인공지능(AI) 기술 이제 감성까지

AI [ 인공 지능 ] 새로운 감성 기술

최신 인공지능 사이트 몇 가지를 소개해 봅니다.

디자이너, 개발자가 조금 섬찟함을 느낄 수 있는 것들이네요^^;

 

우리에게 천천히 다가오는 것 같지만, 이미 부분적인 능력들은 많이 와있다고 생각되고, 받아들이기엔 시기상조 같지만 꼭 필요한 컴퓨터공학의 꽃 AI, 인공지능. 영화에서 보는 안드로이드 로봇이나 나노기술 같은 것들은 너무나 먼 미래의 기술이라서.. 난 저 시절까지 못 사니깐 관심 없다 라고 해버리면 그만이지만, 사실상 AI, 로봇, 일명 '봇'은 아주 가까이에 침투해 있다. 

이 블로그의 글과 키워드를 찾아내는 것도 봇이라는 것을 간과해서는 안된다.

 

 

AI [ 인공 지능 ]

[ Artificial Intelligence ]

컴퓨터에서 인간과 같이 사고하고 생각하고 학습하고 판단하는 논리적인 방식을 사용하는 인간지능을 본 딴 고급 컴퓨터 프로그램을 말한다. 과거의 인공지능은 확정된 환경에서 유한개의 솔루션을 탐색하는 일이었다. 인공지능은 곧 논리였고, 이에 따른 탐색이었다. 하지만 현실은 환경도 매우 불확정적이고, 솔루션도 미리 유한개로 정해져 있지 않은 경우가 많았다. 기계학습은 이런 문제들을 “데이터 중심의 판단”으로 풀어간다.

여기서의 인공지능이란 곧 X와 Y의 관계 추정 또는 전반적인 패턴을 인식하는 것을 의미한다. 예를 들어 “A소설을 산 사람들이 B소설도 사더라.”라는 경향을 파악하고 관련 소설을 추천해주는 것 역시 기계학습의 대표적 이용 사례이다.

[네이버 지식백과] [Artificial Intelligence] - 인공 지능

 

몇년 전부터 명함 디자인을 의뢰하거나 직접 열심히 만들거나 하는 분들이 보이지 않는다.

왜? 제네레이터화 된 디자인 서비스나, 툴들이 너무 많아졌고, 퀄리티가 뛰어나기 때문에 필요성이 없어져 버렸다.

 

또한 회사 로고 정도는 로봇 사이트가 다 만들어준다.

사람이 만든 것보다 퀄리티가 좋을 수도 있다. 쏘울을 담기에는 어떨지 모르겠지만, 시간, 비용을 생각하면 따라갈 수 없는 효율인 것은 사실이다.

점점 많아지는 제네레이터 디자인 제공자들. 그런데 효율이 무척 뛰어난 것은 사실이다.

 

 

마찬가지로, 보다 비즈니스적으로 접근해서 쇼핑몰 제작을 보자.

오래전에 설치형 쇼핑몰들, HTML을 공부하고, 포토샵을 공부하고, 코딩을 해서 FTP에 직접 올려서 퍼미션을 주고 상품을 하나하나 등록하던 시절을 지금 상상할 수 있을까? 쇼핑몰은 가장 제네레이터와 템플릿이 잘되어 있는 웹디자인 업종이 되어 버렸다. 모바일까지도 많아지고 있다. 

 

식은땀 나는 일이지만, 아무리 고퀄리티를 주장해도 큰 비용으로 오랜 시간 기다려서 힘들게 쇼핑몰을 만들려고 하지 않는다. 큰 기업에서 내부 직원을 활용하여 만드는 경우가 아니라면 말이다.

 

네이버의 스마트스토어가 가장 자동화가 잘 되어 있다. 조금 더 자유로운 설정과 설치형을 겸하는 고도몰도 본질은 마찬가지다. 호스팅 회사 기반의 성격이 강하지만 카페 24도 마찬가지.

모두 제네레이터가 만들어주고, 템플릿이 자동화해주고, 업주는 상상력만 고민하면 되어버린 시대.

 

 

그런데, 더욱 놀랍고 신선한 것들이 생겨나고 있다. 

유사한 아웃풋들을 인공지능이 템플릿과 제네레이터 형식을 통해서 만들어져 가는 시대가 오고 있다.

 

몇 가지를 소개해 본다.

 

우선 마이크로소프트가 이 인공지능에 관심이 참 많으시다.

AI Lab Projects - Microsoft AI Lab

소소한 것들이지만 모이고 커지면서 '터미네이터 스카이넷'을 만들지도 모른다..

컴퓨터 공학의 꽃이면서 기술의 끝인 빅데이터와 인공지능 AI, ‘딥러닝’(deep learning)은 구글도, 네이버도 카카오도 모두 열심히 하고 있긴 하다.

 

 

 

Sketch2Code

그림을 분석해 프론트엔드 코드(클라이언트)로 변환해주는 기술이다.

디자이너와 개발자 모두에게 놀라운 기술이다. 가장 보편화되고 크게 점프할 기술이라고 생각된다.

 

https://sketch2code.azurewebsites.net

 

손으로 스케치, 낙서 등의 페이지 그림을 그리면, html 코드로 변환을 해준다.

직접 사이트에 접속하여 샘플을 눌러보거나 자신의 사진을 업로드하여 테스트해볼 수 있다.

 

 

 

 

Machine Reading Comprehension

글을 이해하고 질문에 대한 답을 찾아주는 인공지능이다.

신뢰성을 기반하면, 가장 편리한 인류의 선물이 될 것이라고 생각된다.

요즘 박물관 가면 세팅한 데이터를 보이스가 읽어주는 것과는 차원이 다르다.

"이순신 장군"이 죽지 않고 전쟁을 한번 더 할 수 있다면?이라는 질문을 봇이 해석해 줄 것이고 흥미로운 추측이면서 무시할 수 없는 근거와 논리를 가진 해석이 나올 수 있다.

 

https://machinereading.azurewebsites.net/

 

장문을 입력하고 글 내용중에 궁금한 것을 질문하면 AI가 답변해준다. 도서관 로봇인 셈이다.

 

Pix2Story

이미지를 해석하여 여러 장르의 소설을 만들어내는 기술이다.

가장 상품성 있고, AI가 감성을 표현할 수 있는 무서운 기술이라고 생각된다.

자신의 생각과 해석을 제공한다는 것은 수학적 접근의 해답이 아니라, 감성적인 해답을 제공할 수 있다.

AI가 자각해버리면 어쩌나 영화 속에서 고민하는 게 바로 이런 부분이다.ㅎㅎ

바이센테니얼맨은 이런 남자였다.

 

www.pix2story.azurewebsites.net

 

 

 

 

Celebs Like Me

https://www.bing.com/visualsearch

 

사진과 닮은 연예인을 찾아주는 검색 기술이다. 어느 정도 유사한 유형을 본 적이 있는 기술이기도 하고 검색 포털들이 한차례 고민한 방식이다. 그런데 정확도가 엄청나다. 동일한 사진을 여러 개 찾아내기도 하지만, 이 사진이 누구인지 결국 알아내는 듯하다.

 

원래 어릴 때부터 박신양 닮았다는 소리를 많이 들었는데, 20세기 디자이너는 결국 박신양이 되었다.

기분 탓인지 모르겠지만, 심지어 늙은 박신양을 찾아낸다. ㅋㅋ

 

 

 

언택트의 기초기반은 지금 이상의 AI 이여야 할 것이다.

그동안 누적된 빅데이터 기술이 조회하고 연산해서 지금까지 해왔다면, 이제 딥러닝 시켜서 정체성을 주는 시대에 접어든 것인데, 편리하기도 하지만 두렵기도 하고, 믿음이 안 가면 어쩌나 걱정이 된다.

 

20세기 디자이너는 아직도 구글의 자율주행을 믿지 못한다. 아니 자동차의 크루즈 컨트롤이나 전방 충돌 방지, 차선이탈 방지도 못 믿는 편이다. 내 눈으로 확인하여 내 손으로 물리적인 조치를 해야 믿어지기 때문이다. 후방카메라가 가이드해주는 너무 당연한 데이터의 제시가 아니라면, 잘 못 믿는다. 넷플릭스가 추천하는 딥러닝 추천 시스템도 그렇다ㅋ.

어쩌면 나의 시대에는 죽을 때까지 못 받아들일 것도 같다. 그러면 안되는데...

 

분명히 기계와 컴퓨터는 블루스크린이 존재한다고 믿어서 인가보다...

 

 

'우리는 인공지능 하고 대결할 생각 전에, 인공지능을 이용해 먹으려는 생각이 필요하다'

 

인공지능이 발전할수록 우리의 일자리는 줄어들 것이다.

우리가 배운 고급 기술과 학문은 인공지능의 기초자료를 제공하는 정도로 무너져 내릴지도 모른다.

너무나 큰 데이터를 처리해주는 편리한 로봇이 좋기야 하지만, 나의 머리보다 봇의 머리를 믿기 시작하면, 사회적인 판단을 이것에 의존한다면 너무 끔찍하지 않을까...

 

 

슬프게 보았던 고전 인공지능 영화 'AI'가 생각난다.

첨단의 끝으로 가기 전 입문 단계에서 내 생이 마감되겠지...

 

 

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