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구글 딥마인드(Google DeepMind) 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 알파고(AlphaGo)와 한국 프로바둑기사 이세돌 9단과 대국이 확정됐다.

구글의 인공지능 자회사 구글 딥마인드(Google DeepMind) CEO 데미스 하사비스(Demis Hassabis)는 2016년 3월 9일 자사의 인공지능 바둑 프로그램 알파고(AlphaGo)가 한국 프로 바둑기사 이세돌 9단과 서울에서 바둑 대국을 펼친다고 밝혔다. 

1997년 IBM의 슈퍼컴퓨터 딥블루(Deep Blue)가 세계 체스 챔피언 게리 카스파로프(Garry Kasparov)를 꺾었지만, 바둑은 여전히 컴퓨터가 사람을 이길 수 없는 영역으로 통해왔다는 점에서 알파고의 승리 여부가 주목 받고 있다. 

알파고는 바둑을 마스터한 최초의 인공지능 프로그램으로, 딥러닝 신경망을 통하여 마치 인간처럼 게임을 배우며, 그 사용이 단순히 바둑에만 국한되는 것이 아니라 모바일 애플리케이션과 무인자동차, 로봇 등에 활용될 가능성이 높다. 

알파고와 이세돌 9단의 대국은 12억원의 상금을 놓고 2016년 3월 9일에 시작해 10일, 12일, 13일, 15일 다섯 차례 진행되며, 모든 대국이 유튜브(YouTube)를 통해 실시간 생중계될 예정이다. 다만, 대국 장소와 방식, 방송을 통한 중계 등 세부 사항은 2016년 2월 중 추가 발표하기로 했다. 
 
알파고는 이세돌 9단과의 대결에 앞서 중국 출신 유럽 바둑 챔피언 판후이(Fan Hui) 2단을 5:0으로 5전 전승을 거둔 바 있다. 

알파고의 딥러닝 알고리즘은 2016년 1월 28일자의 네이처(Nature)지에 논문으로 발표됐다. 알파고가 사용한 것은 바둑판의 위치를 판단하는 가치 네트워크(Value networks)와 어디를 두어야 할지를 선택하는 폴리쉬 네트워크(Policy networks)로 구성된 딥뉴럴네트워크(DNN, Deep Neural Networks)이다. 이 DNN을 학습시키는 방법에는 사람에 의한 지도학습(Supervised learning)과 데이터 기반의 비지도학습(Unsupervised learning)이 있다. 

그런데 이번에 알파고의 DNN은 전문 바둑기사들(human expert games)에 의한 지도학습과 스스로 바둑 게임(self-play)을 하면서 배우는 강화 학습(reinforcement learning)이라는 새로운 콤비(a novel combination)라는 방식으로 학습했다. 

결국 사람에 의한 지도학습의 폴리쉬 네트워크(SL. policy network)로 먼저 학습을 하고 그 이후에 스스로 하는 강화학습 폴리쉬 네트워크(RL. policy network)를 통해 폴리쉬 네트워크(Policy networks)와 가치 네트워크(Value networks)를 구성한 것이다. 

그 결과 이 DNN은 스스로 바둑 게임을 하면서 수천 건의 게임을 시뮬레이션하는 몬테칼로 나무 서치 프로그램(Monte Carlo tree search programs)의 수준에 올랐다.

또한 몬테칼로 시뮬레이션과 가치 네트워크와 폴리쉬 네트워크를 합쳐 새로운 서치 알고리즘(algorithm)도 개발했다. 이 새로운 서치 알고리즘을 이용해, 알파고의 DNN은 다른 유사한 인공바둑프로램들을 대상으로 게임한 결과 승률이 99.8%에 달했으며, 결국 유럽 챔피언인 판후이(Fan Hui) 2단을 5:0으로 이길 수 있었다.

데미스 하사비스(Demis Hassabis) CEO는 "규칙은 간단할지 몰라도 사실 바둑은 굉장히 복잡한 게임이다. 돌을 놓는 위치에 있어 경우의 수가 우주에 있는 원자의 수보다 많으며, 체스와 비교할 때 경우의 수가 10의 100제곱 이상 많다"라며, “이러한 복잡성은 컴퓨터가 바둑을 두는 것을 아주 어렵게 만들었으며, 따라서 바둑을 인공지능을 연구하는 사람들에게 아주 매력적인 도전과제로 만들었다”고 말했다. 

http://www.itnews.or.kr/?p=17528

마이크로소프트가 윈도우10의 음성인식 서비스인 ‘코타나’를 업그레이드 한다. 사용자의 캘린더와 이메일을 스캔해 시간을 관리하는데 도움을 준다.

인공지능에 기반한 마이크로소프트 개인 비서인 코타나는 사용자의 음성 분석 및 선호사항을 학습해 맞춤형 애플리케이션을 추천해주고, 일정 알림 등의 기능을 수행한다.

이번 업데이트는 개인비서 서비스 시장에서 애플의 ‘시리’, 구글의 ‘구글 나우’ 등과 치열한 경쟁을 말해주고 있다.

http://www.itnews.or.kr/?p=17411

빅데이터로 본 2016년 경제·사회·기술 분야 이머징 이슈

16.01.31

한국정보화진흥원(NIA·원장 서병조)은 ‘NEAR & Future Monthly 1월호’를 통해 빅데이터로 본 2016년 경제·사회·기술 분야의 이머징 이슈를 발표했다.

각 분야별로 발표된 이슈를 살펴보면 ▲ 경제 분야는 기업의 다양성 확보와 차별화 전략을 통한 경제성장 위기 극복이 가장 중요한 이슈로 부각되었다. ▲ 사회 분야는 저출산·고령화, 신종 전염병 확산 등에 대한 우려가 높아 사회적 안전망의 확보가 시급한 것으로 판단된다. ▲ 특히, 기술 분야는 자율주행차, 로봇, 가상현실 등의 서비스가 활발해지면서 2016년은 지능정보화사회의 원년이 될 것으로 전망되었다.  

기술분야

미디어 서비스도 빠르고 똑똑하게 
5G 인프라를 기반으로 웹 콘텐츠 시장과 개인 콘텐츠를 창작하는 1인 미디어, 그 1이 미디어를 전문적으로 지원하는 MCN 사업 등이 급속도로 성장하고 있다. 5G 확산에 따라, 보다 빠르고 편리하게 콘텐츠를 제공할 것이며, 사용자들이 대용량의 콘텐츠를 제작하고 공유하기 쉬운 환경이 조성되면서 무료 스트리밍 서비스의 확산에 따른 비용·콘텐츠 저작권 문제 등이 지속적으로 이슈로 제기될 것이다. 연관어로는 5G, 스트리밍, 실시간데이터, 모바일, 압축, 콘텐츠, IoT, 고화질, 스마트TV, 규제, 유통, 무료 등이 있다.

어디든 존재하고 언제든 활용되는 플랫폼
기업의 가치와 사용자의 편의를 증가시키는 사용자 기반의 플랫폼 시대가 도래 하면서, 주변의 상황을 스스로 인지하고 수요를 선제적으로 예측하여 사용자가 손쉽게 활용할 수 있는 통합플랫폼 구축이 전망된다. 플랫폼 주도권 경쟁 심화, 플랫폼 간 표준화 및 기밀 유출·프라이버시 침해 등의 보안 이슈에 따른 사회적 문제가 등장한다. 연관어로는 사물인터넷, 스마트홈, 클라우드, 센서, 허브, 스마트폰, 호환성, 오픈스택, 앰비언트, 사용자경험, 표준화, BYOD 등이 있다.

내 삶의 드론
드론 관련 소프트웨어 및 활용 서비스 기업이 증가하는 등 드론의 생태계가 성장하면서, 일반인들은 주로 엔터테인먼트, 스포츠·레저 분야에서 드론을 접할 수 있으며, 유통, 공공시설, 농업, 건축 등 산업 전반에 드론 도입이 증가 한다. 드론 관련 규제 개선과 프라이버시 문제를 해결하고, 비행용 드론의 라이센스와 같은 관련 제도 정립이 필요하다. 연관어로는 오픈소스, 소프트웨어, 와이파이, 인공지능, 로봇, 유통, 건축, 영화, 농업, 비행, 허가, 규제 등이 있다. 

3D프린팅의 한계는 어디까지인가?
소형제품 생산에서 대형제품 제조로 활용 범위가 확대되고 있으며, 제품 구현을 위한 출력용 디자인 파일을 공유하는 플랫폼 확산 및 개인의 3D프린팅 기술 접근성이 향상되면서 3D프린터의 보급과 유통 플랫폼 기반의 새로운 제조 문화가 형성된다. 3D프린팅 기술 도입 시기부터 지적재산권 침해, 장기복제 등 기존 법제도로는 해결하기 힘든 이슈가 지속적으로 제기될 것이다. 연관어로는 개인, 유통, 디자인, 플랫폼, 메이커스, 재료, 공유, 신체, 복제, 윤리, 지적재산권, 4D프린팅 등이 있다.

자율주행차는 달릴 수 있을까?
커넥티드 요소기술을 적용시킨 자동차·사물·사람 간 소통(V2X)이 가능해짐에 따라 차량·교통 데이터의 축적이 본격화되어 커넥티드 차량의 개발·보급과 함께 높은 정밀도와 상황인지·분석능력을 보유한 각종 장비들이 도입되어 자율주행차 상용화를 주도할 것이다. 자율주행차의 상용화를 위한 기술적인 문제 해결과 관련 법제도 검토 및 보완이 필요하다. 연관어로는 센서, 인공지능, GPS, 커넥티드, 머신러닝, V2X, IoT, 네트워크, 예방, 주파수, 보안, 표준화 등이 있다.
 
세상을 알게하는 똑똑한 데이터
기계 스스로 데이터를 분석하고 학습하여 사용자에게 새로운 인사이트를 제공하는 것이 일상화됨에 따라, 데이터를 제공하고 분석하는 것이 사회·정책 전반적으로 도입 확산되어 지능형 데이터 분석·예측을 기반으로 한 지능정보사회를 주도한다. 연관어로는 의사결정, 상황인식, 머신러닝, 예측, 시각화, 분석, 인사이트, 맞춤형서비스, 윤리, 저작권, 개인정보 등이 있다.

사람과 교감하는 로봇
인간과 비슷한 외형을 갖춘 로봇부터 감정을 이해하는 로봇에 이르기까지 감성을 중시하는 개인 서비스형 로봇이 일상생활로 확산되면서 사람과 로봇이 공존하는 사회로 변화가 전망된다. 연관어로는 감성, 교류, 인간형, 가정, 헬스케어, 비서, 어드바이저, 인사이트, 부작용, 안전, 일자리, 윤리 등이 있다.

스마트 디바이스(웨어러블)의 진화는 계속된다
일상적으로 착용하는 제품의 스마트화가 진행되면서 스마트 디바이스가 패션아이템으로 성장하고 있으며, 생체이식형 웨어러블 기술의 도입으로 사람과 사물이 직접적으로 상호작용하는 지능형 플랫폼으로 변화될 전망이다. 연관어로는 신체부착, 사용자경험, 소형화, 시계, 명찰, 플렉시블, 가상현실, 실시간디스플레이, 생체이식, 헬스케어, 맞춤형서비스 등이 있다.

정보보호도 이제는 지능화 시대
다양한 사이버공격 및 해킹 유형을 스스로 파악하여 감시하고 실시간으로 차단하는 보안체계를 구축하고, 다양한 디바이스에 지능정보기술을 결합한 보안기술을 도입함으로써 보다 안전한 사회를 구현한다. 연관어로는 해커, 사이버공격, 생체인식, 지문인식, 블록체인, 예측, 실시간, 데이터, 분석, 감지, 인증, 사물인터넷 등이 있다.

우리 생활 속 가상현실 
다양한 행동·얼굴인식 기술과 3D이미지 구현기술을 기반으로 사용자의 감성을 자극하고 게임, 광고, 교육, 마케팅 등의 디스플레이를 활용하는 영역의 가상현실 시장의 성장이 기대되면서, 사용자 중심의 혁신적인 콘텐츠 및 서비스 발굴과 확대가 필요하다. 연관어로는 얼굴인식, 홀로그램, 사용자경험, 게임, 디스플레이, 촉감, 감성, 상호작용, 실감, 킬러콘텐츠, 흥미, 동작인식 등이 있다.

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