―프라울러가 만들고자 하는 AI는 기존과 어떻게 다른가
▷산업에 적용되는 AI 기술은 여전히 인식하는 것에 머물러 있다. 하지만 실제 효용은 인식된 정보에서 좋은 의사결정을 내리는 데서 온다. 의사결정은 불확실성을 바탕으로 예측을 하는 것인데 AI가 한번도 경험해보지 못한 상황에서 판단을 내려야 한다. 우리는 확률(베인지안) 방법론을 사용하는데 이는 원칙을 바탕으로 하고 있고 실용성도 높다. 또한 우리는 AI가 다른 AI나 아니면 인간과 함께 있을 때 어떻게 의사결정을 내릴 것인지에 대해서도 연구한다.
―구체적으로 설명해줄 수 있나.
▷자율주행차를 예로 들면 기존 방식에서 AI는 전 세계를 다니면서 주행 데이터를 모아야 한다. 한국에서만 주행하다가 미국에 갑자기 보내면 사고가 날 수 있다. 반면 베이지안 방법론의 경우 미국에 가면 한국과 다르고 위험하기 때문에 조심해야 한다는 의사결정을 내리게 된다.
―AI의 의사결정이 중요한 이유는.
▷만약 `A이면 B를 하라`와 같이 수작업으로 입력된 의사결정은 한계가 있다. 더 많은 에이전트가 개입될수록 복잡성은 기하급수적으로 늘어난다. 또한 우리가 예측하지 못한 상황이 발생할 경우 큰 재앙으로 나타날 수도 있다. 우리의 시스템은 경험을 통해 배우고 환경에 맞춰 변화하는 AI이다. 확률적으로 무엇이 발생할지를 예측할 수 있기 때문에 더 안전하기도 하다.
―알파고를 만든 영국 AI 회사인 구글 딥마인드와 차이점이 무엇인가.
▷방법론뿐 아니라 달성하고자 하는 것이 다르다. 딥마인드는 굉장히 일반적인 AI를 목표로 하고 있다. 바둑으로 유명해졌지만 의료 등 현실에서 사용하는 것을 추구한다. 우리도 일반적인 AI를 추구하지만 실제 산업과 응용 분야에서 해결돼야 할 문제를 항상 고려하고 있다.
―베이지안 방법론에는 한계가 없나.
▷AI 연구가 갑자기 부상하게 된 것은 수많은 계산을 위한 컴퓨팅 파워도 생기고 이를 효율적으로 계산하는 방법에 대한 연구도 발전했기 때문이다. 베이지안 방법론은 기존 신경망보다 계산이 많이 필요하기 때문에 어떻게 유사한 성능을 내면서도 안전한 AI를 만들 것인가가 중요한 연구 주제다.
―프라울러의 AI를 게임 분야에 적용하는 것이 가능하다고 들었다.
▷크게 두 가지로 사용될 수 있다. 첫째는 지능을 가진 사람 같은 게임 속 캐릭터를 만들 수 있다. 지금은 컴퓨터와 팀을 이뤄서 게임을 하면 재미가 없는데 진짜 사람과 팀을 이뤄서 하는 것처럼 재미있는 AI를 만들 수 있다. 두 번째는 게임 테스트다. 많은 게임회사가 테스터를 고용하는 데 많은 비용을 들이고 또 테스트 과정에 많은 시간을 사용한다. 우리의 AI를 통하면 진짜 인간 게임 테스터처럼 테스트를 할 수 있을 뿐만 아니라 버그를 발견하는 시간도 크게 단축된다.
―그 밖에 다른 적용 분야는.
▷자율주행차, 로보틱스, 공정관리, 스마트시티 등 다양하다. 우리는 일반적인 AI 시스템을 만들고 있기 때문에 다양한 분야에 적용이 가능하다.
―프라울러를 학계와 산업계에서 주목하는 이유는 무엇인가.
▷베이지안 방법론과 같이 기존 인공신경망을 대체하고 보완할 수 있는 AI에 있어서 세계에서 가장 뛰어난 연구팀을 가지고 있다. 그뿐 아니라 강화학습, 게임이론 등 AI의 의사결정과 관련된 연구자들이 모두 모여 있다. 이처럼 연관된 분야의 연구자들이 모두 모여 연구하는 AI 스타트업은 아직 없다.
―언제쯤 구체적 서비스나 성과가 나오나.
▷우리는 연구 기반 기업이고, 이미 자율 AI 에이전트 분야에서 몇몇 성과를 냈다. 우리 고객은 이미 우리 기술로부터 도움을 받고 있다. 2018년께면 고객사들이 자신들의 성과를 공식화할 수 있을 것이다.
―왜 회사 이름을 프라울러라고 정했나.
▷Prowl(`먹이를 찾아 살금살금 돌아다니다`라는 뜻)은 모든 지능을 가진 동물이 하는 행동이다. 주변 환경을 돌아다니면서 정보를 얻고 사전적인 의사결정을 내리는 행위다. 우리는 이런 능력을 가진 AI를 만들고자 했다.
[이덕주 기자]
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