2016년 12월 19일 월요일

후발 주자이지만 준비는 잘된, Microsoft의 코타나

Microsoft 스마트 비서 서비스는 Windows Phone 8.1부터 탑재를 시작한 코타나(Cortana) 있다처음 코타나가 발표 되었을 때에는 MS 모바일 시장에서의 위치나 Windows Phone 위상 등을 생각하여 주목을 받지는 못했다그런데이번에 Windows 10 발표되면서 코타나 적용이 확대되었다기존 모바일에만 적용되던 것을 데스크탑까지 영역을 확장한 것이다.
MS 코타나는 기본적으로 애플의 시리와 같은 컨셉이다음성 명령을 받으면  명령을 해석하고  명령을 실행하는 방식으로 되어있다하지만애플의 시리가 검색할  사파리에서 제공하는 기본 검색엔진을 통해서 검색하는 것과 달리 코타나의 경우 MS 검색엔진인 (Bing) 통해서 검색을 진행한다그리고음성을 인식하고 해석하는 능력에 있어서는 나오는 자료에 따라서 평가가 다르기는하지만 전체적으로는 코타나가 시리보다는 상대적으로 앞서 있다고 말하는 사람이 많다같은 명령을 내렸을  코타나가   자연스럽게 반응한다고 많은 언론들이 리뷰를 통해서 공개하고 있기 때문이다이는 해석 엔진의 차이일 수도 있는데 MS 자사의 클라우드엔진인 에저를 통해서 수많은 음성 인식 데이터들을 보유하고 그것들을 분석하면서   자연스럽게 해석하는 머신 러닝 기능을 오래전부터 수행하고 있었고 결과가 코타나에 적용되어 다소 차이를 보이고 있다고 보면   같다.

<그림7> Microsoft 코타나 실행화면
출처: Microsoft

MS 데스크탑 버전으로 확장한 이유는 간단하다윈도 태블릿PC 들어가는 Windows 버전이 Windows 10 데스크탑 버전이기 때문입니다. Windows 8부터 태블릿PC 시장에서 윈도 태블릿PC 강세를 보이고 있는데  시장의 확장으로 Windows 10까지 생각한다면 당연한 수순이라고 봐야  것이다.


스마트 비서의 시작, 애플의 시리

스마트폰의 개인비서 서비스를 얘기한다면 가장 먼저 떠오르는 단어가 아마도 애플의 시리(Siri)이다아이폰과 아이패드  iOS 사용하는 애플의 스마트 디바이스에 탑재되어 있는 음성인식 기반 개인 비서 서비스다사용자가 음성으로 명령을 내리면  명령을 해석해서 아이폰혹은 아이패드에 설치되어있는 앱들을 이용하여 검색하여  결과를 보여주거나 앱을 실행하는 기능을 보여준다구글의나우나 MS 코타나 역시 시리에서 파생된 서비스라고 보면 된다.
시리의 특징은 음성인식 기반 검색  실행 서비스다명령이 내려지면  명령을 해석하여 거기에 맞는 검색을 하든지앱을 실행시키든지 한다과거 검색 솔루션의 화두가 자연어 검색이었는데 글로 이뤄진 자연어 검색을 음성으로 옮기고 검색만 하는 것이 아닌  실행까지 합쳐놓은 것이 시리라고 보면 된다그래서시리를 통해서 전화번호를 찾거나 찾은 전화번호로 전화를 걸고 문자를 보낼 수도있다.

<그림4> 애플 시리의 기능 
출처: Apple

그림4에서 애플의 시리는 주식 지수와 날씨에 대한 답변으로 검색을 해서 찾아주고일정 변경은 앱을 실행해 수정을 하게 된다이러한 작업들을 통해 사용자와 애플 간에 수많은 데이터를 주고 받게 되고애플은 이렇게 저장된 빅데이터를 분석해 또다른 서비스와 정보를 준비하게 된다.


스마트 비서 시장 진출 기업


글로벌 IT 기업들이 AI 비서 서비스를 선보이는 이유는, AI 비서 시장의 주도권을  기업이 사물과 사람을 연결하는 중심이   있기때문이다. AI 비서 서비스의 사용자가 늘어날수록 서비스에서 사용된 데이터는 자연스럽게 쌓이게 되고이렇게 쌓이는 데이터는 개인과 관계된 다양한 데이터로양도 기하급수적으로 늘어나기 때문이다다시 말해우선적으로 사용자를 확보할 수록 데이터가 많이 쌓이고쌓여진 데이터를  많은 서비스와 다양한 곳에 활용할  있기 때문이다이제, IT 빅데이터를 누가 많이 가지고 있냐에 따라제공되는 서비스의 질이 달라질  있고이러한 생태계를 먼저 선점하는 기업이 매우 유리한 고지를 점령할  있다.

<그림3> 글로벌 기업의 AI 비서 진출
출처중앙일보


2016년 12월 16일 금요일

융합적 관점에서 본 소프트웨어 공학의 미래

Roger’s 5 Factors in Adoption

•Relative Advantage: How improved an innovation is over the previous generation

•Compatibility: The level of compatibility that an innovation has to be assimilated into an individual’s life.

•Complexity or Simplicity: If the innovation is perceived as complicated or difficult to use, an individual is unlikely to adopt it.

•Trialability: How easily an innovation may be experimented. If a user is able to test an innovation, the individual will be more likely to adopt it.

•Observability: The extent that an innovation is visible to others. An innovation that is more visible will drive communication among the individual’s peers and personal networks and will in turn create more positive or negative reactions.






Deep Learning World Challenge

New Algorithms
 

 
 
Dropout
  • Randomly drop units
  •  
  • Reducing over-fitting
  •  
  • Simple and efficient
 
BIG DATA



ILSVRC : Image Classification  
 
 
 
 
 
 

인공지능의 한계와 가능성

스마트폰을 위한 인공지능




스마트폰북



인공지능의한계와가능성

•환원주의(Reductionism) vs. 행동주의(Behaviorism)
–괴델의불완전성정리
–새로운패러다임의필요

•양자컴퓨팅, emergent computing, 인공생명

•세계인공지능시장규모
–2015년약1270억달러2017년약1650억달러로예상(IDC)
–2025년인공지능을통한‘지식노동자동화’의파급효과가연간5조2000억~6조7000억달러에달할것으로전망(맥킨지)

•일자리문제
–축소: 매뉴얼에기반한직종, 반복성높은직종, 일부전문서비스직종
–확장: 면대면직업, 창의적/예술적/감성적직업, 복잡성높은육체적직업
–기대: 노동시간줄고, 고용구조변화

인공지능R&D 방향

•One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100)
–100-year effort to study critical issues in the design and use of AI systems, including their economic and social impact

•Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2)
–contribute to humanity through high-impact AI research and engineering by constructing AI systems with reasoning, learning and reading capabilities

•100 billion yen for 10 years for AI R&D in Tokyo
–establish a system to aim realization of the production revolution of advanced medical and factories

•우리의인공지능R&D 방향
–학제간융합연구: 인간연구+ 융합연구+ 컴퓨팅기술
–경제/사회적고찰: 일자리, 인간의존엄성
–장기적꾸준한투자/연구개발필요