유튜브 동영상으로 보세요: 계속 러닝하는 AI가 진짜 AI
지속적 학습을 통한 딥러닝 알고리즘을 만들기 위해서도 컴퓨터 파워가 필요하지만, 동시에 설치 후 엣지(Edge)에서 지속적 학습이 이뤄지기 위해, 다시 말해, 카메라나 서버의 디바이스에서 지속적 학습이 이뤄지기 위해, AI칩과 같은 하드웨어가 필요합니다. 즉 엣지 단에서의 컴퓨터 파워 없이 지속적 학습도 불가능하다는 이야기입니다.
지속적 학습의 원리는 우리의 인지(COGNITION)구조와 같습니다. 우리의 인지능력은 학습을 통해 발전합니다. 그 학습은 데이터와 알고리즘의 결합이고, 그 결합의 속도를 빠르게 하기 위해 연산작용의 크기가 작동합니다. 나이가 먹어갈수록 일정 기간까지는 지속적으로 인지능력이 향상되는 것과 같은 이치입니다. 그래서 누가 인공지능, 특히 딥러닝 AI, 구체적으로 인공뉴럴네트워크 (ARTIFICIAL NEWRUAL NETWORK)이라고 주장하면, 지속적으로 알고리즘이 향상되는가, 다시 말해, 지속적인 학습이 이뤄지고 있는가를 따져 보아야 합니다.
고객으로 하여금 비전AI의 참기술을 맞보게 하기 위하여, 메일랩은 하드웨어-소프트웨어-서비스를 함께 공급하면서, 상품가와 구독료로 고객의 지불형태를 양분하였습니다. 고객의 입장에서는 일단 상품에 대한 비용만 지불하기 때문에 손쉽게 구입할 수 있습니다. 메일랩은 상품가로서 하드웨어의 원가 정도만 받습니다. 그리고 구독료를 통해 비용을 분산할 뿐 하니라 고객으로 하여금 일정 기간 이후에 나타나는 인공지능의 효과를 인내를 갖고 누릴 수 있도록, 구독료를 월별로 나누어 지급하도록 구조를 짰습니다. 물론 성급한 고객이 구독료 지불을 조기에 중단하며, 즉 “설치하고 잊어버리고” 싶으면 인공지능의 진짜 기능을 못 누리고 인공지능 별 것 아니라고 영영 인공지능과 작별하게 됩니다.
물론 메일랩의 입장에서는 당장 자금 부담이 뒤따릅니다. 창업자 양필승 대표는 교수에서 변신하여 부동산 등으로 번 돈을 인공지능 발전에 쓴다면 아까울 것이 없다는 생각에서 그 같은 가격정책을 내놓았습니다. 결국 돈 없으면 인공지능도 없다는 금융자본주의적 논리를 그대로 충실히 이행한 것으로 볼 수 있습니다.
AI가 비지니스로 성공하려면 기술력 못지 않게 사업방식도 중요합니다. 특히 기술 기업이나 기술 엔지니어는 고객의 입장에서 AI기술을 이해하고, 가성비의 최적화를 통해 AI에 대해 고객이 쉽게 접근할 수 있도록 구매조건을 탄력성 있게 제시하여야 합니다.
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지은이 양필승: 1957년생. 미국 UCLA 중국현대사 박사. 전 건국대학교 교수와 현한국뉴욕주립대 석좌교수, 현 중국 칭화대학 겸임교수, 현 중국 지린 메트로폴리탄기술교육대학 총장, 1999년 CKT그룹 설립, 2018년 매경 세계지식포럼 AI부문 좌장, 2019년 MAILab 메일랩 설립 CEO.
MAILab (메일랩) www.mailab.co.kr: 자체 엔진인 i2Brain 및 자체의 AI 슈퍼컴퓨터와 Vision AI Framework, MEGA Image AI Platform 및 MEGA Industrial AI Platform에 터잡아 QSS 통합 솔루션으로 방역, 보안 및 안전에 대한 인공지능 솔루션을 상품화하고, 미국, 캐나다, 중국, 인도에 엔지니어링과 마케팅 조직을 통해 QSS Integrated Solution 등 Industrial AI, 선천성 심장병 알고리즘 등 Medical AI, Robotic AI Fulfilment Service 등 Logistic AI, 스킨케어와 메이크업 제품의 판매 및 생산을 위한 Beauty AI 등을 개발하고 있습니다.
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문의: sryoo@ckt21.com
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