[AWS 리인벤트 2017] 아마존, '인공지능의 민주화'로 누구나 AI 만드는 세상 이끈다

[라스베이거스=IT동아 강일용 기자]

"인공지능의 민주화를 이룩하겠다."

세계 최대의 클라우드 컴퓨팅 사업자 아마존이 클라우드에서 인공지능 기업으로 거듭나겠다고 선언했다. 클라우드를 활용해 기업에게 인프라를 빌려줬던 것처럼 클라우드와 오픈소스를 활용해 기업에게 인공지능을 개발할 수 있는 기술을 빌려주겠다는 것이다. 아마존의 기술을 활용하면 누구나 쉽고 빠르게 인공지능을 개발할 수 있게 될 것이라는 의미에서 '인공지능의 민주화'를 선언한 것이다.

29일(현지시각) 아마존의 클라우드 및 인공지능 사업부서인 아마존웹서비스(AWS)는 미국 네바다주 라스베이거스 전역에서 개발자 콘퍼런스 AWS 리인벤트 2017을 개최하고 인공지능 기술에 대한 비전을 제시했다.

아마존의 목표는 기업과 개발자가 관련 지식이 없어도 손쉽게 인공지능 모델을 만들 수 있게 하려는 것이다. 이를 위해 아마존은 지속적으로 피드백을 받아 고객이 더 쉽게 인공지능을 만들 수 있게 하고 있다. 현재 아마존의 인공지능 기술은 넷플릭스, 핀터레스트, 엔비디아 등 많은 글로벌 기업이 이용하고 있다. 넷플릭스의 경우 아마존의 인공지능 기술을 활용해 25페타바이트(PB)에 이르는 시청 기록을 분석해 고객에게 추천 서비스를 제공하고 있다.

인공지능이 가져다주는 고객 가치는?

아마존은 빅데이터 시대에 데이터를 가장 효율적으로 활용할 수 있는 방법이 바로 인공지능이라고 설명했다. 기업은 인공지능을 활용해 다음의 세 가지 가치를 고객에게 전달할 수 있다.

첫 번째는 중단 없는 경험(Seamless Experience)이다. 기업은 인공지능을 활용해 고객에게 365일 24시간 언제나 최상의 경험을 전달할 수 있다. 인공지능을 통해 중단 없는 경험을 실현하면 시간의 제약뿐만 아니라 장소와 접근법에 대한 제약마저 극복할 수 있다. 대표적인 사례로 무인 상점과 음성 기반의 사용자 환경을 들 수 있다.

아마존은 무인 상점을 현실화하기 위해 시애틀 본사 밑에 세계 최초로 인공지능으로 운영되는 무인 상점 아마존 고(Amazon GO)를 열었다. 아마존 고에는 계산원이 없다. 고객이 원하는 물건을 집어서 나오면 인공지능이 해당 물건을 파악해 고객의 아마존 계정에 자동으로 비용을 청구한다. 아마존 고에는 아마존이 개발한 기계학습과 컴퓨터 비전(보는 능력)이 적용되어 있다.

미국의 은행인 캐피털 원은 아마존과 협력해 세계 최초로 음성만으로 진행하는 인터넷 뱅킹 서비스를 시작했다. 아마존의 음성비서인 알렉사가 사용자의 명령을 알아듣고 음성만으로 계좌이체, 잔액조회, 상담사 연결 등을 진행해준다. 캐피털 원은 인공지능 개발을 위한 많은 개발자가 없었음에도 아마존의 기술을 활용해 자사의 서비스에 빠르게 인공지능을 도입할 수 있었다.

두 번째는 똑똑한 기계(Automotive Machine)다. 기존에 인간이 하던 작업을 기계가 대신해주는 것을 뜻한다. 기계가 인간의 일을 대신함으로써 인간은 좀 더 고차원적인 일에 매진할 수 있게 될 것이라는 게 아마존의 설명이다. 똑똑한 기계의 대표적인 사례로 자율주행차와 아마존 물류센터의 로봇 '아마존봇'을 들 수 있다.

AWS에는 자율주행차를 개발할 수 있도록 다양한 관련 인프라와 기술이 준비되어 있다. 실제로 엔비디아 등 여러 자율주행차 업체가 AWS의 인프라와 기술을 활용해 자율주행차 상용화에 나서고 있다.

아마존봇은 아마존 물류 창고에서 사람 대신 일하는 로봇이다. 창고를 돌아다니며 물건을 다른 위치로 배달하거나 원래 있어야 할 위치로 다시 가져다 놓는 역할을 한다. 아마존은 아마존봇에 들어가는 기술 자체는 대단한 것이 아니라고 설명했다. 이보다는 로봇을 운영하면서 문제가 생기지 않도록 제대로 관리하는 것이 더 중요하다고 말했다. 아마존봇에 탑재된 인공지능은 물건을 제 자리에 가져다 놓았는지 지속적으로 자신의 작업을 평가하고, 무엇인가 잘못되었다고 판단되면 이를 수정하는 기능을 갖추고 있다.

세 번째는 과학 발전에 기여(Scientific Breakthroughs)하는 것이다. 이는 사람이 기존에 처리하기 힘들었던 작업을 인공지능이 대신 처리해주는 것을 의미한다. 아마존은 이러한 인공지능의 대표 사례로 의료 인공지능과 농업 인공지능을 꼽았다.

의료 인공지능이 완성되면 암, 당뇨병, 심장질환 등 조기에 발견하기 힘든 병을 보다 쉽게 찾을 수 있게 된다. 당뇨병에 걸릴 경우 홍채 뒷면에 아주 미세한 초기 증상이 나타난다. 숙련된 의사도 발견하기 힘든 부분이다. 의료 인공지능은 이러한 환자들의 데이터를 학습해 환자의 사소한 변화도 놓치지 않고 파악해준다.

위성이나 비행기에 탑재된 농업 인공지능은 대지를 스캔해 특정 지역에 물이나 비료가 너무 많거나 부족한지 바로 파악할 수 있다. 이를 통해 농업 생산량이 더욱 늘어나리라고 기대할 수 있다.

인공지능, 바둑뿐만 아니라 루빅스 큐브도 인간을 뛰어넘어

아마존은 회사 내부에서 진행되고 있는 인공지능 연구 사례를 소개했다. 구글이 인간의 능력을 뛰어넘은 바둑 인공지능 알파고를 만든 것처럼 아마존도 루빅스 큐브를 통해 인간의 능력을 뛰어넘는 인공지능을 만들었다.

루빅스 큐브는 (바둑처럼) 수백 조가 넘는 경우의 수가 존재하기 때문에 이 움직임을 일일이 분석하는 것은 불가능하다. 루빅스 큐브가 생성되는 패턴을 파악한 후 이 데이터를 활용해 인공지능을 학습시켜야 한다.

현재 세계 챔피언이 루빅스 큐브를 푸는데 걸리는 시간은 공식적으론 4.59초다. 아마존이 만든 인공지능은 이러한 루빅스 큐브를 0.9초 만에 푸는데 성공했다. 인간보다 5배나 빠른 사고능력을 보유한 인공지능이 세상에 등장한 것이다.

우리야말로 진정한 인공지능 업계의 리더

아마존은 인공지능 서비스, 인공지능 플랫폼, 인공지능 프레임워크(엔진), 인공지능 인프라스트럭처 등 인공지능 개발에 필요한 네 가지 요소를 클라우드를 통해 공개함으로써 시장을 선도하고 있다. 이날 아마존은 차세대 인공지능 프레임워크 기술과 인공지능 인프라스트럭처를 공개했다. 인공지능 플랫폼, 인공지능 인프라스트럭처 등은 마이크로소프트, 구글 등 경쟁사보다 앞서고 있지만 인공지능 서비스와 인공지능 프레임워크는 경쟁사보다 떨어진다는 평가를 의식한 행보다.

아마존의 인공지능 서비스는 아마존 레코그니션, 아마존 폴리, 아마존 렉스 등으로 나눌 수 있다. AWS 클라우드를 통해 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 인공지능의 세 가지 필수 기술을 제공하는 서비스다.

아마존의 인공지능 플랫폼은 아마존 머신러닝, 아마존 엘라스틱 맵 리듀스, 스파크 머신러닝 등 데이터를 보관 분석한 후 이를 바탕으로 머신러닝을 진행해 인공지능 모델을 개발할 수 있는 플랫폼 서비스다.

아마존의 인공지능 프레임워크(더 정확히 말해 딥러닝 프레임워크)의 경우 과거에는 오픈소스 기술인 아파치 MXNET을 이용했다. 아마존의 모든 인공지능이 아파치 MXNET을 활용해 개발되고 운용되었다. (물론 AWS 클라우드 상에선 아파치 MXNET뿐만 아니라 카페, 토치, 시아노 등 다른 AI 프레임워크도 이용할 수 있다.)

하지만 경쟁사인 구글, 마이크로소프트는 텐서플로, 코그니티브툴킷(CNTK) 등 자체 인공지능 프레임워크를 개발하고, 이를 시장에 공개한 상태였다. 심지어 페이스북도 카페라는 인공지능 프레임워크를 공개한 상태였다. 인공지능 업계의 리더임을 자처하는 아마존의 입장에선 가만히 넘길 수 없는 문제였다.

지난 10월 아마존은 마이크로소프트와 협력해 개발한 인공지능 프레임워크 '글루온(Gluon)'을 시장에 공개했다. 글루온은 아파치 MXNET과 CNTK의 장점을 결합해 만든 인공지능 프레임워크다. 기업, 학교, 개발자, 학생 등 누구나 인공지능을 처음부터 만들 수 있도록 돕는다. 인공지능 프레임워크 시장에서 점점 세를 넓혀가는 구글 텐서플로를 견제하기 위해 아마존은 경쟁사 마이크로소프트와 협력한다는 결정을 내린 것이다.

인공지능 인프라스트럭처의 경우 AWS EC2(AWS의 인프라 임대 서비스)를 통해 대규모 GPGPU(인공지능용 GPU)를 제공하고 있다. 엔비디아의 차세대 GPGPU 테슬라 V100을 경쟁사를 압도하는 대규모로 도입해 기업이 원할 때 언제든지 이용할 수 있도록 했다. 이렇게 GPGPU를 활용한 인공지능 인프라스트럭처뿐만 아니라 ASIC(특정 목적을 가지고 설계되는 반도체) 형태의 인공지능 인프라도 상용화했다.

인공지능용 ASIC 가운데 가장 유명한 것이 구글의 TPU(텐서플로유닛)다. 구글은 TPU를 활용해 알파고와 구글의 인공지능 서비스를 실행하고 있다며, 구글클라우드플랫폼(구글의 클라우드 서비스)을 이용하면 외부 기업도 TPU를 이용할 수 있다고 강조하고 있다. TPU는 특정 상황에서 인공지능 구동시 GPGPU보다 우수한 효율을 보여주는 것으로 알려져 있다.

AWS는 자사의 클라우드에 인공지능용 ASIC '안나푸르나' 3세대를 적용했다고 밝혔다. 안나푸르나를 활용하면 기업은 TPU를 활용하는 것처럼 효율적인 인공지능 실행환경을 만들 수 있다. 안나푸르나는 AWS EC2 C5(AWS의 차세대 인프라 임대 서비스)와 니트로 아키텍처(보다 효율적인 마이크로서비스 환경 구현을 위한 차세대 아키텍처)에서 이용할 수 있다. 알렉사, 아마존 고, 아마존봇 등 아마존의 인공지능이 안나푸르나에서 실행되는지 알려진 것은 아직 없으나, 경쟁사의 사례에 비추어볼 때 아마존의 인공지능 역시 안나푸르나라는 ASIC에서 실행되고 있을 가능성이 높다.

피터 데산티스 AWS 부사장은 "AWS 역시 GPGPU > FPGA(용도 변경이 가능한 반도체) > ASIC이라는 인공지능용 하드웨어 발전 단계를 밟았다"며 "FPGA의 경우 대량 도입의 어려움 때문에 ASIC보다 나은 점이 없으며 때문에 아마존과 AWS의 인공지능 인프라는 GPGPU에서 ASIC으로 바로 전환하는 과정을 밟고 있다"고 말했다.

글 / IT동아 강일용(zero@itdonga.com)