애플이 스스로를 AI 리더라고 자신하는 까닭 〈상〉
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애플이 스스로를 AI 리더라고 자신하는 까닭 〈상〉
  • 입력 2020-08-10 11:29
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애플의 AI 전략은? 애플은 ML을 어떻게 쓰고 있나?
(원본 이미지=셔터스톡)
(원본 이미지=셔터스톡)

애플은 '제조업'이 메인이다. 스마트폰을 생산하면서 수익을 내고 있다. 하지만 사람들의 머릿속에 애플은 '혁신' '디자인' '아이디어' 등과 비슷한 이미지로 들어와 있다.

최근 애플은 또 다른 아이덴티티를 강조한다. 바로 인공지능(AI) 기업이라는 것이다. 존 지안난드레아 애플 AI 전략 수석부사장은 "iOS에서 AI를 사용하지 않는 기능을 찾아보기가 점점 어려워지고 있다"고 말했다. AI와 머신러닝(ML)은 애플이 생산하는 아이폰, 아이패드 등 거의 모든 생산품에 탑재돼 있다. 

애플은 가장 많은 AI 경험을 소비자에게 제공하며, 가장 많은 AI 관련 부품을 사용하는 기업이고, 다만 일부 IT 경쟁사와 달리 자사의 이런 기술을 내세우지 않고 있다는 것이 차이가 있다는 것이다.

애플은 AI 분야에서 선두 기업으로 인정받지는 못하고 있다. 많은 정보기술(IT) 전문가들이 애플 '시리'를 구글 '어시스턴트'나 아마존 '알렉사' 기능과 비교하며 실력이 떨어진다고 말한다. 이들은 시리가 머신러닝을 통해 더 많은 데이터를 축적해야 나은 모델이 될 것이라고 조언한다.

애플 경영진의 생각은 다르다. 애플은 이미 대부분 기기에 ML 전용 하드웨어를 탑재하고 있다. WWDC나 CES 등 주요 행사의 키노트에서 애플 경영진들은 많은 시간과 공을 들여, 자사 AI 기술의 발전을 소개했다.

지난 6월 온라인으로 개최한 WWDC 2020에서 팀 쿡 애플 CEO는 “향후 맥은 애플이 설계한 칩을 사용할 것”이라며, ARM 기반 자체 하드웨어를 개발하면서 AI 기능을 추가하겠다고 강조했다.

애플이 ML을 가장 많이 사용하는 분야 중 하나인 카메라 앱 (사진=Pexels)
애플이 ML을 가장 많이 사용하는 분야 중 하나인 카메라 앱 (사진=Pexels)

◇ 애플의 AI 전략은?

애플은 자사 AI 전략이 구글과는 많이 다르다고 강조했다. 구글은 AI 연구에 오픈소스 기반의 공동 프로그램에 참여하고 선도하는 것으로 유명하다. 반면 애플은 대부분의 연구를 비공개로 진행했다. 

아르스테크니카는 6일(현지 시각) 지안난드레아 부사장의 말을 인용하며, 애플이 폐쇄적인 연구방식은 지난 몇 년간 애플 디바이스에 ML 기반의 기능을 탑재하고, 애플 스스로 AI 커뮤니티와의 관계를 강화하면서 서서히 바뀌고 있다고 밝혔다.

지안난드레아 부사장은 "애플에 입사 후 소위 ‘맨손’으로 아이패드를 조립·개발하는 팀을 찾았지만 발견할 수 없었다"며 "당시 애플은 이미 모든 작업과정이 컴퓨터와 AI 기술기반이었기 때문"이라고 설명했다. 그는 애플이 ML을 활용해 더 많은 혁신이 가능했지만 당시 그런 모습은 보이지 않았다고 지적했다.

그는 "최근 2, 3년 사이에 많이 바뀌가고 있다”며 “iOS 운영체제는 계속해서 AI와 머신러닝 기술로 진화를 이룰 것”이라고 말했다. 그는 특히 "AI 기반의 하드웨어 부품이나 제품을 산업을 선도하는 가장 좋은 위치에 애플이 있다"고 강조하기도 했다.

애플은 세계 최초로 태블릿PC를 개발하고, 그것을 편리하게 쓸 수 있는 펜슬도 개발한 저력이 있기 때문이다. 디바이스는 물론 소프트웨어까지 개발하며 AI 기업으로 잠재력이 뛰어나다는 것이다.

지안난드레아 “구글은 그 자체로 놀라운 기업이지만, 근본적 사업 지향점이 다르다”고 강조했다.

아이폰에는 다양한 ML 기능이 탑재됐다. (사진=Pexels)
아이폰에는 다양한 ML 기능이 탑재됐다. (사진=Pexels)

◇애플은 ML을 어떻게 사용할까?

애플은 최근 WDCC에서 아이폰, 애플워치, 아이패드의 개선된 기능에 ML을 추가했지만 그에 대한 상세 스펙을 소비자들에게 설명하지 않았다. 개방적인 구글과는 다른 모습이다.

특히 최근 몇 년 사이 애플은 자사의 디바이스와 소프트웨어에 수많은 ML 기능을 제공했지만 많은 소비자들이 모르고 있다. 대부분의 소비자가 생각하는 대표적인 AI 애플리케이션인 시리(Siri) 외에도 다양한 애플리케이션이 사용되고 있다.

▲아이패드에 애플 펜슬로 그림을 그릴 때 실수로 눌렀는지 의도적인 압력인지를 구분할 때 ▲기기 배터리 수명과 충전 최적화를 위해 사용자의 사용 습관을 모니터링 할 때 ▲충전까지 소비할 수 있는 시간을 개선하고 배터리의 장기적인 수명을 보호할 때 ▲사용자가 사용하는 앱을 추천할 때 사용된다.

일부 아이폰 유저들은 사진 애플리케이션이 지정된 갤러리로 사진을 자동 분류하거나, 친구의 이름이 검색어로 입력됐을 때도 ML이 사용된다는 것을 알 수 있다.

아이폰 유저들이 잘 모르는 ML 기능도 있다. 예를 들어, 아이폰은 사용자가 셔터 버튼을 누를 때마다 연속적으로 여러 장의 사진을 찍을 수 있다. 그런 다음 ML로 훈련된 알고리즘은 각 이미지를 분석하고 각 이미지의 가장 좋은 부분을 하나의 결과로 합성하기도 한다.

스마트폰에 카메라의 중요도가 높아지면서, 오래전부터 디지털과 실시간 사진 품질을 높이기 위한 이미지 신호 프로세서(ISP)가 포함됐다. 애플은 2018년 아이폰의 ISP가 최근 추가된 ML 중심 프로세서인 뉴럴 엔진과 연동되도록 개발했다.

이 밖에도 애플은 아이폰에 번역, 음성 받아쓰기, 수면과 손씻기 같은 건강 관리, 심박수 등의 기능이 포함됐다. 

지안난드레아는 "나는 iOS에서 기계 학습을 사용하지 않는 곳이 점점 더 적어지고 있다고 생각한다"며 "어떤 예측을 하지 않는 경험의 일부를 찾기가 더 어렵다"고 강조했다.

지난 몇 년간 애플은 소프트웨어와 하드웨어 업데이트에서 증강현실(AR) 기능을 강조해왔다. AR 역시 ML 기술의 집약체다. 소비자가 라이다(Lidar) 스캐너가 달린 아이패드를 가지고 있고 직접 움직이며 3D 모델을 만들어 딥러닝으로 학습하는 것이다. 

실시간 딥러닝으로 데이터센터를 거치지 않고 소비자 경험을 확대할 수 있다는 장점이 있다.

애플은 소비자 경험 확대를 위해 점점 더 디바이스, 애플 뉴럴 엔진(ANE)과 같은 하드웨어 또는 자체 설계한 GPU 등에서 직접 ML 작업을 수행하도록 개발하고 있다. 서버단에서 ML이 구동하는 다른 경쟁사들과 달리 애플은 엣지 디바이스에서 ML을 구동한다.

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