일본산업뉴스요약

AI (인공지능)
이노베이션 – 생활의 미래도


「인공지능(AI)」이라는 단어가, 연일 매스컴에 등장하게 되었다. 연구는 반세기를 넘었지만, 드디어 기술이 꽃피우는 시기에 와 있다. 공장 등의 생산현장이나 우리들 생활 속의 보이지 않는 곳에서도 활약하고 있다. 인공지능이란 어떤 기술이고, 왜 이제 주목되고 있는 것일까?        

1. 어떻게 해서 똑똑한 것인지 ?
          방대한 데이터를 자신이 학습

지금부터 60년 전의 1956년, 미국 대학에 계산기 과학자들이 모였다. 당시의 컴퓨터는 고속 4측 연산 기계라는 이미지가 강하였지만, 그들은 인간과 같은 판단과 학습, 언어의 이해 등을 컴퓨터로 실현가능한지 아닌지를 논의했다. 주최의 존·매커시 박사는, 컴퓨터의 그러한 새로운 응용을 「인공지능(AI)」라고 불렀다. 이것을 계기로, 뇌의 움직임을 컴퓨터로 실현하는 AI 의 연구가 시작되었다.   

한마디로, AI 라고 해도 여러 가지 타입이 있다. 대표적인 것이 「익스퍼트 시스템」이라 불리는 타입으로, 최근 주목을 받고 있는 「기계학습」기술을 사용한 타입이다. 익스퍼트 시스템은, 말하자면 인간이 프로그램 한 두뇌이다. 예를 들면 게임을 할 때는 우선 게임의 룰을 인간이 부여한다. AI 는 그 안에서 가능한 여러 가지의 수를 계산하여, 이길 확률이 가장 높은 것을 선택하여 간다.

한편, 기계학습타입은, 자신이 프로그램을 만드는 두뇌이다. 게임을 할 때도, 인간은 룰을 부여하지 않는다. 방대한 과거의 대전데이터만을 부여하면 된다. 나머지는 AI 가 그 것을 분석하고, 이길 수 있는 패턴을 자신이 발견하는 것이다. 작년에 AI 붐을 일으킨 것은, 그 가운데서도 특히 「심층학습」이라는 기술을 이용한 타입이다. 이전의 기계학습은 분석의 실마리를 인간이 부여했지만, 심층학습은 모두가 AI 에게 맡기는 것이다.      

심층학습을 사용하면, AI 는 급속히 현명하게 된다. 2012년에 미국에서 열린 화상인식 소프트웨어의 콘테스트에서, 심층학습을 사용한 첫 참가의 캐나다팀이 압도적인 성적으로 우승하여 참가자들을 놀라게 하였다. 금년 3월에 한국의 바둑프로기사를 이긴 미 구글의 AI 「알파고」도 심층학습을 활용하여, 프로기사간의 방대한 대국데이터를 해석하여, 국면 별로 어떻게 하면 이길 수 있는지를 자력으로 만들어 냈던 것이다.

또 자신과 몇 번이고 대전하고, 대국 데이터를 늘려서 분석하는 「강화학습」에 의해, 판단의 정도를 높였다. 전기통신대학의 구리다 교수는, 「알파고의 강점은 심층학습과 강화학습을 조합한 것」이라고 지적한다.

한편, 익스퍼트 시스템의 AI 는, 필요한 수순이나 지식을 미리 준비하고 있다. 전문가(익스퍼트)와 같이 이것에 근거하여 최적 해를 만들고, 답을 만들어낸다. 미 IBM 이 개발한 질문응답시스템 「Watson」이 대표적인 예다. 2011년에 미국 퀴즈방송에서 인간의 퀴즈 왕에게 이겨, 유명하게 되었다. 답변할 수 있는 설문의 형식에 제한은 있지만, 기계학습타입과 달리 방대한 데이터를 학습시키지 않고도 구축 가능한 것이 장점이다.

인공지능은 당초, 인간의 뇌의 움직임을 흉내 내려고 했었다. 지금은 기계로서의 장점을 살려서 마치 인간의 뇌와 같이 응답을 하는, 새로운 지능으로 진화하고 있다. 
 
2. 어떤 일을 할 수 있는지 ?
          암의 최적치료법을 제시

인공지능 (AI)은 여러 가지 장면에서, 우리들 사회에 깊숙이 들어오고 있는 중이다. 종래의 기계화와는 달리, 지금까지 전문가의 지견이나 기능이 불가결해지는 고도한 작업을 대체하는 움직임이 진행되고 있다.

동경대 의과학 연구소는 일본 IBM 과 공동으로, AI 인 「Watson」을 사용하여, 개개의 암환자에 최적인 치료법이나 약의 조합을 만들어내는 시스템개발을 추진하고 있다.

암의 치료에 대한 논문은 매년 약 20만 본이 발표되고 있는데, 의사가 볼 수 있는 수에는 제한이 있다. 발표된 임상시험의 데이터나 논문을 왓슨에 등록하여, 가장 높은 효과가 기대되는 치료법의 후보를 제시하는 생각이다. 의사는 왓슨이 제시한 방법에 대해 논문 등으로 확인하고, 환자의 상태를 고려하여 치료법을 결정한다. 최신정보의 확인누락을 방지하고, 최적의 치료법을 선택할 수 있도록 한다는 것이다.

공장 등에서도 AI 가 전문적인 작업을 행하고 있다. 후지쯔연구소(가오사키시)는, 공장의 불량품을 검사하는 AI 를 개발했다. 어느 제품의 완성품과 불량품의 화상을 수십 매 입력하는 것으로, 불량품을 찾아내기 위한 프로그램을 자신이 작성하여 실행한다. 종래에는 부품이 바뀔 때마다 프로그램을 기술자가 고칠 필요가 있었다. 후지쯔연구소의 담당자는 「엔지니어가 일일이 공장에 갈 필요가 없어지고, 생산라인 구축기간의 단축과 라인의 안정가동으로, 공장운영의 효율화와 인건비의 삭감으로도 이어진다」고 한다.   

생활 속에서도 AI 가 활약하고 있다. 미쓰비시 동경 UFJ 은행은 2월, 왓슨의 일본어판을 사용하여, 무료대화 애플리케이션 「LINE」을 통하여 고객으로부터 문자입력에 의한 문의를 받기 시작했다. 콜 센터의 오퍼레이터를 AI 로 대체할 시도이다. AI 를 사용하여 질문의 취지를 추정하고, 정형의 회답을 선택하여 회신한다. 적절한 회답을 회신할 확률은 90% 정도이다. 향후에는 웹을 통하여 「AI 가 고객과 주고 받으면서, 금융상품을 제안하는 등의 고도한 서비스의 제공을 검토하고 있다」고 한다.

향후 AI 가 인간을 대신하는 업무는 늘어날 것으로 보인다. 세계경제포럼은 1월에 발표한 보고서에서, 일본과 미국을 포함한 15개국과 지역에서 2020년까지 710만 명의 고용이 사라질 것으로 예측했다. 그러나 AI 가 인간을 넘어선다고 생각하는 것은 너무 경솔하다. AI 는 인간이 할 수 없는 것이 가능하지만, 인간이라면 누구라도 가능한 간단한 것이 불가능하다.

국립 정보학 연구소 (NII)등은, AI 로 동경대 입시를 돌파하는 「로봇은 동경대에 들어갈 수 있을까」라는 프로젝트에 착수하고 있다. 수학과 세계사는 편차치 60을 넘어서게 되었으나, 물리는 잘 안 된다. 그 이유에 대해서는, NII의 아라이 교수는 「AI 에게는 사람에게 는 있는 상식이 없기 때문에, 질문을 적확하게 파악이 안 된다」고 한다.

예로서, 볼을 던질 때의 운동을 묻는 질문에는, 볼에는 아래를 향한 중력이 작용한다는 상식을 전제로 하고 있다. 그러나 AI 는 볼에 중력이 작용한다는 것을 모른다. 언어의 이해는, 인간이 가진 방대한 상식에 의존하고 있다. 상식을 가지지 않은 AI 는, 질문의 답을 추정하는 것이 가능해도, 질문의 의미는 이해하지 못하기 때문이다. 아라이 교수는 「향후 사람에게 추구되는 업무는, 높은 언어능력이 기반이 될 가능성이 높다」고 말하고 있다.       

3. 로봇이 현장감독 ?
         사람과 분담의 효율화

로봇이 인간을 감독하는 – 마치 SF영화에서 그려지는 세계가 현실로 되어지려고 한다.
인간이 AI 를 사용하는 것만이 아닌, AI 가 인간을 움직이게 하여, 생산성이 향상한 사례도 있다. 인간과 기계의 관계는, 향후 바뀌어져 갈 듯하다. 히타치제작소는 작년, 물류창고에서, 종업원에게 작업지시를 내는 「현장감독 AI」를 개발했다. AI 는 창고 내에서 대차루트나 각 상품의 장소, 발주내용, 매상과 작업효율 등의 데이터를 일원적으로 파악하여, 통계처리에 의해 작업효율을 최대화하는 작업수순을 만들어낸다.

예를 들면, 어느 선반의 앞에 대차가 정체되어 있는 것을 발견하면, 출품의 순서를 수정하여 담당자에게 통지한다.  매일의 데이터를 해석해서 익일에 지시를 반영한 결과, 1개월에 인간의 현장감독인 상사가 지시하는 것보다 8%의 작업시간이 단축되었다.

京都대학의 가시마 교수는 「컴퓨터와 인간이 협조한 문제해결의 시스템 만들기는, 새로운 인공지능연구의 방향이다」고 말한다. AI 가 하나의 과제를 잘 나누어서 복수의 사람에게 분담시켜, 최후에 결과를 통합한다. 그렇게 되면, 더 바람직한 결과가 얻어질 기능성이 있다.

AI 를 동경대에 합격시키는 프로젝트가 진행되지만, 「AI 를 사령탑으로 하여 복수의 인간이 분담한다면, 편차치 50의 사람이 동경대에 합격되는 것도 가능할지 모른다」(가지마 교수). 상황을 구석 구석까지 순간적으로 파악하여, 최적배치를 만들어내서 생산성을 올리는 AI 는, 상사에게는 바람직할지 모르나, 기계에게 명령 받고 있다는 것을 인간이 받아들일 것인지 아닌지는 미지수이다.

  -- 끝 --