스마트폰의 확산,'AI 탄생' 밑거름 됐다

모바일 사용자의 데이터 빅데이터로 가공되기 시작한 2012년부터 AI 연구 급증

미래먹거리 산업으로 자리를 잡은 인공지능(AI)을 탄생시킨 기반에는 전세계인이 스마트폰을 사용하면서 축적한 모바일 빅데이터가 있었던 것으로 입증됐다.

2007년 스마트폰 확산 이후 세계인들이 스마트폰을 통해 검색하고 대화를 주고받은 수많은 데이터가 빅데이터로 가공되면서 AI의 교과서 역할을 톡톡히 한 것이다.

이는 빅데이터 활용의 중요성을 다시한번 드러내는 것으로 국내에서도 다양한 빅데이터 활용 길을 열어줘야 한다는 주장이 힘을 받고 있다.

2일 카카오는 AI 분야 대표적인 학회인 머신러닝 국제컨퍼런스(ICML)와 신경정보처리시스템학회(NIPS)를 통해 지난 2005년부터 2016년까지 발표된 AI관련 논문 6163건을 분석한 결과 2012년을 기점으로 AI 관련 논문 발표가 급증한 것으로 나타났다고 발표했다.

■2012년 기점으로 AI 관련 논문 급증…컴퓨팅 파워 덕분

보고서에 따르면 ICML 학회의 발표 논문수는 2005년부터 2011년까지 매년 평균 150여건에 그쳤지만 2012년 246건으로 급증했다. 지난해에는 322건의 논문이 발표됐다.

NIPS 학회의 발표 논문 수도 비슷하다. 2010년까지 매달 200건대에 그치던 발표 논문 수가 2012년 368건으로 급증했고 지난해에는 무려 568건의 논문이 발표됐다.

2012년은 2007년 이후 급속히 확산된 스마트폰 사용자들의 데이터가 본격 빅데이터로 가공, 분석되기 시작한 해다. 모바일 사용자들의 데이터가 축적되면서 AI 연구의 기반이 됐다는 것이다. 또 그래픽 처리 장치(GPU)를 이용한 하드웨어 기술도 발전한 해이기도 하다.

■최근에는 더 깊게 더 많은 데이터 습득하는 '딥러닝'이 AI 연구 트렌드

최근 AI 연구의 트렌드는 '딥러닝'인 것으로 나타났다. 2012년을 기점으로 '딥'이라는 단어가 논문 제목의 핵심어로 많이 등장하기 시작했다는 것이다. '딥'은 한번에 더 많은 지식을 깊게 학습할 수 있다는 의미로 활용된다. 한번에 더 많은 지식을 습득할 수 있기 때문에 더 많은 데이터를 활용해서 AI 기술을 고도화할 수 있다는 의미다.

2006년과 2016년을 비교하면 '딥'이라는 단어가 급격히 증가했음을 알 수 있다. NIPS의 경우 2006년에 논문 제목에 '딥'이라는 단어가 들어간 경우는 1건에 불과했지만 2016년에는 43건으로 급증했다.

ICML의 경우도 마찬가지다. 2006년에 한번도 언급되지 않았던 '딥'이 2016년에는 22건이나 언급됐다.

보고서 작성에 참여한 카카오 김대원 박사는 "한번에 학습할 수 있는 데이터가 많아지면서 더 많은 데이터를 학습할 수 있느 딥러닝 방식이 최근 AI 논문의 트렌드로 자리잡기 시작했다"고 전했다.

[e-mail] 허준 기자