠겨 버렸습니다. 그리고 화면에 '파나마에있는 사서함에 189달러를 송금하라'라는 메시지가 표시되었습니다. 또한 상대방은 매우 정중하게도 Willems의 프린터로 Invoice(송장, 거래상품명세서)를 인쇄하여 보내왔습니다. 그것을 보고 Willems는 "젠장, 지불하지"라고 생각하였다고 합니다.

위 사진은 실제로 보내져 온 5인치 플로피 디스크와 종이를 손에 들고 Willems입니다. 이 사건 후 Willems는 컴퓨터 보안 전문가로 활약해 왔습니다. 이 당시 Willems와 마찬가지로 플로피 디스크를 받은 사람은 전세계적으로 2만명 정도였습니다. 이것이 나중에 널리 알려지게 됩다. 'AIDS 플로피 사건'이며 범인인 39세의 Joseph Popp 박사는 결국 체포되었습니다.

현대의 악성코드에 비하면 비교적 구조가 간단하고 시간만 들이면 스스로 대처하는 것도 불가능하지 않았다고 합니다. 사실 파일을 사용할 수 없게 되었다고 하지만 실제로는 파일 이름과 확장자가 다시 쓰여졌고, 문자열을 치환한 암호표는 전문가가 보면 바로 알 수 있는 수준이었다고 합니다.

영국 내에서 컴퓨터 잡지 'PC Business World'를 구독하고 있던 사람들이 이 플로피 디스크를 받았었습니다. 많은 사람을 대상으로 진행된 사건이었지만 구조 자체는 단순하며 송금처를 명확하게 기록해 놓았기에 Popp 박사는 체포되었습니다. Popp가 지정한 계좌의 명의가 'PC Cyborg'라는 회사였기 때문에 'PC Cyborg 사건'이라고도 합니다.

랜섬웨어는 처음에는 계좌를 활용해야 하기에 널리 확산되지 않았지만, 이후 인터넷의 보급으로 2000년대에 들어서는 Gpcode, Krotten, Cryzip와 같은 랜섬웨어가 맹위를 떨치고 있습니다. 또한 최근에는 온라인 통화 '비트코인'도 보급되었기에 익명성을 유지하기 쉬워졌습니다.

랜섬웨어의 시작이라고 할만한 AIDS 플로피 사건에서 실제 사용된 디스크는 지금도 역사적 증거로 보존되어 있습니다. Willems는 사건 이후에 컴퓨터 보안 전문가로서의 경력을 쌓아왔었습니다. 그래서인지 기자가 Willems에게 범인인 Popp 박사에 무언가 말하고 싶은 것은 있는지 물으니 "감사합니다"라고 대답하였습니다.

인간 뇌에 AI(인공지능)를 접속시키려는 스타트업 Neuralink by 엘론 머스크

인간의 뇌에 인공지능 AI를 직접 접속시키는 것을 목표로 하는 새로운 스타트업 기업 Neuralink를 엘론 머스크가 설립하려 합니다. 엘론 머스크는 예전부터 인공지능의 가능성에 주목하여 AI와 인간의 융합에 관심을 가져왔습니다. 이제는 인간 뇌에 AI를 접속하는 기술을 개발하는 기업의 설립을 발표했습니다.

인간 뇌에 AI(인공지능)를 접속시키려는 스타트업 Neuralink by 엘론 머스크

머스크는 Neuralink에 단지 자금을 지원한 것이 아니라 주도적으로 일하고 있습니다. AI를 인간에 활용하기 위한 기술을 개발하려 합니다. Neuralink는 캘리포니아에 거점을 두고 뇌와 관련된 병의 치료에 관심을 두고 있습니다. 그리고 장기적으로는 인간과 AI의 하이브리드를 실현하려 합니다.

그동안 머스크는 급격히 발전하는 AI에 대해 기대와 우려를 동시에 보여주었습니다. 머스크는 인공지능이 곧 인간의 능력을 넘어설 것이기에 AI의 능력에 맞서려면 인간 지원자의 뇌에 AI를 포함시켜 능력을 향상시켜 컴퓨터에 대응할 필요가 있다고 주장합니다. Neuralink는 그러한 기술을 실현하기 위해서 설립된 기업입니다.

Neuralink는 캘리포니아에서 의학 연구기업으로 등록을 마쳤으며 이미 관련 학술분야의 저명한 과학자를 고용하였습니다. 향후 테슬라와 SpaceX가 했던 것처럼 안전성을 입증하기 위한 워킹 샘플을 제시할 예정입니다. AI을 이용한 컴퓨터를 뇌에 접속하여 간질, 파킨슨병에 대처하는 것이 우선적인 목표로 하고 있습니다.

구글 인공지능 부문 딥마인드에서 의료 서비스에 비트코인의 블록체인 기술 활용

구글(Google)의 인공지능 사업부문인 딥마인드(DeepMind)에서 의료 서비스에 비트코인(Bitcoin)의 블록체인 기술을 활용하려 합니다. 최근 구글의 인공지능 딥마인드 기술은 암 치료에도 응용되는 등 의료 부문에도 진출하고 있습니다. 헬스케어 부문으로서 'DeepMind Health'도 발족되어, 영국 국민보건 서비스(NHS)와 협업을 시작하였습니다. 그런데 구글이 NHS에 대한 정보나 권한을 가지지 않을까 하는 우려와 비판도 생기고 있습니다. 이에 구글은 비트코인에서 사용되는 '블록체인' 기술을 사용한 '분산형 디지털 기록 시스템'을 계획하고 있다고 합니다. 의료 분야의 개인정보를 다루면서 생길 문제점에 대해 미리 대비하는 것입니다.

DeepMind Health는 영국의 병원 및 NHS와 연계하여 환자 정보를 실시간 추적하는 신기술 'Verifiable Data Audit'을 2017년 안으로 적용시키려 하고 있습니다. Verifiable Data Audit은 환자의 데이터를 암호화하고 자동적으로 기록하는 디지털 장부입니다. 병원은 이런 기술을 이용하여 환자의 정보를 개별적으로 관리하지 않아도 데이터베이스에 모여진 자료를 근거로 심각한 질병을 미리 검출할 수도 있습니다.

환자 정보를 실시간 추적하는 신기술 'Verifiable Data Audit'

시스템을 구축하기 위해 구글은 NHS 재단의 병원과 데이터 공유 계약을 맺었습니다. 과거 5년간 160만명의 환자 데이터를 구글이 실시간으로 다룰 수 있게 되었습니다. 그러나 'New Scientist'에서는 구글이 NHS의 개인 정보를 갖는 일이 대해 우려하고 비판하는 기사를 실었습니다.

이러한 비판을 받고 딥마인드는 환자들에게 설명회를 하였습니다. 'DeepMind Health'에서 취급하는 데이터는 Google과 공유되지 않으며, 데이터의 공유에는 환자의 동의가 필요하다는 것을 설명하였습니다. DeepMind Health의 블로그에서는 데이터를 보유하고 있는 조직이 동의 없이 환자의 기록을 연구 목적에 사용할 수 없다는 것을 설명하고 있습니다.

이처럼 섬세한 개인 정보를 취급하면서 DeepMind는 비트 코인에 사용되고 있는 기술"블록 체인(분산형 네트워크)"를 환자의 디지털 기록에 응용할 계획이라고 말합니다. 블록 체인은 중앙 집권적이 아니라 전 세계에 분산하는 컴퓨터에 데이터를 위치시킴으로써 리스크 헤지를 실시하는 시스템. 어떤 기술인지는 이하의 기사를 읽으면 잘 압니다.

구글 인공지능 부분 딥마인드, 의료 서비스에 비트코인의 블록체인 기술 활용

블록체인과 동일하게 DeepMind Health의 디지털 데이터베이스의 기록은 추가만 할 수 있어서 몰래 누군가 삭제할 수 없으며 제3자에 의해 조작이 되지 않습니다. 하지만 블록체인 분산화 시스템은 디지털 데이터의 검증을 하기 위해 시스템의 참여자 모두의 단말기에서 복잡한 계산을 반복하게 됩니다. 이러한 사용자들의 전력 에너지 사용량은 키프로스 공화국의 소비전력과 비슷한 수준이라고 하네요.

딥마인드 보안 부문의 책임자인 Ben Laurie는 데이터의 안전성을 확보하기 위해 블록체인을 사용하게 되면 엄청난 손실이 있다고 말합니다. 그래서 딥마인드는 모든 데이터를 분산화할 필요는 없다고 주장하고 있습니다. 하지만 이들의 시스템은 아직 개발중이어서 최종적으로 어떤 형태로 완성될지 아직 알 수 없습니다. 장기적으로 환자가 어디서 어떻게 데이터가 쓰였는지 자신이 검증할 수 있도록 기능을 향상시키겠다고 합니다.

트럼프 대통령은 백안관 회견에 참석 못한 기자들을 위해 'Skype자리'를 배치

그동안 백악관에서 열리는 기자 회견에는 허가증이 발행된 언론인만 참석할 수 있었습니다. 그런데 최근 미국 트럼프 대통령의 백안관 기자 회견에는 Skype자리가 설치되었습니다. 백악관의 소재지인 워싱턴 D.C.에서 멀리 떨어진 곳을 거점으로 하는 미디어를 고려한 조치입니다. 또한 CNN과 같이 거대 자금력을 바탕으로 정치 기득권 세력과 결탁한 언론만이 아니라, 작은 언론들도 바로 보도를 할 수 있도록 한 조치라 생각됩니다. 편향적이고 조작적인 뉴스 보도를 지속하고 있기에 일종의 대안 언론을 키우기 위한 조치가 아닐까 생각됩니다. 대형 미디어의 시대가 저물고 있습니다.

트럼프 대통령은 백안관 회견에 참석 못한 기자들을 위해 'Skype자리'를 배치

백악관 대변인인 숀 스파이서는 2017년 1월 23일에 열린 기자 회견에서 앞으로 백악관의 미디어 룸에 4자리의 'Skype자리'를 설치하겠다고 밝혔습니다. 스파이서에 따르면 Skype자리는 워싱턴 D.C.에서 50마일(약 80km)이상 떨어진 지역에 사는 기자과 출입증을 받지 못한 기자들에게 공개된다고 밝혔습니다. 기자 회견에 참석하기 위한 원 데이 패스는 어느 조직에서도 신청 가능하지만, 패스가 발행되는 것은 일부 언론에 한정됩니다. 따라서 이번 조치로 향후에는 대형 미디어 이외의 기자도 참석할 수 있는 가능성이 생겼습니다.

스파이서 씨는 회견에서 Skype자리를 얻기 위한 상세한 기준 등에 대해서는 언급하지 않았지만, "백악관으로 바로 올 수 없거나 충분한 돈이 없는 미디어 때문에 이러한 플랫폼을 마련하는 것은 트럼프 정권의 이익이 될 것입니다"라고 말했습니다. 또한 "트럼프에 악의적인 뉴스를 보도하는 미디어가 늘고 있습니다다"라고 말하면서 그 증거로서 '트럼프가 오벌 오피스에서 킹 목사의 흉상을 철거했다'는 잘못된 보도를 예로 들었습니다.

가상화폐에 대해 알아야 할 것들 정리 (가상통화, 암호화화폐, Cryptocurrency)

Bitcoin(비트 코인)로 대표되는 가상통화(암호화화폐, cryptocurrency)는 향후 갈수록 보급이 늘어나고 중요성이 증가될 것으로 보입니다. 그런데 최근 우리나라에서는 가짜 가상화폐들이 사기에 이용되기도 합니다. 그래서 가상화폐에 대하여 알아야 할 것들을 소개합니다. '가상 화폐란 무엇인가?'라는 제목으로 Blockgeeks라는 사이트에서 정리하여 소개한 내용입니다.

가상화폐에 대해 알아야 할 것들 정리 (가상통화, 암호화화폐, Cryptocurrency)

2016년에는 비트코인의 시가 총액이 사상 최고치를 기록하는 등 가상화폐는 세계적인 트렌드가 되고 있습니다. 그러나 여전히 이해되지 않는 면이 많기에 가상화폐는 많은 사람에게 무서운 존재입니다. 2016년말 시점에서 가상화폐를 현실 세계에서 사용할 기회는 한정적이며, 대부분은 논문으로 발표되는 프로젝트에 불과합니다. Blockgeeks의 기사에 따르면, 은행가, 컨설턴트, 과학자, 심지어 소프트웨어 개발자조차 가상 화폐에 대한 지식이 부족하며 기본적인 개념조차 이해하지 못한 사람도 많다고 합니다.

1. 가상 화폐의 탄생 역사

비트코인 등의 가상통화는 다른 발명의 부산물로서 탄생했다는 사실은 별로 알려져 있지 않습니다. 비트코인의 탄생에 관여한 나카모토 사토시는 가상 화폐 자체를 발명한 것은 아닙니다. 그러나 나카모토의 아이디어는 가상화폐 시스템의 근거가 되고 있습니다.

1990년대에 지방자치 단체에서 사용되기 위해 디지털 세계의 송금 시스템의 개발이 진행되었는데 이러한 모든 시도는 실패로 끝났습니다. 그것들은 모두 하나의 핵심 서버가 중앙집권적으로 통화 결제 시스템을 관리한다는 구조였습니다. 따라서 최고 수준의 신뢰성이 요구되는 통화 서비스에서는 결코 안정적인 시스템을 구축하는 것은 불가능하였습니다. 따라서 디지털 통화 시스템은 실현되지 못했습니다.

중앙집권적인 시스템이 실패하는 것을 본 나카모토는 중앙 서버를 사용하지 않는 디지털 통화 시스템을 구축하고자 하였습니다. 그리고 비중앙집권적인 분산형 시스템을 만드는 데 파일 공유시스템에서 사용하던 P2P를 사용했습니다. 이러한 결정은 기술적인 복잡성을 수반하게 되었지만 디지털 통화의 실현을 가능하게 만들었습니다.

디지털통화 결제 시스템에서 요구되는 가장 중요한 것은 '이중 지불 방지'입니다. 현실 세계 통화와 달리 물리적 매체를 갖지 않는 디지털 통화는 쉽게 복제할 수 있기에 통화의 중복 이용을 어떻게 방지하는지가 기술적으로 가장 큰 과제의 하나입니다. 나카모토가 고안한 분산형 시스템에서는 핵이 되는 서버는 존재하지 않습니다. 그러므로 조작이 불가능한 신뢰성을 실현할 수 있었습니다.

2. 가상화폐 시스템

나카모토의 생각은 가상통화 시스템에서 이용하는 암호화는 모두 peer 네트워크로 구성됩니다. (이른바 P2P는 Peer to Peer를 말하죠) 그리고 모든 피어는 모든 거래의 완전한 이력, 모든 계좌 잔액 기록을 가지고 있습니다. 이러한 이력은 예를 들면 'Bob은 x 비트코인(BTC)을 Alice에게 주었습니다'와 같은 '트랜잭션'으로 불리는 파일의 집합체이며, 모두 공개 키 암호시스템에서 암호화되어 있습니다. 공개 키로 서명(암호화)된 트랜잭션이 Peer 네트워크 내에서 전달된다는 것은 일반적 P2P와 동일하며 특별한 점은 없습니다.

트랜잭션은 네트워크 전체에서 거의 순식간에 파악되지만 일정 시간이 경과하고 나면 처음으로 '확인' 받게 됩니다. 이러한 확인 작업이 가상화폐의 신뢰성을 담보하는 중요한 개념이 되고 있습니다. 이러한 확인 작업은 트랜잭션이 조작되어 있지 않다는 사실, 즉 거래가 정당하게 이루어져 이중으로 결제되지 않았음을 확인하는 작업입니다. 확인이 되면 Blockchain(블록체인)이라는 원장에 기록되어 고정화되면서 변경이 불가능하게 됩니다.

가상통화 시스템에서 중요한 '거래 확인 작업'은 miner(마이너)라고 불리는 사람만이 할 수 있읍니다. 마이너가 정당한 거래를 확인하는 도장을 찍고 네트워크 전체에 확산시킵니다. 트랜잭션이 마이너에 의해 확인되면 모든 노드는 데이터베이스에 추가되며 이것은 블록 체인의 일부입니다. 이렇듯 마이너에 의한 확인 작업이 가상화폐 시스템을 지탱하고 있기에, 마이너는 확인 작업의 대가로 토큰(일반적으로 가상화폐)을 분배받는다는 것이 모든 가상화폐로 도입된 구조입니다.

컴퓨터 전원을 제공하고 대가로 토큰을 받은 마이너로의 참가에는 제한이 없습니다. 누구나 컴퓨터 파워를 제공하고 마이너가 될 수 있습니다. 그러나 분산 네트워크 자체에는 마이너에게 확인 작업을 위탁하는 권한이 없기 때문에 마이너가 암호를 마구 해독하지 않도록 막는 메커니즘이 필요합니다. 그래서 나카모토는 확인 작업을 하는 마이너에게 거래와 거래를 연결하여 맞추는 암호화된 해시를 발견하는 'Proof-of-Work(작업 증명)'이라고 하는 역할을 부과했습니다. 예를 들면 비트코인에서는 SHA-256 해시 알고리즘에 의한 해시 발굴 작업이 채용되었습니다. 마이너가 가상화폐 시스템의 암호 해독 작업을 완료하고 암호 퍼즐을 풀었을 때 비트코인이 만들어집니다. 이러한 발굴 작업은 컴퓨터의 성능이 높아지면서 난이도도 상향되는 구조로 되어 있기에 네트워크 안정성을 확보하고 있습니다.

즉 P2P로 가상화폐가 거래되는데, 이러한 거래가 완료되기 위해서는 마이너가 추가로 확인해 주어야 합니다. 마이너는 거래가 정상적으로 되었음을 확인해주고 돈을 받습니다. 그런데 아무나 마이너로서 확인작업을 할 수 없도록 별도의 작업이 부가됩니다. 이러한 작업을 채굴, 마이닝이라고 하는 것이죠. 결국 가상화폐 시스템의 신뢰성은 강력한 암호화에 의해서 보호됩니다. 즉 인간에 의해서가 아니라 수학에 의해서만 시스템의 신뢰성이 보장되고 있는 것이죠. 이론적으로는 가상화폐 시스템이 조작될 확률은 소행성이 집에 낙하할 확률보다 낮다고 할 정도로 높은 보안을 유지하고 있습니다.

3. 트랜잭션의 특징

가상 화폐의 거래 이력인 트랜잭션에는 아래의 5가지 특징이 있습니다. 이것들은 모두 가상통화 결제 시스템의 안전성, 편리성을 지탱하는 근거가 되고 있습니다.

1) 불가역성
확인되어 블록체인에 기록된 트랜잭션은 결코 되돌릴 수 없습니다. 가령 사기꾼을 상대로 송금하거나 해커에 의해서 컴퓨터에서 가상화폐를 빼낸 경우에도 아무도 도와주지 못합니다. 즉 가상화폐의 세계에는 신용카드와 같은 사회안전망은 없습니다.

2) 익명성
모든 가상통화 계좌 및 거래는 현실 세계의 누군가와 연결됩니다. 하지만 가상화폐의 이용하는데는 약 30문자의 여러 숫자 주소 형식으로 비트코인 등의 가상 화폐를 취급합니다. 트랜잭션 흐름 자체를 분석할 수는 있지만 이를 사용히는 사람을 추적하는 것은 불가능합니다. 즉 거래의 익명성을 완벽하게 보증합니다.

3) 고속이고 전세계적
트랜잭션은 피어 네트워크 내에 순식간에 전파되며 몇분 후에 확인 작업이 완료됩니다. 가상화폐 거래는 네트워크 내에서 일어나는 것이지 가상 화폐 거래 주체가 세계 어디에 실존하는지에 대해서는 무관심합니다. 눈앞의 사람에게 송금하는 것과 지구의 뒤편에 있는 사람에게 송금하는 것은 똑같습니다. 즉 고속 거래가 전세계적 규모로 가능하며, 국가와 지역이라는 물리적 제한과 무관합니다.

4) 안전성
가상화폐는 공개키 암호 시스템에서 암호화되어 있습니다. 즉 비밀키의 소유자만 암호를 해독하여 송금 처리를 실시하고 가상화폐를 사용할 수 있습니다. 강력한 암호 시스템과 엄청나게 큰 숫자로 구성된 강력한 시스템을 깨는 것은 불가능합니다.

5) 자기완결성
가상 화폐를 사용하는데 누군가에게 허가를 받거나 절차를 의뢰할 필요는 없습니다. 누구나 무료로 다운로드할 수 있는 소프트웨어를 사용하고, 혼자 암호화 통신을 송수신하고 가상통화 결제가 가능합니다.

4. 새로운 경제 체계

앞에서 언급한 5가지 특징을 가진 시스템에서는 누구의 허락 없이 세계 어디서나 언제든지 누구라도 가상화폐를 사용할 수 있습니다. 통화 발행 권한을 갖는 기관이 존재하지 않기에 환율 조작도 불가능하고 거래 가격은 순전한 수요와 공급의 균형에 의해서 결정되기에 '디지털 세계의 골드'라는 표현이 나오게 되었습니다. 일반 돈에 비하면 아직 새로우며 불안정하지만 향후 몇년이 지날수록 가상화폐를 사용하기 위한 표준화가 증가할 것으로 예상됩니다.

기존 금융 시스템과 비슷하면서도 혁명적인 시스템인 가상화폐는 혁신성 때문에 성공하고 있습니다. 예를 들면 비트코인은 열광적인 지지를 가졌기에 기술보다는 종교에 가깝다는 평가도 있을 정도입니다. 디지털 골드인 가상 화폐는 정치적 영향을 받지 않는 안전한 금융 자산이기에 브렉시트와 미국 대선과 같은 세계적 정치변화를 거치면서 더욱 관심을 받고 있습니다.

또한 가상화폐는 투기의 대상으로도 관심을 받고 있습니다. 불과 하루 사이에 시장 가치가 2배가 되거나 절반으로 감소하는 경우가 발생할 수 있습니다. 그래서 수많은 사기가 성행하는 이유일 것입니다. 지금도 비트코인 이외에도 수많은 가상통화가 우후죽순으로 생기고 있으며 꾸준히 거래량을 늘리고 있습니다. 나중에 흔적도 없이 사라지는 것도 많은 것입니다.

2016년말 기준으로 주요한 가상화폐를 거래량순에 나열하면 다음과 같습니다. 2위 이하에 비하여 10배 이상으로 많은 것이 비트코인입니다. 시장 가치가 제로 상태에서 출발한 비트코인은 7년 후에 1BTC가 650달러까지 상승하면서 하루 거래량은 20만건을 넘는 규모까지 성장하고 있습니다.

비트코인 이외에도 은행에서 채용이 늘어나고 있는 Ripple, 비트코인이 골드라면 실버 수준으로 사용되기 위한 비트코인의 형제 Litecoin, 보안성을 높이기 위한 cryptonite 알고리즘을 도입한 Monero 등 현재 표준으로 사용되는 비트코인 외에도 수많은 암호화화폐가 탄생하고 있습니다.

가상화폐 시장은 아직 초기 단계이며 상상 이상으로 빠르게 매일같이 새로운 가상화폐가 탄생하고 도태되고 있습니다. 가상화폐가 탄생한 초기의 투자가는 만일 그 가상화폐가 발전한 경우에는 엄청난 재산을 얻을 가능성이 있기 때문에 많은 사람들이 몰려들지만 몇달 지났을 때에도 살아남는 경우는 거의 없습니다. 버림받은 좀비 가상화폐의 시체가 넘쳐나고 있습니다. 현시점에서 표준의 지위를 차지하고 있는 비트코인에서조차 향후 성장이 계속되리라고 보장되지 않으며 새로운 가상화폐로 대체할 가능성은 충분히 있습니다. 어쨌든 2017년 이후에도 가상화폐가 계속 성장할 것으로 보입니다.

대부분의 학생은 인터넷의 보통 기사와 광고 기사를 구분 못한다

인터넷 네이티브, 모바일 네이티브라는 말이 있습니다. 성인이 되어서 발달된 인터넷과 모바일 세계를 접한 세대와 달리, 어릴 때부터 이런 환경에서 자란세대를 말합니다. 태어날 때부터 이미 인터넷이 있었고 당연하게 인터넷을 사용하던 인터넷 네이티브 세대와 이제는 더 나아가서 모바일 기기를 어린 아기때부터 다루는 모바일 네이티브 세대가 나왔습니다. 어린 아기들에게 스마트폰이나 탭을 주어 조용히 시키는 것은 좋지 못하다고 하는데, 이제 자라는 세대는 그런 환경에서 성장하고 있습니다.

대부분의 학생은 인터넷의 보통 기사와 광고 기사를 구분 못한다

그런데 모바일은 아니어도 인터넷 네이티브인 젊은층 학생들은 인터넷 정보의 신빙성과 신뢰성을 분별하지 못한다는 조사 보고가 최근 발표되었습니다. 이와 유사한 결과는 예전에도 보았던 기억이 있습니다. 본 블로그에도 이미 글을 썼었습니다. 이번 연구는 스탠포드 대학교에서 7804명의 학생을 대상으로 이루어졌습니다. 단순히 돈을 받고 써주는 광고성 기사를 진짜 기사와 구별하지 못하는 것을 넘어서, 기사의 진위 여부를 스스로 판단하는 능력이 없음을 말하는 것입니다.

인터넷 SNS로 돌아다니는 내용에 대하여 진위 여부를 스스로 판단하지 못하고 진실로 받아들인다는 말입니다. 상당히 무서운 일이 아닐 수 없습니다. 세상에는 헛소문과 비방과 부풀리기가 아주 많은데 말이죠. 어쩌면 심리학적으로 '문자화'와 일맥상통하지 않은가라는 생각도 들었습니다. 화면으로 보는 내용에 대하여 맹종하는 것이죠. 그렇기에 젊은층을 대상으로 심리조작과 대중조작이 매우 쉬운듯 싶습니다. 더구나 요새는 SNS를 사용하면 된다는 말이니까요 더욱 쉽겠죠. 이에 대한 규제가 절실해 보입니다.

스탠퍼드대학교 연구팀은 7804명의 중학생을 대상으로 웹 사이트의 기사와 페이스북과 트위터 등 SNS의 정보가 신뢰할 수 있는지를 판단하게 하는 조사를 실시했습니다. 조사는 웹 사이트의 여러 정보가 신뢰할 수 있는지와 그렇게 생각되는 이유를 기술하는 방식으로 이루어졌습니다.

Stanford researchers find students have trouble judging the credibility of information online

EVALUATING INFORMATION: THE CORNERSTONE OF CIVIC ONLINE REASONING

SNS를 통하여 친구들과 문자와 사진을 자유롭게 쓰고 읽는 디지털 네이티브 세대인 중학생들은 보통 기사와 광고 목적으로 쓴 기사를 무려 82%의 학생이 구별하지 못했습니다. 예를 들어 어떤 은행장이 젊은이들은 자신들의 금융적 조언을 받을 필요성을 있다는 광고를 했는데, 인터뷰 형식으로 진행한 기사에 대하여 3명중 2명의 학생은 광고인지 여부를 신경쓰지 않았습니다. 사실이든 광고이든 거짓이든 기사의 형식으로 진실로 가장하면 대부분의 학생은 속는다는 말입니다.

또한 더 웃낀 것은 사진의 크기입니다. 조사에서는 인터넷에서 찾은 정보 내용의 신빙성을 어떻게 판단하는지 조사했습니다. 학생들이 중요시하는 것은 내용이 자세하게 되어 있는지, 또한 첨부된 사진이 클수록 신뢰할 수 있다고 생각하는 경향에 있었습니다. 사실인지 아닌지 내용 전후 맥락과 글쓴이의 의도를 파악해야 하는데, 그렇지 않고 단지 내용이 얼마나 자세한지 사진은 얼마나 큰지로 진실 여부를 판별하고 있습니다. 예정보다 광고계나 정치계에서는 대중조작을 매우 쉽게 할 수 있겠네요. 매우 우려되는 상황입니다. 인터넷 정보의 신빙성에 의문을 가지는 것이 매우 중요하며 어떻게 신뢰성 있는 정보를 선택할 수 있는지 등을 교육시킬 필요가 있습니다.

완전 자동운전 하는 테슬라 모델X, 출근길 주행과 주차까지

최근 테슬라 모터스는 완전 자동운전하는 자동차에 대해 새로운 발표를 하였습니다. 자동운전을 위해 필요한 카메라, 센서 등의 하드웨어를 자신들이 생산하는 모든 차량에 탑재할 것이라고 합니다. 또한 자동운전 기능을 사용하여 집에서 회사까지 모델X를 타고 출퇴근하는 모습을 재현한 영상을 공개하였습니다. 출근길 주행과 회사에서 주차까지 해내고 있습니다.

동영상 내용은 다음과 같습니다. 모델 X를 타고 집을 출발합니다. 운전자는 핸들을 움직이지도 않으며 악셀 등도 밟지 않습니다. 먼저 신호등이 없는 교차로에서 일단 정지합니다. 이후에 시원하게 달리는 모습도 보여줍니다. 차체에는 8개의 카메라가 설치되어 있어서 주변의 상황을 늘 모니터링합니다. 사거리에서도 카메라와 레이더를 사용하여 충돌할 위험이 없는지 확인합니다. 그리고 빨간 신호등에서는 정지합니다. 고속도로 같은 도로도 순조롭게 주행합니다. 전방을 촬영하는 카메라도 보여주는데요. 주위 360도 모든 상황을 인식할 수 있는 시스템이 탑재되어 있습니다. 마침내 직장에 도착하면 회사 입구에 정차하고 운전자는 내립니다. 그후에는 알아서 주차할 장소를 찾아서 이동합니다. 평행 주차까지 마무리 하는 모습입니다.

주변 360도와 최대 250미터 앞까지 보는 8대의 카메라, 기존의 2배 거리까지 물체를 탐지하는 업데이트된 12개의 초음파 센서, 전방 레이더를 이용하여 호우, 안개, 먼지 등의 상황에서도 주행할 수 있습니다.

테슬라는 이러한 자동운전 기능에서 이른바 '완전 자동운전'에 해당하는 레벨5에 대응하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 수준의 자동운전 기술을 둘러싸고 IT 기업인 구글과 기존 자동차 업체 등이 모두 2020년까지 실용화를 목표로 개발하고 있습니다. 즉 IT업계와 자동차 업계 모두에서 미래 기술로 보고 있다는 의미인데요, 여기에 전기차로 시작한 테슬라가 참여하게 되었습니다. 혁신에 혁신을 더하는 것이죠.

테슬라는 2017년 중에는 자동운전 기능을 실용화하려고 하는데 예정대로 실제 도로에서 자동운전이 실용화되게 되면 타사에 앞설 수 있게 됩니다. 엘론 머스크는 자동운전 기능만으로 로스엔젤레스에서 뉴욕까지의 미국 대륙 횡단을 2017년 말까지 성공시킬 계획을 발표하였습니다. 운전자는 핸들과 페달을 전혀 조작하지 않고 배터리 충전도 차량이 자동으로 실시하도록 계획되어 있습니다.

애플에서 아이폰 없이도 애플워치(Apple Watch)를 사용가능하게 계획중

애플이 발표한 스마트워치 'Apple Watch'는 아이폰(iPhone)과 블루투스(Bluetooth)로 연결하여 사용할 필요가 있습니다. 그러나 향후 아이폰 없이도 모든 기능을 사용할 수 있는 단말기가 될 가능성이 있다는 소식입니다. 너무 당연한 이야기가 아닐까요. 그러나 아직은 아닌듯 싶네요. 조금 더 기다려야 할 듯 보입니다. 디자인과 디스플레이 등에서도 뒤쳐져 있는데요, 앞으로 원형 디자인과 OLED 디스플레이을 채용해야 할 듯 싶습니다.

애플에서 아이폰 없이도 애플워치(Apple Watch)를 사용가능하게 계획중

그동안 발매가 되기를 기다려온 제2세대 애플워치에 관한 각종 소문이 난무하고 있었습니다. 그중에는 모바일 통신 기능을 갖게 된다는 것도 있었습니다. 그러나 블룸버그의 최신 보도에 따르면 Apple Watch에 모바일 통신을 탑재하기로 계획했지만 이를 차기 제품에 채용하는 것은 연기가 되었다고 합니다. 그 이유는 매우 단순합니다. 애플워치에 LTE통신 기능을 탑재한 경우에 배터리 수명에서 문제가 생길 수 있기 때문이라고 합니다.

전해지는 바에 따르면 지금 Apple은 보다 저전력으로 동작하는 모바일 통신칩을 개발하는 단계라고 합니다. 다음 애플워치는 제1세대과 마찬가지로 iPhone과 페어링하여 사용하게 됩니다. 그러나 좋은 소식도 있습니다. 차기작에 탑재되는 새로운 기능으로는 'GPS'가 있습니다. 달리기나 자전거 등 운동을 하는 사용자에게는 흥미로운 업데이트가 될 것이라고 Ars Technica는 보도하고 있습니다.

기존 애플워치는 페어링하고 있는 아이폰의 GPS를 사용하는 방식입니다. 그러나 다음 모델에서는 본체에 GPS기능을 탑재한다는 것입니다. 또한 앞에서도 언급드렸듯이 가까운 미래에는 모바일 통신 기능도 탑재할 계획입니다. 그래서 만일 이런 기능이 실현되면 애플워치는 아이폰 없이도 시계와 스마트기기의 모든 기능을 제대로 활용할 수 있게 될 것입니다. 아무튼 다른 스마트워치에서는 이미 구현이 되는 기능이 미비한 점은 안타깝네요. 사실 개인적으로 디자인과 디스플레이가 제일 문제라고 생각되지만요.

애플이 인공지능으로 감정을 읽는 스타트업 기업을 인수

애플이 인공지능 전문가를 NVIDIA에서 데려왔다는 사실이 작년 10월에 보도된바 있습니다. 그런데 이번에는 아예 기업을 인수했습니다. 인간의 얼굴 표정을 분석하고 감정을 읽는 인공지능 기술을 개발중인 스타트업 Emotient을 인수하였습니다.

애플이 인공지능으로 감정을 읽는 스타트업 기업을 인수

애플이 인공지능 벤쳐기업을 인수한 것을 처음 보도한 언론은 월스트리트 저널입니다. 이에 따르면 매입된 기업은 인공지능 기술을 사용하여 영상에 비치는 인물의 표정을 분석하고, 매 프레임마다 인물의 감정을 알아내는 기술을 개발하는 Emotient라는 스타트업입니다.
참조: Apple Buys Artificial-Intelligence Startup Emotient, The Wall Street Journal

Emotient의 감정 측정기는 Attention(주의), engagement(반응), emotion(희로애락)의 3가지 요소를 읽을 수 있습니다. 예를 들어 광고를 본 고객이 '어디서 어떻게 느끼고 있는가'와 같은 관심도과 이에 따른 행동을 알 수 있습니다.

Apple은 월스트리트 저널 보도에 대해서 인수 목적이나 계획을 설명할 수는 없다고 답했습니다. 평소에 진행하는 다른 테크놀로지 기업의 경우와 다를바 없다는 입장입니다. 향후 계획을 밝히지 않는 전형적 답변이죠. 다만, 최근 여러 IT기업들의 발전 추이를 보면 애플이 어떤 의도를 가지고 있는지 명확합니다. 인공지능은 자동운전 전기자동차와 사물인터넷 이후에 산업 발전을 이끌 기술이라 생각됩니다.

구글 인공지능(딥마인드) 알파고, 유럽의 바둑 챔피언에게 5연승

최근에 인공지능 바둑 개발에 대해 소개드린바 있습니다. 최신 뉴스에 따르면 구글의 인공지능(AI, 딥마인드 DeepMind)이 유럽 대회를 3번 우승한 프로 기사에게 5연승했다고합니다. 비록 세계 챔피언을 아니라고 해도 중국인 프로기사에게 컴퓨터가 이겼다는 것은 놀라운 일입니다. 아래 동영상 인터뷰를 보면 판후이와 개발자의 소감이 있습니다. 처음으로 프로기사를 이긴 컴퓨터 프로그램으로 매우 기뻐하고 있습니다. 어제 뉴스를 보니 3월에 이세돌9단과 대국한다고도 하네요.

구글 인공지능(딥마인드) 알파고, 유럽의 바둑 챔피언에게 5연승

그동안 인공지능 바둑은 아마추어 수준에서도 인간을 이기기 힘들었습니다. 이에 대해 체스/장기와 바둑의 구조적 차이 때문이라고 설명드린바 있습니다. 단순 계산으로 따지면 바둑이 더 복잡하지만, 인간에게는 동등한 난이도를 가집니다. 인간과 컴퓨터의 사고 알고리즘 차이라고 말씀드린바 있습니다.

컴퓨터는 이미 체스 외에 퀴즈 프로그램과 같은 다른 게임들에서 인간을 이겨왔습니다. 단순히 경우의 수로만 따지면 바둑은 체스의 10의 '구골'배만큼 복잡하다고 합니다. 10의 100제곱배입니다. 따라서 기존에 사용하던 '가능한 모든 패턴을 예측하는 방법'으로는 인간을 이기기 힘듭니다. 지난 글에서 인간의 사고를 모방하는 인공지능이 필요하다고 말씀드린바 있습니다. 그런데 벌써 나온 것인가요?

참고1. 구글과 페이스북이 인공지능 바둑에서 경쟁한다
참고2. 텐서플로우 TensorFlow, 구글이 공개한 오픈소스 기계학습 인공지능 AI 엔진

최근 구글 인공지능(AI) 부서인 딥마인드에서 개발한 프로그램이 상당한 발전을 이루었습니다. 유럽 바둑 챔피언에게 도전하여 승리를 거두었습니다. 딥마인드의 AlphaGo(알파고)는 2015년 10월 유럽대회를 3번 우승한 판후이(Fan Hui)와 비공개로 대국을 하여 5전 5승으로 이겼습니다. 이러한 결과는 학술지 Nature에 2016년 1월 28일에 게재되었습니다.

논문: Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search, Nature (2016) v529, p484–489

이제 2016년 3월에는 세계 최정상 프로기사이며 챔피언인 이세돌 9단과 대국합니다. 놓치지 말고 보시기 바랍니다. 단순히 대국 결과가 중요한 것만은아닙니다. 이번에 계속 새로운 결과를 보여주는 딥마인드는 단순한 게임 전용 소프트웨어가 아닙니다. 기존에 체스에서 카스파로프와 싸웠던 딥블루는 체스만을 위한 프로그램이었습니다. 하지만 최근 개발되고 있는 구글의 딥마인드는 모든 분야에 활용될 수 있습니다.

다른 게임에서도 기계학습 방법으로 AI 스스로 전략을 배워서 이겨왔습니다. 이번 알파고(AlphaGo)의 접근방식도 같다고 합니다. 이번에는 구글의 클라우드 플랫폼을 활용하고 있습니다. 단순히 수많은 패턴을 초고속으로 연산하는 방식이 아니라는 말이죠. 그렇게 해서는 이미지적 사고를 사용하는 인간을 바둑에서 이길 수 없을겁니다. 단순히 바둑 챔피언과 대국하여 이기거나 동등하게 싸운다는 것이 중요하지 않습니다. 다른 모든 분야에 개발되는 인공지능 기술을 활용할 수 있다는 사실이 중요하겠습니다. 바둑 대국에서도 이번에 이세돌9단에 진다고 하더라도 스스로 발전하여 얼마 지나지 않으면 이길 수 있다는 의미이기도 합니다. 무섭고도 놀라운 일이죠.

자동운전 자율주행 자동차 사업에 구글과 포드의 협력 무산

요즘 많은 회사에서 개발하고 있는 자율주행 자동차 사업에서 구글과 포드가 협력하기로 하였다는 보도가 있었습니다. 하지만 최근 보도에 의하면 관련 협업은 무산되었고 구글은 다른 파트너를 구하고 있다고 합니다. 이런 사건이 발생한 배경에는 관련 기술의 성격과 연관이 있습니다. 자동운전 되는 자동차는 기존의 기계산업의 성격과 다릅니다. 디지털 전자산업이라 할 수 있죠. 그래서인지 구글, 애플 등 많은 관련 회사들이 참여하고 있는데, 기존 자동차 업체들의 관심사도 높습니다.

자동운전 자율주행 자동차 사업에 구글과 포드의 협력 무산

이번에 기존의 대표적 업체인 포드가 Google과 손잡고 벤처 회사를 설립하기로 하였다는 보도도 그런 맥락이라 할 수 있습니다. 향후 산업계 흐름을 보여주는 단적인 사례라 할 수 있습니다. 비록 두 회사의 협력이 안되었다고 하더라도, 서로 다른 두 산업계의 다른 회사들이 이런 방식으로 연합할 가능성이 높아 보입니다. 실제로 이번 CES 2016에는 포드와 아마존의 협업이 발표되기도 하였습니다.

Google는 검색엔진으로 성장한 거대 기업입니다. 하지만 자율주행 자동차를 만드는데에는 디지털 기술 외에 기계적 차체, 디자인 등의 제조 노하우가 필요합니다. 또한 거대한 규모의 공장 투자도 필요하죠. 물론 구글도 자금은 많지만 다른 기업과 협력할 수 있다면 더욱 쉬워질겁니다. 포드는 반대로 차량 구동기술에 대해 뛰어납니다. 포드와 같은 회사는 구글과 같은 소프트웨어 기반의 화사로부터 자동운전 제어 기술에 대해 도움을 받을 수 있습니다.

포드는 12월 15일에 캘리포니아의 도로에서 셀프 드라이빙 자동차의 주행 시험을 시작하기로 발표한 바 있습니다. 닛산, 볼보, 메르세데스 벤츠 등 여러 자동차 회사와 이들과 협업하는 부품 메이커들도 자율주행 차량을 실용화 할 수 있도록 연구하고 있습니다. 2020년까지 제품으로 나올 수 있지 않을까 기대하고 있습니다. 그런 상황에서 이미 관련 차량을 대중에게 보여주며 실제로 주행 시험을 하고 있던 구글과 손잡는다는 보도는 매우 의미가 큽니다. 단숨에 선발주자가 되는 상황입니다. 비록 어찌된 상황인지 사실이 아니라고 판명되었지만 향후에 비슷한 협업은 많아질겁니다. 앞에서도 언급한 포드와 아마존의 경우처럼 말이죠.

Google과 포드가 협력하리라 추측하게된 배경에는 전 포드 CEO였던 존 크라프칙이 있습니다. 그는 현재 구글에서 사업을 이끌고 있는데 지난 14년간 포드에서 일해왔던 인물입니다. 이번 사건도 상당 수준에서 협업하기로 하였다가 막판에 어긋났는지도 모릅니다. 어쨋든 향후 거대 소프트웨어와 하드웨어 기업 간의 협업이 많아지리라 예상됩니다. 기존 스마트폰에서 있어왔던 양상이 자동차 산업에서도 나타나리라 생각됩니다. 물론 플랫폼 장악을 위해서 서로 간의 엄청난 경쟁이 있겠지만요.


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구글과 페이스북이 인공지능 바둑에서 경쟁한다

인공지능(AI)는 체스와 장기에서 인간을 꺾었었습니다. 하지만 아직 바둑에서는 사람을 이기지 못하고 있습니다. 그런데 구글과 페이스북이 관련된 연구를 경쟁하면서 진행하고 있습니다. 이제는 딥러닝으로 AI가 인간을 꺾을 날이 올지도 모릅니다.

그럼 체스와 장기에서 인간을 이긴 컴퓨터가 바둑에서는 이기지 못하는 이유가 무엇일까요? 개인적으로 게임의 구조 차이라고 봅니다. 바둑이 더 복잡하고 우세해서 컴퓨터가 이기지 못한 것은 아니라고 생각합니다. 인간에게 있어서는 둘 다 정말 어렵습니다. 특히 프로기사 수준이 되려면 정말로 엄청난 수준의 노력과 두뇌력이 필요합니다.

구글과 페이스북이 인공지능 바둑에서 경쟁한다

물론 바둑이 더 많은 가로/세로 줄 수를 가지고 있습니다. 그래서 더 어렵다고 말하기도 하는데 그것은 너무나 빈약한 논리라고 봅니다. 그런건 데이터베이스만 넓히면 쉽게 해결될 문제입니다. 정말로 핵심은 어떻게 많은 정보를 축적하느냐에 달려 있다고 생각합니다. 체스와 장기는 가능한 모든 경우의 수를 대입하듯이 풀면 되지만, 바둑은 인간이 사고하듯이 문제를 풀어야 한다고 생각해 왔습니다. 마치 이미지로 저장하고 꺼내듯이요. 효율적으로 처리하기 위해 필요한 정보의 형태가 다르다고 봐야겠죠.

사람은 장기와 체스도 이런 이미지 처리 방법을 씁니다. 하지만 컴퓨터는 굳이 그렇게 할 필요가 없습니다. 연산만 많이 하면 되거든요. 물론 체스와 장기에서도 이미지 처리를 먼저 하면 더 빠르고 강해질겁니다. 이미 그렇게 하고 있지 않을까요?

하지만 바둑에서는 그렇게 초고속 연산만으로는 해결하지 못합니다. 그래서 인간처럼 생각할 필요가 있다고 봅니다. 이번 소식은 그러한 제 생각을 뒷받침하는 듯 싶네요. 그런 면에서 바둑이 더 '복잡'하다고 표현할 수도 있겠네요. 인간에게는 동등한 수준이지만 컴퓨터에게만 바둑이 더 어렵다는 말이 될까요? 그렇다면 바둑을 인간처럼 해결하면 된다는 결론이 나옵니다. 패턴이나 이미지를 많이 축적해 놓고 연산을 하기 전에 먼저 활용하는 방식이 아닐까요? 바로 기계학습과 딥러닝입니다.

RÉMI COULOM은 10년에 걸쳐 어떤 컴퓨터보다 능숙하게 바둑을 두는 소프트웨어를 개발했습니다. 그는 자신의 소프트웨어를 'Crazy Stone'이라고 이름을 붙였습니다. 2014년 도쿄에서 열린 토너먼트에서 그의 소프트는 바둑 기사인 요다 노리모토에 맞서서 대국을 하였습니다. 세계 최정상은 아니라고 해도 아무튼 정상급 프로기사의 한 명입니다. 이번 대국에서 Crazy Stone은 이분을 이겼습니다. 물론 약간의 추가 설명이 필요한 완전한 승리는 아닙니다.

지난 20년간 컴퓨터는 대부분의 지적 게임에서 최정상급의 인간을 꺾어 왔습니다. 이런 식으로 가다보면 컴퓨터는 앞으로 모든 게임에서 사람을 이길 수 있지 않겠냐는 전망이 있습니다. 그러나 바둑에서는 아직 예외입니다. 이번 승리도 돌 4개를 미리 깔고 둔 대국에서 이긴 것입니다. 물론 최정상 프로에게 이정도 까지 해낸 경우도 드뭅니다.

하지만 앞으로 거대 IT 기업이 데이터베이스를 축적해 넣는다면 결과가 달라질지도 모릅니다. 문제는 앞에서 제가 언급했듯이 어떤 종류의 정보를 넣느냐가 중요할 겁니다. 그리고 기계학습으로 사람과 수많은 대국을 할 필요가 있습니다. 즉 과거에 인간이 둔 게임 데이터와 함께 컴퓨터가 인간과 게임을 하면서 스스로 축적하는 두 종류의 데이터가 필요하지 않을까요? 이렇게 하면 발전속도는 점점 더 빨라질 겁니다.

아래는 최근 발표된 논문입니다. 패턴매칭(pattern matching) 방법을 근간으로 하고 있습니다. 앞으로 더 많은 연구가 필요한 상황입니다.

논문: Better Computer Go Player with Neural Network and Long-term Prediction,  arXiv:1511.06410

2015년에 오픈소스 소프트웨어가 대세가 되다

애플, 구글을 비롯하여 여러 IT 기업들의 정책변화가 확연합니다. 2015년은 오픈소스 소프트웨어가 대세가 된 해였습니다. 이러한 모든 사람에게 무료로 공유 가능한 소프트웨어라는 개념은 새삼스러운 생각은 아닙니다. 90년대 Linux가 시작된 이래로 오픈소스 운영체계(OS)는 많이 사용되어 왔습니다. 구글 스마트폰에서 채용되어 있는 Android OS는 Linux를 기본으로 합니다. 하지만 MS Window OS를 비롯하여 비공개 소프트웨어가 기본이었습니다.

그러나 현재 많은 거대 테크놀로지 기업이나 신생 기업은 자신들의 기술적 기초가 되는 코드를 무료로 공유하고 있습니다. 그렇게 해야 자신들에게 유리하다고 판단하고 있기 때문입니다. 자신의 이익과 이타주의를 동시에 지킬 수 있게 되었습니다.

2015년에 오픈소스 소프트웨어가 대세가 되다

2015년 애플은 프로그래밍 언어인 Swift을 오픈소스화했습니다. 이로써 Linux, Android, Windows 기반의 모든 디바이스에서 그 언어를 이용할 수 있게 되었습니다. 지금 세계는 Windows가 지배하던 90년대와 같지 않습니다. 여러가지 컴퓨터 플랫폼이 사용되거 있습니다. 애플이 지금의 발전 속도를 유지하려면 자신들의 도구가 여러 사람들에 의해서 모든 디지털 환경에서 실행 가능해야 합니다. 이제 전세계 소프트웨어 개발자들은 모든 사람들을 위해 모든 플랫폼을 대상으로 개발을 실시해야 하기 때문입니다.

2014년에는 마이크로소프트도 '.NET'을 오픈소스화 했습니다. 2015년에는 구글이 음성인식과 언어 번역을 포함하는 인공지능 소프트웨어 엔진인 '텐서플로우 TensorFlow'를 오픈소스로 하였습니다. 구글은 인터넷 검색을 지배하고 있기에 엄청난 데이터를 축적하고 있습니다. 그럼에도 구글은 텐서플로우를 공개하려 합니다. 이를 통해 다른 기업들과 같이 발전할 수 있게 되었습니다. 다른 기업들이 참여함으로서 인공지능 기술을 더욱 발전시킬 수 있습니다.

물론 구글은 기밀을 모두 공개하지는 않습니다. TensorFlow의 일부는 비공개 상태입니다. 또한 인공지능 서비스를 위해 가장 중요한 데이터는 공유하지 않습니다. 소프트웨어 기술을 공개하여 같이 개발하지만 이를 운영하기 위한 데이터는 자신들만이 가지고 있는 것입니다. 다른 기업들은 구글과 같이 대량의 데이터를 확보할 수 없기에 경쟁력을 유지할 수 있습니다. 애플과 같이 또다른 지배적 기업만이 동등한 수준의 데이터를 확보할 수 있습니다. 기술을 공개하여도 플랫폼을 지배함으로서 막대한 수익을 거두는 전략과 동일한 논리입니다.