Google I/O '17

Google I/O 2017 Summary

“Mobile first to AI first”

“모바일 퍼스트에서 인공지능(AI) 퍼스트로 전환이다.”
- 순다 피차이 (구글 CEO)

현재 사용자들은 스마트 디바이스 (예. 컴퓨터, 스마트폰 등)를 제어하기 위하여 타이핑을 하고 있는데 AI는 이런 부분을 언어로 처리할 수 있습니다.

즉, 대화형 인터페이스가 제공되어 우리 삶의 일부분이 될 것 입니다.

이번 구글이 소개한 서비스의 대부분이 ‘사용자의 의사를 잘 알아듣고 수행’하는 서비스들 입니다.
어떤 서비스들이 있는지 그 내용을 살펴보도록 하겠습니다.

Google I/O ‘17 Event: https://events.google.com/io/
Google I/O ‘17 키노트: https://www.youtube.com/watch?v=Y2VF8tmLFHw
Google I/O ‘17 영상: https://www.youtube.com/playlist?list=PLOU2XLYxmsIKC8eODk_RNCWv3fBcLvMMy

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구글 렌즈

단순한 카메라 앱(App) 처럼 느낄 수 있으나 사용자가 보고 있는 것을 이해하고 정보를 제공합니다. 단순히 카메라 앱 수준이 아닙니다. 

예를 들면 다음과 같습니다.

• 노이즈가 발생한 이미지를 자동으로 수정한다
• 원하는 피사체를 가리는 이미지를 삭제한다
• 카메라에 꽃을 비추면 어떤 꽃인지 정보를 알 수 있다
• 레스토랑을 비추면 레스토랑의 정보를 알 수 있으며 예약도 가능하다
• 와이파이 SSID 및 Password를 비추면 와이파이 연결을 한다

즉, 카메라를 통해 피사체가 인식되면 관련된 정보와 함께 사용자가 향후 취할 행동을 예측하는 서비스 입니다.

이미지 인식 기술의 비약적인 발전으로 인하여 사진에 등장한 인물의 감정을 읽어낼 수 있을 정도 입니다.
구글 렌즈는 AI 및 데이터를 통합하는 스케일을 극대화 할 수 있는 서비스가 될 것 입니다.

스마트폰 카메라에 AI를 적용한 이 기능은 구글 어시스턴트와 구글 포토에 우선 적용됩니다.

관련 영상: https://www.youtube.com/watch?v=e7PorBzVLx0

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구글 어시스턴트 및 구글 홈

구글 어시스턴트는 구글 홈에도 적용되어 있는 대화형 서비스 입니다.
애플의 시리(Siri)와 같은 내용이지요.

사용자의 ‘헤이 구글 (Hey, Google)’ 음성으로 시작되는 이 서비스는 웨어러블 기기까지 확대하여 서비스 하게 될 것 입니다. 

집에서는 구글 홈을 통해서 일정을 잡고 외부서는 모바일 기기 또는 웨어러블 기기를 통해 리마인드 알림을 받을 수 있습니다.

세가지 내용을 이야기 했는데

• 구글 홈에 전화기능이 추가되었습니다.
• 다양한 엔터테인먼트를 지원하게 되었습니다. 이는 아마존과의 경쟁에서 우위를 선점하기 위한 내용으로 생각합니다.
• 적절한 디바이스에 디스플레이 하는 내용입니다. 기존 스피커로만 이야기하던 결과를 적당한 모니터를 찾아 보내주는 내용입니다.

가장 문제가 되었던 사용자 목소리 구분은 자세하게 이야기 하지 않고 있습니다.

이미 구글 홈을 사용한 ‘버거킹’의 역습이 있었기 때문에 굉장히 관심을 가졌는데 아쉽게도 내용이 빈약합니다.

다시한번 문제점을 소개한다면 다음과 같습니다.

• 버거킹 TV 광고에서 ‘오케이 구글, 와퍼 버거가 뭐지?’ ‘OK, Google, What is the whopper burger?’ 라는 음성이 들어가 있음
• TV에서 위 메시지가 흘러나오자
• 각 집에 있는 모든 구글 홈이 와퍼 버거에 대하여 검색한 후 응답하기 시작함
• 새로운 스팸이 됨
• https://youtu.be/U_O54le4__I
• https://youtu.be/i25Kendc4c8

음성 비서 서비스는 추후 공공의 서비스가 될 가능성이 있기 때문에 특정인의 목소리에만 반응하는 것도 모순이 있어보입니다.

앞으로 어떻게 발전될 지 매우 궁금합니다.

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클라우드 TPU

구글 브레인 및 딥마인드 팀이 개발한 AI 용 하드웨어인 TPU (Tensor Processing Unit)는 벌써 2세대를 맞이 하였습니다.

AI 서비스를 개발할때 어마어마한 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 보통 고성능 CPU, GPU를 사용하는데 구글에서 AI를 위한 칩을 개발한 것 입니다.

특히, 우리에게 충격을 주었던 알파고 (AlphaGO)가 1세대 TPU를 사용하였고 현재 구글 번역기와 구글 포토에 사용되고 있습니다.

아마도 구글 클라우드에 최적화된 칩이 아닐까 싶습니다.

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오토ML (Machine Learning)

ML 모델을 훈련시킬 때 소모되는 하드웨어 자원은 어마어마 합니다.
하지만 무형의 자원 소비도 어마어마 하지요.
대표적인 무형의 자원이 시간 입니다.

ML을 사용하는 사용자 (엔지니어)의 시간을 줄여주기 위하여 ML 모델을 훈련시켜주는 ML 모델이 오토 ML 입니다.

구글 CEO인 순다 피차이는 이 서비스가 의료 진단 분야에서 매우 유용하게 사용될 것으로 예상했습니다.

뇌종양을 진단하는데 사용되는 사진의 크기는 1,000 메가 픽셀인데 의사들이 많은 환자를 대응하면서 시간을 들여 사진을 본다는 것이 매우 어려운 일이며 육안으로 식별하기 힘든 많은 경우가 있기 때문에 ML 이 이러한 일을 대신해 줄 수 있습니다. 물론 시간을 줄이고 진단을 굉장히 빠르게 내릴 수 있도록 지원하여야 합니다.

관련 소개: https://research.googleblog.com/2017/05/using-machine-learning-to-explore.html

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Android O

새로운 버전의 안드로이드가 발표되었습니다.
주목할 기능은 다음과 같습니다.

• TensorFlow lite: AI가 구글의 새로운 도전인 만큼 텐서플로우 라이트 (TensorFlow lite)를 탑재하여 보다 빠르게 음성인식, 비주얼 검색, AR 등을 구동
• 스마트폰 화면 분할 기능 지원
• 새로운 스마트폰 상에서 앱(App) 자동 로그인 지원

또한, 코틀린(Kotlin) 언어를 안드로이드 공식 개발언어로 추가하였습니다.
(코틀린 언어: http://kotlin.kr/2017/03/01/kotlin-1-dot-1.html)

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Google for Jobs

ML 모델을 적용하여 일자리를 매칭하는 서비스 입니다.

쉽게 말하면, 구인 업체에는 원하는 인력 매칭을 구직자에게는 본인에게 맞는 일자리를 필터링해서 제공하는 서비스 입니다.

이미 링크드인, 페이스북, 글래스도어 등의 주요 온라인 구인구직 서비스와 파트너쉽을 채결하였다고 합니다.

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Smart Replay in Gmail

ML을 활용하여 상대방의 메시지를 이해하고 적절한 답장을 대신 만들어 주는 서비스 입니다.