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왓슨에대한 설명

조회 수 1582 추천 수 0 2014.04.27 19:45:30

왓슨

왓슨은 인간의 자연어로 묻는 질문에 답할 수 있는 인공지능 컴퓨터다. 왓슨은 자연언어처리, 정보수집, 지식재현, 사고, 기계학습 기술을 활용해 개방적인 질문에 응답할 수 있다. 자연어로 진행된 인간과 벌인 퀴즈 대결에서 승리했다. 최근 빅데이터를 특정한 용도로 활용하는 슈퍼컴퓨터로서 각광받기 시작했다.

1. 왓슨과 퀴즈쇼, 〈제퍼디!〉

IBM이 개발한 슈퍼컴퓨터 딥블루(Deep Blue)와 체스 시합을 한 챔피언 게리 카스파로프(Garry Kasparov, 1963~ )

IBM이 개발한 슈퍼컴퓨터 딥블루(Deep Blue)와 체스 시합을 한 챔피언 게리 카스파로프(Garry Kasparov, 1963~ ) ⓒ 커뮤니케이션북스

IBM이 개발한 IBM RS/6000 SP 딥블루(Deep Blue)는 1997년 체스 챔피언 게리 카스파로프(Garry Kasparov)를 이겼다. IBM이 만든 슈퍼컴퓨터 왓슨은 2011년 2월 16일 미국 ABC 텔레비전 퀴즈쇼 〈제퍼디!(Jeopardy!)〉에서 이 퀴즈쇼의 최강자들인 켄 제닝스(Ken Jennings)와 브래드 러터(Brad Rutter)를 압도적인 차이로 따돌리면서 인간과 벌인 대결에서 승리했다. 2월 14일부터 16일까지 세 개의 〈제퍼디!〉 방송에서 왓슨(Waston)은 〈제퍼디!〉의 금액 기준 사상 최대 우승자 브래드 러터, 74번 연속 우승 기록 보유자 켄 제닝스와 대결했다. 왓슨은 사람의 목소리를 인지하고 인간이 묻는 질문의 답을 찾아 음성으로 답한다. 인간을 닮은 컴퓨터 튜링의 기계, 인공지능은 IBM 연구소가 개발한 왓슨에 의해 현실화된 것이다. IBM은 슈퍼컴퓨터 연구를 통해 인공지능 개발에 주력해왔다. 인간의 언어로 던지는 질문을 알아 듣고 몇 초 안에 답을 찾아내어 말로 답하는 왓슨 컴퓨터는 인간의 지능과 닮았을 뿐만 아니라 그 속도와 정확성에서 인간의 능력을 앞섰다.

IBM의 초대 회장 토머스 왓슨(Thomas John Watson)에서 그 이름을 따온 왓슨은 인간의 자연어로 묻는 질문에 답할 수 있는 인공지능 컴퓨터다. IBM의 설명에 다르면 왓슨은 "고도의 자연언어처리, 정보수집, 지식재현, 사고, 기계학습 기술 개방적인 질문-응답 영역에 적용한 것"이다. 왓슨은 〈제퍼디!〉의 질문에 응답하기 위해 파워 세븐(Power7)이라는 프로세서와 데이비드 페루치(David Ferrucci)가 주도한 IBM의 DeepQA 소프트웨어를 결합했다.

DeepQA 기술은 가설을 만들고 방대한 증거를 수집해, 이 둘을 연결한 후 분석과 점수를 매겨 질문에 응답한다. DeepQA는 질문을 받아들인 후 먼저 질문을 분석하고, 이 질문을 분해한다. 분해된 질문의 항목들은 '응답을 위한 자료' 데이터베이스를 검색해 응답 후보들을 작성한다. 이것들을 기반으로 응답을 구성할 수 있는 가설들이 작성된다. 이후 이들 가설은 필터링을 거쳐 정제된 다음 '확증을 위한 자료' 데이터베이스에서 확증에 필요한 자료를 끌어낸 후 심층적인 확증 점수를 낸다. 이를 기반으로 가설과 확증 점수가 여러 레이어를 거쳐 이루어진 다음에 종합된다. 종합된 응답은 '훈련된 모델'을 통과한 다음 최종 결합과 순위가 결정된 후 응답을 한다. 이러한 프로세스는 방대한 데이터베이스와 정교한 논리 회로를 통해 빠른 속도로 특정한 답을 찾아내는 과정이다.

이를 위해 왓슨은 90개의 IBM Power 750 서버로 구성된다. 여기에는 총 2880개의 파워세븐 코어 프로세서가 작동하며 16테라바이트의 램을 이용한다. 왓슨은 1초에 책 100만 권 분량에 해당하는 500기가바이트의 데이터를 처리할 수 있다고 한다. 왓슨은 사전, 백과사전, 참고문헌, 위키피디아를 포함해 4테라바이트에 달하는 2억 페이지 양의 구조화되거나 비구조화된 데이터를 이용했다. 이들 데이터는 빠른 처리를 위해 하드디스크가 아니라 메모리에 저장되어 활용되었다.

2. 슈퍼컴퓨터 왓슨과 빅데이터

어떻게 이런 일이 가능하게 되었을까? 그것은 슈퍼컴퓨터 왓슨이 하드웨어의 빠른 계산능력과 〈제퍼디!〉 문제를 알아듣고 문제의 답을 찾기 위한 최적의 알고리즘을 담고 있는 소프트웨어, 그리고 빅데이터라 부를 만한 엄청난 양의 콘텐츠를 학습하고 데이터베이스로 활용하는 능력 때문이다.

슈퍼컴퓨터는 하나의 컴퓨터 시스템에 계산능력을 집중한 체계다. 메모리와 중앙처리속도가 엄청나게 빠르고 방대한 양의 데이터를 메모리에 저장할 수 있다. 병렬 컴퓨터로도 이러한 빅데이터를 처리할 수 있다. 구글의 검색엔진이나 페이스북은 수백만 대의 보통 컴퓨터를 병렬로 연결해 거대한 데이터를 저장하고 연결된 컴퓨터 중앙처리장치의 컴퓨팅 능력을 활용해 수많은 이용자들에게 동시에 서비스를 제공한다.

왓슨은 빅데이터와 이를 처리할 수 있는 인공지능이 결합한 모형을 보여 주었다. 왓슨의 기능을 응용한 컴퓨터들은 전문가적 능력을 바탕으로 다양한 용도로 활용되기 시작했다. 거대 데이터를 집적해 특정한 답을 찾아낼 수 있는 왓슨의 능력으로 말미암아 왓슨은 미국 민간의료보험회사 웰포인트(Wellpoint)의 컨설턴트로 고용되었다. 왓슨은 의료 서비스 관련 데이터와 질병 데이터, 환자 데이터를 분석처리해 가장 적합한 답을 제시해 줄 수 있는 전문가다. 뿐만 아니라 자연어 인지 및 발화 능력을 이용해 영어를 아랍어로 번역하는, 말하는 시스템으로 활용될 수도 있다. 이미 미국 국방부와 이러한 기능을 제공하는 계약을 맺기도 했다. 그 밖에 왓슨은 다양한 전문 영역에서 지식을 습득하고 활용하는 데 이용될 수 있다.

왓슨은 의료, 공공행정, 금융 등과 같이 산적해 있는 방대한 양의 정보를 얼마나 이해하느냐에 따라 의사결정이 달라질 수 있는 분야에서 중요한 역할을 할 수 있다. 축적된 데이터와 정보, 지식을 빠른 속도로 처리해 확률적으로 최적에 가까운 해답을 찍어서 제시해 줄 수 있는 능력은 왓슨의 가장 큰 장점이다. 그러나 하나의 답만을 제시하고 그것이 데이터와 전문시스템의 권위로 자동화되면 왓슨의 능력이 닫힌 체제의 거대 컴퓨터들이 수행했던 오류를 반복할 수도 있을 것이다.

3. 왓슨의 미래

존 설(John Searle)의 '중국어 방(Chinese Room)' 가설처럼 왓슨은 방대한 데이터를 주어진 지시에 따라 빠르게 처리해 질문에 대한 답을 적절하게 결합할 수 있지만 그것의 뜻이나 의미를 이해하지는 못한다. 이것은 단답형 퀴즈쇼에서 우리가 흔히 보는 현상이다. 빨리 답을 맞히는 단답형 퀴즈는 사실이 처한 맥락을 이해한다기보다는 사실적인 정보를 일치시키는 일종의 게임에 가깝다. 그것은 사고과정이 아니라 주어진 정보들의 대응관계를 정확하게 맞추는 수준에 불과하다.

체 스 게임에서 인간을 이긴 IBM 딥블루는 주어진 조건에서 모든 수를 입력해 자료로 저장하고 있다가 상대의 수에 대응해 준비되어 있는 대응수를 찾아내어 응답한다. IBM 딥블루는 체스를 두는 인간이라는 상대가 있고 한 수 한 수 시간의 흐름에 따라 계기적으로 대응하지만 전체 경우의 수에서 특정한 경우에 대응하는 방식이 미리 결정되어 있다.

마찬가지로 왓슨도 질문에 대응하는 답을 정교한 비교 작업을 거쳐 빠른 시간에 찾아내는 자동화 과정을 일시에 시행한다. 그러나 그것이 인간처럼 사고하고 생각하는 능력의 결과는 아닌 것이다. 데이터가 많아지고 처리하는 속도가 빨라지고 대응관계를 정확하게 만드는 알고리즘이 발전할수록 왓슨은 더욱 똑똑해지고 인간의 능력을 뛰어넘을 것이다. 그 과정에서 왓슨은 학습을 통한 지적 성장과 비슷한 모습을 보일 수도 있을 것이고, 빅데이터의 지속적인 축적과 순간처리 능력의 향상으로 양질전화의 획기적인 경지에 도달할 수도 있다. 현재로서는 왓슨이 빅데이터를 처리하는 슈퍼컴퓨터 전문가 시스템으로 발전할 가능성이 높다.

참고문헌

  • Baker, Stephen(2011). Final Jeopardy: Man vs. Machine and the Quest to Know Everything. 이창희 옮김(2011). 『왓슨, 인간의 사고를 시작하다』. 세종서적.

주제어

  • 딥블루, 왓슨, 음성인지, 슈퍼컴퓨터

[네이버 지식백과] 왓슨 (컴퓨터 역사, 2012, 커뮤니케이션북스)

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