인공지능과 사업기회 (AI and Opportunities)

Chris Hoyean Song, MicrosoftAI MVP
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1
인공지능과 사업기회
Naver AI Research Engineer, 송호연

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2
송호연
Naver AI Research Engineer
Microsoft AI MVP
Google Tensorflow Contributor
Tensorflow-KR 운영진
KAIST 전산학, 경영과학 학사
KAIST 기술경영 석사

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3
Outline
Computer Vision
Speech Recognition & Chatbot
Digital Marketing
Reinforcement Learning
Self-Driving Vehicles
Entertainment
Artificial General Intelligence

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4
"머신러닝과 인공지능은
불과 몇 년 전만해도
우리가 상상할 수 없었던
역량을 열어주었습니다"
Sundar Pichai, CEO, Google Inc.

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5
"만약 당신이 AI 전략을
갖고 있지 않다면
당신은 다가올 세상에서
죽을 것입니다"
Devin Wenig,
CEO, eBay

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6
프로덕트 매니저와 개발자는 새로운 서비스를 기획할 때
구현 가능한 범위를 논의합니다.
아이디어 구현 가능
프로덕트 매니저 아이디어
고객 문제점
개선 아이디어
새로운 상품
엔지니어 - 구현 가능성
- 구현 기술
- 구현 난이도
- 프로젝트 일정
고객에게 제공이 가능한
상품과 서비스

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7
인공지능은
상상할 수 없었던 새로운 역량을 Unlock했습니다
아이디어 구현 가능
프로덕트 매니저 아이디어
고객 문제점
개선 아이디어
새로운 상품
엔지니어 - 구현 가능성
- 구현 기술
- 구현 난이도
- 프로젝트 일정
기존에는 상상도 못하던
상품과 서비스

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8
AI는 산업 전체에서 게임의 룰을 바꾸고 있습니다
AI changed the rules over all industries.
엔터테인먼트
유저의 흥미를 극대화하는
엔터테인먼트 컨텐츠
물류
자율주행 트럭 / 드론
수요 예측
커머스 / 마케팅
고객 이탈 예측
예측기반 마케팅 전략 수립
딥러닝 기반 추천 시스템

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9
"AI는 새로운 '전기'입니다"
Andrew Ng

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10
인공지능 기술 활용 사례
Chapter I. Computer Vision

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11
모라벡의 역설
"인공지능을 개발할 때 가장 처음 겪는 어려움은
인간에게 쉬운 일을 기계에 구현시키기는 매우 힘들다는 점입니다."
- 한스 모라벡 (Hans Moravec)

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12
우리의 가장 똑똑한 기계인
컴퓨터도 최근까지 사진을
이해하지 못했습니다
Fei-Fei Li

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13
사진을 '찍는' 것과 '보는' 것은
똑같지 않습니다.
'본다'는 말에는
'이해한다'는 뜻이 있습니다.
Fei-Fei Li

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14
시각현상은
눈에서 시작하지만,
사실상 나타나는 곳은
뇌 안쪽이죠.
저희 연구 분야를
컴퓨터 비전과
머신러닝이라고
부릅니다.
Fei-Fei Li

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15
궁극적으로 우리는
기계가 인간처럼 볼 수 있게
하려고 합니다.
물체와 사람을 식별하고,
3차원 기하구조를 추측하고,
관계, 감정, 행동과 의도를
이해하게 하는 겁니다.
Fei-Fei Li

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16

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17
감성 인식 솔루션
MIT Media Lab Spin-off
5,734,477 건의 얼굴 분석
Applications.
마케팅 크리에이티브 평가
엔터테인먼트 콘텐츠 평가
연구개발용 소프트웨어

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18
1) 감성 인식 앱 출시
내 아기는 무슨 생각을 하고 있지?
아기의 감정상태를 알려주는 앱 출시
2) 감성 인식 기반 음악 추천
Spotify나 Pandora 앱에서 유저의
얼굴 표정에 따른 음악을 추천해줄 수
있습니다
3) 심리 진단 및 치료용
정신과 의사, 심리 상담사에게 유용한
감정 분석 솔루션 제공

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20
Microsoft Cognitive Services
Applications

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21

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22
Uber Real-time ID Check
승객 보안 강화를 위한
Microsoft Cognitive API
Face API 기술 활용 사례
"Microsoft Cognitive API
를 활용하여
단 몇 달 만에 전 세계에
얼굴 인식 서비스를 보급할 수
있게 되었습니다."
- Joe Sullivan
Uber Chief Security Officer

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24
Coca-Cola X Microsoft How-Old.net
Microsoft Cognitive Service
How-Old.net 은 2015년 Microsoft 개발자
컨퍼런스에서 즉석에서 만들어진
사이트였습니다.
하지만, 이 사이트는 예상을 뛰어 넘고
엄청난 바이럴 컨텐츠로 전파되었습니다.
이런 인기에 힘입어 CocaCola와의 100주년
브랜딩 #CokeBottleBirthday 캠페인을
진행하기도 하였습니다.

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26
미아 찾기 서비스
BABY BACK HOME
- Missing children in China
중국의 비영리단체인
Baobei Huijia (Baby Come Home)
Microsoft Face API를 도입하였습니다
얼굴 인식 기술을 활용하여
뜻 깊은 일에 활용된
좋은 케이스라 할 수 있습니다.

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BABY BACK HOME, Face
API로 미아를 찾은 Junxiu
Wang

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Microsoft Seeing AI
시각장애우를 위한 컴퓨터 비전
2016년, Microsoft 에서 발표한
시각 장애우를 위한 컴퓨터 비전
어플리케이션입니다.
컴퓨터가 사진을 이해할 수 있게 되었을 때
소외된 사람들에게 큰 희망을 줄 수 있음을
확인할 수 있습니다.

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Face API 사이트에서 이미지 업로드만으로 테스트해볼수 있습니다
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/face/

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나이
감정 상태

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33
Chapter II. Speech Recognition
& Chatbot

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34
Story of A.I.
The Turing Test
"뒤를 멀리 돌아볼수록 앞을 더 멀리 내다볼 수 있다."
- 윈스턴 처칠

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35
"사람이 그렇게 행동했다면
지능적이라고 말할 수 있는 행동을
하는 기계를 만드는 것"
- John McCarthy,
Father of AI and Lisp

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"머신러닝과 인공지능은
불과 몇 년 전만해도
우리가 상상할 수 없었던
역량을 열어주었습니다"
Sundar Pichai, CEO, Google Inc.
"만약 컴퓨터가 인간을 속여 자신을
마치 인간인 것처럼 믿게 할 수 있다면
컴퓨터를 ‘인텔리전트’ 하다고
부를만한 가치가 충분히 있다."
Alan Turing(1912~1954)
세계 최초의 컴퓨터를 만든 천재 수학자

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37
앨런 튜링의 테스트, 컴퓨터는 생각할 수 있는가?
• 튜링 테스트 :
영국의 수학자 앨런 튜링(Alan Turing)이
제안한 인공지능 판별법을 말한다.
컴퓨터와 대화를 나누어 컴퓨터의 반응을
인간의 반응과 구별할 수 없다면 해당
컴퓨터가 생각할 수 있는 것으로 간주하여야
한다고 주장하였다.
본문 출처 : 네이버 지식백과
이미지 출처 : The Turing test : Can a computer pass for a human? Alex Gendler, Ted-Ed
https://www.youtube.com/watch?v=3wLqsRLvV-c

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38
AI Speaker

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Tim Cook의 Apple HomePod 전략
• 음악의 본질에 집중한다 :
음악은 우리의 DNA 안에 있습니다.
사람들은 HomePod 사운드를 들어보면
퀄리티에 충격을 받을 것이라 확신합니다.
우리가 세계 최초의 MP3 Player,
Smartphone을 만들지는 않았습니다. 우리는
최고를 추구합니다.
본문 출처 : 네이버 지식백과
이미지 출처 : The Turing test : Can a computer pass for a human? Alex Gendler, Ted-Ed
https://www.youtube.com/watch?v=3wLqsRLvV-c

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41

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42
Google의 Google Home 전략
• Google의 핵심 역량은 검색:
– Google Home, Google의 새로운 Search Bar
• 크롬캐스트 + 구글 홈
– Google Home으로 바로
Netflix, Youtube영상 컨텐츠 시청 가능

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44
Microsoft의 Cortana 전략
• Microsoft의Windows10:
– Windows 10과의 Seamless한 연동
• iOS, Android, Windows Phone
– 모바일 기기에서도 Cortana와의 Interaction 가능

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45

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46
Amazon의 Alexa 전략
• 강력한 3rd Party 생태계 구축:
– 다양한 하드웨어 제조사에서 Alexa 연동 진행 중
• 인공지능 스피커 현재 시장 1위

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Google vs Alexa vs Cortana vs Siri
Google Home
$130
Google ChromeCast TV
Netflix와 Youtube 감상
Amazon Echo
$179.99
수 많은 3rd party 스킬들
가장 큰 에코시스템 보유
Microsoft Cortana
$23
윈도우10과 Seamless한 UX
연결
Apple HomePod
$349
스피커 퀄리티 본질에 집중

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48
Google vs Alexa 시장 점유율

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49
Chatbot Architecture

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51
Microsoft Bot Framework Architecture

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Bot Framework
Facebook
Messenger
자이언티 노래 들려줘
음악 들려드릴게요
Bot
Framework
Developer
API

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Natural Language Processing
LUIS
자이언티 노래 들려줘
가수 : 자이언티
인텐트 : 음악 재생
Developer
API

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54
Cognitive Service - QnA API
비슷한 문장을 같은 질문으로 인식하는 심플한 QnA API 서비스

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Chatbot Usages

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Chapter III. Digital Marketing

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디지털 마케팅은 인공지능 에이전트가 풀어내기 가장 좋은 문제입니다
• 광고의 기술은 복잡하지만,
광고주의 목표는 아주 심플합니다.
• 광고주가 KPI와 예산만 설정해두면 알아서
타겟 유저와 광고 매체, 그리고 광고 지면
입찰를 최적화하는 에이전트가 등장할
것입니다.
• 광고주의 KPI :
– ROMI : 마케팅 투자 수익
– ROAS : 마케팅 투자회수율
– Impression : 노출 (주로 브랜드 마케팅)
– App Install : 모바일 앱 마케팅

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Chapter IV. Reinforcement Learning

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범용 인공지능의 시작, 강화 학습

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67
아기는 아무런 가르침을 받지 않고서도,
환경과의 상호작용으로 세상을 이해하기 시작한다

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Deepmind의 강화학습 알고리즘 DQN

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69
강화학습 어렵지 않아요! 외우세요!

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70
농담입니다.

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백날 자습해도 이해가 안되던 "강화학습"
머리 속에 인스톨 시켜드립니다 feat. 드래곤타이거
알파고의 알고리즘을 이해해보자!!!

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강화학습의 두가지 흐름
• 가치 기반 강화학습 (Value-based Reinforcement Learning)
– DQN, Deep-Sarsa, Sarsa, Q-learning
• 정책 기반 강화학습 (Policy-based Reinforcement Learning)
– Actor-Critic(A3C), REINFORCE, MCTS(Monte-Carlo Tree Search, AlphaGo)
DQN, Deep-Sarsa,
Sarsa, Q-learning
Actor-Critic(A3C)
REINFORCE

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강화학습 History
순차적
프로그래밍
마르코프
의사결정
프로세스
정책 이터레이션
(벨만 기대 방정식)
가치 이터레이션
(벨만 최적 방정식)
다이나믹 프로그래밍
SARSA
(벨만 기대 방정식)
큐러닝
(벨만 최적 방정식)
2. 몬테카를로 근사,
3. TD(시간차)-학습
on-policy
4. off-policy
1. Model free
Q
Q
5. Replay Memory

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강화학습 History
딥살사
(가치 기반 강화학습)
REINFORCE
(정책 기반 강화학습)
6. 딥러닝
policy gradient
DQN
(가치 기반 강화학습)
Actor-Critic(A3C)
(정책 기반 강화학습)
policy gradient
TD(시간차) 학습
Q Q
π
Multi-Agent
Learning
ACKTR ...
π
Hot 스타크래프트
π
A3C 스타일이 주류

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딥마인드의 DQN은
한 가지 질문에
대답하는 능력을 갖고 있습니다

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Q 함수 : RGB 픽셀을 줄테니 행동을 말해줘
Q 함수
오른쪽!!

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Q 함수
a1행동 누적 보상 예측 : 31
a2 행동 누적 보상 예측 : 102
행동을 하면 얻을
누적 보상 예측 값
s
Q(a1| s) = 31
Q(a2| s) = 102a2
a1

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음 오른쪽 갔더니 예측한 것보다 더 잘되네?
Q 함수
a1행동 누적 보상 예측 : 31
150
s
Q(a1| s) = 31
Q(a2| s) = 102 150a2
a1

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보상 많이 받는 쪽으로 Q 함수를 업데이트 하자
Q 함수
150
s
Q(a2| s) = 102 150a2
큐함수 업데이트 식
Q <= 예측값 + 학습속도(실제값 예측값)

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Q 함수
오른쪽!!

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최신 강화학습 트렌드 : 분산 학습 시스템 A3C

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Optimal Scripted Agent를 프로그램으로 만들고
이 행동을 A3C 에이전트가 따라하도록 학습시킨다.

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Azure Batch로 에이전트 학습 시키기
Train Agents on Azure Batch

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GPU 장비 받으면 막상 기분이 엄청 좋다.
근데 사실 본인도 평소에는 접속 안한다. (유지비 엄청 비싸다)

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86
ML 학습 작업을 돌릴 때는 Spot Instance로 하면 그뤠잇
• 대부분 GPU 장비는 평소에 사실 필요없다.
모델을 완성한 후 빡세게 돌릴 때는 장비가
많을 수록 좋다.
• 이런 경우에는 Azure Batch를 추천한다
Python script로 스타2 바이너리를 올리고
학습 명령을 수행한 후, 완료되면
인스턴스를 죽인다.
• 개인적으로 공부하신다면,돈을 최대한
아낄 수 있도록 필요할 때만 인스턴스를
생성해 학습시키는 방식을 추천
• 콜라 한 캔 가격
– 6코어 GPU RAM 56 G = ₩1,080/시간!
– 12코어 GPU RAM 112G = ₩2,160/시간

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87
무료 크레딧만 받아서 Spot Instance로 쓰자
돈은 안쓰는 것이다

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Chapter V. Self-Driving Vehicles

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Robots

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• Tapia: https://mjirobotics.co.jp/
• Chip: http://amzn.to/2aLm7XF
• Ninebot Segway: http://amzn.to/2aK1urA
• Aido: http://bit.ly/2b6zl1u
• Zenbo: https://zenbo.asus.com/

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Self-Driving Trucks

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자율주행 트럭 도입 시:
매년 168조 원의 비용 절감
효과

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100
Self-Driving Vehicles

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101

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102
80%
자동차 하드웨어
20%
자동차 소프트웨어
기존
자동차 시장

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103
40%
자동차 하드웨어
60%
자동차 소프트웨어
미래
자동차 시장

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106

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107

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108

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109
이미지 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=0Kk7qNT1eFI

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110
이미지 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=0Kk7qNT1eFI출처 : https://www.youtube.com/watch?v=6DJTy5qL-hU

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111
운송수단의 두 개의 혁명 : 전기화와 자동화

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112
자율주행기술은 이미 풀린 문제입니다
이제 오직 9의 신뢰성 개선 문제만이 남아있습니다
(99.9% or 99.99% or 99.999%)

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113
Drones

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Amazon Prime Air
• Prime Air 전에도 빠른 배송에 큰 노력을
기울임
– 주문 예측 알고리즘
– 창고 로봇
– 물류 최적화
• 유일한 문제는 초고속 운송이 트럭에 제한됨.
– 트럭 배송에 의해 서비스 사용자 수가 제한됨
– 장래 고객이 선택할 수 있는 상품의 종류도 제한됨
• 풀고 있는 주요 문제
– 항공 규제 관련 정부 협상

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117
Amazon Prime Air 타임라인
Amazon Air Prime이 현실화되기까지
2014.7 2015.2 2015.7 2016.9 2017.1
FAA 시험 비행
허가 요청
Prime Air를
공식적으로 외부에
테스트하는 허가를
요청함 무시당함
무인항공기
규정 제정
FAA 는 무인 비행기가
조종사의 시력 내에서
작동해야 한다고 제한
드론 비행기
비행 위치
가이드라인
Amazon은 드론 비행
위치 가이드라인을
수립하도록 주도함
조종사 없는
무인 드론 허가
FAA(연방 항공국) 은
조종사 없는 무인
드론을 허가
영국에서
시험 도입 시작
영국 정부의 호의적인
드론 정책으로
아마존은 영국에서
드론 배송 시험
서비스를 시작

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Chapter VI. Entertainment

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120

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121
연애 시뮬레이션 컨텐츠
인공지능과 사랑에 빠지는 사람들은 분명 많아질 것입니다.

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123
유저를 기억하고
관계를 이어나가는 몬스터
몬스터는 유저와의 관계를 기억한다
유저가 도망간 적이 있었는지
유저한테 죽임을 당한 적이 있었는지
몬스터는 플레이어와
사회적 관계를 맺으며
하나의 인격체처럼 행동한다

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125
유저의 직접적인 조종을 받지 않는 크리쳐
선해질 수도 악해질 수도 있다
알파고를 만든 딥마인드의 대표,
데미스 하사비스가
과거에 게임 AI로 참여한 작품
유저가 직접 명령을 내리지 않고
상과 벌로만 크리쳐를 교육시킬 수 있다.
선한 크리쳐로 만들 것인가?
악한 크리쳐로 만들 것인가?

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127
절차적 컨텐츠 생성 & 밸런싱 자동화 via 인공지능
유저의 기분과 플레이 패턴에 맞추어
인공지능에 의해
무한한 컨텐츠가 생성되어
유저에게 끊임없는 도전을 주고
컨텐츠 소진을 막는다

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129
개인화된 공포 게임 Black Mirror : Playtests
Netflix의 Black Mirror 시리즈 중
Playtests 편
플레이어 마음 속에 잠재되어있는
두려움을 읽어내어
가상현실에서 해당 두려움을 활용해
유저에게 극도의 공포를
느끼게 만드는 게임
가상현실 컨텐츠의 미래를
그럴듯하게 그려내었다

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130
Chapter VII. Artificial General Intelligence

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131
사이보그

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132

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133

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134
“나의 진짜 몸은 옛날에 죽었고
사실 지금의 나는
‘나는 쿠사나기 모토코다’라고
생각하는 의체(껍질)가 아닐까
하고 생각 할 때가 많아.”
- 쿠사나기 모코토, 공각기동대

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135
모라벡은 [마음의 아이들]에서 “유전자
재조합 초인간은 단지 2등급 로봇 부류에
불과할 것이다.”라고 말한다.
게다가 모라벡은 우리는 인체를 완전히
버리고 정신을 업로드하는 게 훨씬 나을
것이라고 주장한다.

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136
업로드

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137

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138
인간 뉴런 수
1011 개
뉴런 하나 당 분기
103 개
전체 연결의 수
1014 개
점화 후 재정비 시간 5ms
시냅스 교류
초당 1016 회
뉴런 구조에 존재하는
비선형성을 재현
103 연산 / 시냅스
모방 1016 복제 1019

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139
모방 1016 cps
복제 1019 cps
현재 개인용 컴퓨터
109 cps 이상
2025년
1016 cps 예상

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140

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141
의식, 영혼

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142
우리는 마지막으로 본질적인 질문에 접근하게 된다.
인간의 의식(Consciousness)이란무엇인가?
영혼(Spirit)은 존재하는가?
그렇다면 어디에 존재하는가?

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143
지능을 이해한다는 최고의 표현은
지능을 재창조하는 것입니다.
Demis Hassabis

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144
초지능 이후 시나리오

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145 Source: 224p Life 3.0, Max Tagmark
시나리오1: 유토피아
인간, 사이보그, 업로드, 초지능이
평화롭게 공존한다.

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시나리오2: 자애로운 독재자
AI가 사회를 지배하며 엄격한 규칙을 강제한다
는 사실을 누구나 알지만 사람들은 대부분 이
를 좋게 여긴다

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시나리오3: 게이트키퍼
초지능 AI는 다른 초지능이 만들어지는 것을
막는다는 목적에 따라 창조됐고, 그래서 필요
한 만큼만 관여한다. 인간보다 지능이 떨어지
는 도우미 로봇만 존재한다.

sjhshy@gmail.com
시나리오4: 보호하는 신
본질적으로 전능한 AI가 인간의 행복을 극대화
한다.
그런데 AI는 우리가 자신의 운명을 통제한다는
느낌을 유지하게 하는 가운데 관여한다.

sjhshy@gmail.com
시나리오5: 노예 AI
인간은 초지능 AI를 가둬놓고 상상을 넘어선
기술과 부를 창출하도록 부린다.
천사가 될지, 악마가 될지는 AI를 통제하는 사
람에게 달렸다.

sjhshy@gmail.com
시나리오6: 정복자
AI가 세상을 통제한다.
인간은 위협적이거나 귀찮은 존재이며 자원 낭
비라고 판단해 우리가 이해하지도 못하는 방법
으로 우리를 제거한다.

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151
인류가 초지능(Superintelligence)보다
유리한 점이 한 가지 있다.
초지능을 만드는 주체가 인류라는 점이다.
Nick Bostrom

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152
Thanks
Naver AI Research Engineer, 송호연

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