인공지능의 생활화와 안드로이드 P 베타, 구글 I/O 2018

이날 키노트에서 관람객들의 가장 큰 호응을 얻은 부분은 바로 미용실을 예약하거나 가게 휴점일을 확인하는 등 아직 전화통화가 필요한 일에 구글 어시스턴트 직접 전화를 걸어 사람과 자연스러운 대화를 나누는 장면이다.

'구글 듀플렉스(Google Duplex)'라고 부르는 이 새로운 기술은 구글 어시스턴트를 통해 원하는 예약 내용을 말하면 구글 어시스턴트가 해당 매장에 전화를 걸어 입력된 내용을 토대로 사람과 대화하며 예약을 진행한다.

마치 국내에서 널리 사용되는 배달 앱과 비슷하게 보일 수 있지만, 배달 앱의 경우 앱에서 메뉴를 주문하면 사람이 매장으로 전화를 걸어 직접 주문하는 디지털 - 아날로그 방식이라면, 구글 듀플렉스는 AI가 사람의 주문을 해석해 매장으로 전화를 직접 걸어주는 '아날로그 - 디지털 - 아날로그' 과정을 자연스럽게 수행한다.

구글은 아직 초기 단계에 있으며 앞으로도 사용자에게 적절한 경험을 제공할 수 있도록 노력해야 하지만, 제대로 적용되면 사용자의 시간을 아끼고 온라인이나 AI 주문 시스템을 갖추기 어려운 소규모 비즈니스에 큰 도움이 될 것으로 예상했다.

사용자를 위한 다양한 정보 표시하는 구글 지도

AI 능력이 점점 발전하면서 구글 지도(Google Maps)도 크게 개선됐다. 220개 국가에서 10억명 이상이 사용하는 구글 지도는 이제 사용자가 찾는 매장이 문을 열었는지, 얼마나 붐비는지, 주차하기 쉬운지 등의 정보를 사용자가 출발하기 전에 미리 알려줄 수 있으며 교통수단에 따라 최적의 경로를 표시한다. 

구글 지도에는 사용자 프로필을 바탕으로 추천 업체 리스트가 표시되며 주변 맛집 리스트 중에서 자신만의 리스트를 만들어 친구들과 공유하거나 어디에서 모일지 실시간으로 투표하는 것도 가능해진다.

특히 걸어서 목적지까지 이동할 때 구글 지도에서 현재 위치나 방향을 찾기 힘들었던 사람을 위해 스마트폰 AR 카메라 기능을 사용해 목적지까지 안내할 수 있는 기능이 탑재된다.

구글 렌즈에 들어간 컴퓨터 비전 및 기계 학습 능력을 바탕으로 구글 지도와 스트리트 뷰를 결합해 목적지 방향은 물론 주변 정보를 알려주며, 방향 표시로도 어느 쪽으로 가야할지 정확하게 파악하기 어렵다면 가상 안내 캐릭터를 불러 도움을 받을 수 있다. 

실시간 카메라로 각종 정보 알려주는 구글 렌즈

지난 해 구글 포토와 구글 어시스턴트에서 소개된 구글 렌즈(Google Lens)는 AI 기술을 바탕으로 카메라를 비추는 것만으로 눈 앞의 건물이나 주변 사물에 대한 정보를 쉽게 찾을 수 있다.

새로운 '스마트 텍스트 셀렉션(Smart Text Selection)' 기능은 사용자가 보고 있는 단어와 필요한 답변 및 행동을 연결한다. 예를 들어 외국어로 된 서적을 읽고 있다면 선택한 문장을 번역해주거나, 식당에서 메뉴판에 표시된 모르는 요리를 확인할 수 있다.

이는 단순한 글자의 모양을 인식하는 것 뿐만 아니라 단어의 의미와 배경을 필요로 하는 작업으로 구글은 수년 간의 검색 도움말을 통해 언어를 이해하게 되었다고 설명하고 있다.

스타일 매치(Style Match) 기능은 옷이나 인테리어 소품 등 눈에 띄는 제품이 있다면 구글 렌즈를 통해 특정 항목에 대한 리뷰 정보를 얻거나 비슷한 스타일의 제품을 찾아 쇼핑할 수 있다.

또한 카메라로 일단 사진을 찍어 지목된 부분을 분석하는 방식이 아니라 실시간으로 작동해 정보를 능동적으로 표시하는 '실시간 결과물(real-time results)'을 내세운다. 카메라로 주변을 둘러볼 때 기기 내장 인텔리전스 및 구글 클라우드 TPU를 사용해 수십 억개의 단어, 문구, 장소 및 사물을 분할해서 볼 수 있다. 공연 포스터를 실시간으로 비추면 해당 공연에 대한 안내나 동영상 등을 보여주기도 한다.

구글은 I/O 2018에서 구글 렌즈를 도입할 파트너사들의 리스트도 공개했는데, 자체 AI 브랜드 ThinQ를 가지고 있지만 스마트폰은 구글 어시스턴트를 메인으로 내세운 LG전자는 여기에 들어갔고, 이미 빅스비(Bixby)를 통해 구글 렌즈와 비슷한 기능을 제공하는 삼성전자는 포함되지 않았다.

 AI 데이터 축적량이나 분석 기술, 클라우드 TPU 연산 성능 등에서 구글이 훨씬 유리하기 때문에 삼성전자가 어떤 대응책을 내놓을지 주목된다.  

인간 대신 AI로 구성하는 구글 뉴스

최근 국내에서도 포털 사이트의 뉴스 배치 문제가 불거지고 있는데, 구글은 I/O 2018에서 AI를 사용해 구글 뉴스를 제공한다고 밝혔다.

15년 전 처음 구글 뉴스를 만들었을 때는 동일한 주제에 대해 다양한 소스를 쉽게 볼 수 있도록 뉴스 기사를 정리했지만, 재구성된 구글 뉴스는 새로운 AI 기술 집합을 사용해 인터넷으로 끊김없이 쏟아지는 정보를 실시간으로 분석하고 이를 이용해 스토리 라인을 조직한다.

구글 이러한 접근 방식이 구글 뉴스가 스토리에 포함된 사람, 장소 및 사물을 이해하고 그것이 진화함에 따라 서로 어떻게 관련되는지 연결하고, 이러한 핵심 기술을 통해 정보를 종합하고 어떤 일이 일어나고 어떤 영향을 주는지 이해하는데 도움을 준다고 밝혔다.

대부분의 사람들에게 뉴스는 좋아하는 웹사이트의 스포츠, TV의 정치, 지역 신문 커뮤니티 등 수십 개의 다른 장소에서 제공되는데, 구글 뉴스 앱의 'For You'를 사용하면 관심있는 모든 내용을 한 곳에서 쉽게 확인할 수 있다.

구글 뉴스에서 가장 중요한 헤드라인, 현지 뉴스 및 관심있는 주제에 대한 최신 정보를 혼합해서 작성한 5개의 스토리에 대한 브리핑부터 시작된다. 유튜브와 인터넷에서 멋진 이미지와 동영상 이야기를 나눌 수 있으며 빠른 속도를 위해 뉴스캐스트(Nescasts)라는 고유한 시각적 형상을 실험하고 있다.

풀 커버리지(Full Coverage) 기능은 다양한 소스로부터 해당 스토리가 어떻게 보도되는지 완벽한 그림을 제공한다. 탭을 통해 다양한 출처, 동영상, 지역 뉴스 보도, FAQ, 사회 논평 및 시간이 지남에 따라 진행된 이야기에 대한 타임라인을 확인할 수 있다.

전세계 사람들이 무엇을 읽고 있는지 확인하려면 전세계 뉴스를 필터링 하지 않은 헤드라인(Headlines)으로 넘어가면 된다. 추가 섹션을 통해 기술, 비즈니스, 스포츠, 엔터테인먼트 및 기타 분야에 대해 자세히 살펴볼 수 있다.

그 밖에 구글 뉴스는 뉴스 스탠드(Newsstand) 탭을 통해 신뢰할 수 있는 소스를 새롭게 찾고 팔로우 할 수 있다. 또한 모바일에 최적화된 읽기 형식을 지원하는 1,000개 이상의 매거진 타이틀에 액세스 할 수 있다.

만약 좋아하는 뉴스 소스를 지원하고 싶다면 별도의 가입 양식이나 신용카드 정보 없이 구글 계정을 사용해 간편하게 구독할 수 있다. 구글 뉴스 이니셔티브의 일부로 시작하는 구글 뉴스 플랫폼의 구독 기능으로 유료 구독을 신청했다면 구글 뉴스는 물론 구글 검색, 그리고 해당 뉴스 퍼블리셔의 웹사이트까지 모든 플랫폼과 디바이스에서 유료 콘텐츠에 액세스 가능하다.

구글은 금일부터 구글 뉴스가 데스크톱/모바일용 구글 플레이 뉴스 스탠드와 구글 뉴스 및 날씨 앱을 대체할 예정이며, 다음 주까지 전세계 127개국의 안드로이드, iOS, 웹에서 모든 사용자에게 제공될 거라고 밝혔다.

출시 10년 맞은 안드로이드, P 버전으로 더 똑똑하게

10년 전 최초의 안드로이드폰 T-Mobile G1을 출시했던 구글은 안드로이드를 더 스마트하고 사용하기 쉽게 만들기 위해 차기 버전인 안드로이드 P 베타 버전을 공개했다.

인텔리전스 부문이 강조된 안드로이드 P는 배터리 수명을 늘리기 위해 구글 인공지능 딥마인드(DeepMind)와 파트너 관계를 맺고 가장 많이 사용하는 앱과 서비스에 대해서만 배터리 우선 순위를 지정하는 적응형 배터리(Adaptive Battery) 기능을 도입한다.

또한 기계 학습(Machine Learning)을 사용해 주변 밝기에 따라 슬라이더를 설정하는 방법을 배우는 적응형 밝기(Adaptive Brightness)를 만들었다.

앱 액션(App Actions)은 사용자가 다음에 수행할 작업을 예측해 다음 작업을 보다 빠르게 수행할 수 있게 해준다. 예를 들어 사용자가 헤드폰을 기기에 연결했다면 안드로이드 P에서는 좋아하는 스포티파이 재생 목록을 보여준다. 앱 액션은 안드로이드 런처와 스마트 텍스트 셀렉션, 구글 플레이 스토어, 구글 검색 앱과 구글 어시스턴트 등에서 표시된다.

슬라이드(Slices)는 좋아하는 앱과 기능을 자세히 볼 수 있게 해준다. 예를 들어 구글 검색에서 Lyft(카쉐어링 앱)를 검색하면 가능한 가격과 시간을 알려주는 인터랙티브 슬라이스가 표시되며 신속하게 예약을 할 수 있다.

구글은 OS 뿐만 아니라 전체 시스템 경험을 더 스마트하게 만들기 위해 파이어베이스(Firebase)를 통해 제공되는 새로운 크로스 플랫폼 API 세트인 ML Kit으로 구글 기계 학습 파워를 앱 개발자들에게 제공한다. ML Kit은 문자 인식, 얼굴 인식, 이미지 라벨링 등을 위한 개발자 기기 내 API를 제공한다.

안드로이드 P는 기존 버전에 비해 단순성을 강조한 새로운 UX를 도입했다. 홈 화면에서 바로 탐색할 수 있도록 제스처를 확장하고, 홈 버튼을 위로 스와이프하면 최근 사용한 앱을 보여주고 다시 위로 올리면 전체 앱 리스트가 표시된다.

또한 안드로이드 P는 스크린샷, 단순화된 볼륨 컨트롤, 알림 관리 등을 위한 더 나은 방법인 재설계된 빠른 설정(Quick Settings)을 제공한다.

안드로이드 P는 디지털 웰빙를 주제로 스마트폰을 사용하는 방법과 더 많은 통계 정보를 파악할 수 있도록 새로운 대시 보드에서는 앱에서 보낸 시간, 휴대전화를 잠금 해제한 횟수, 수신한 알림 수 등 기기에서 보낸 시간을 표시한다. 앱 타이머(App Timer)를 사용하면 앱에 시간 제한을 설정할 수 있으며, 제한 시간에 가까워지면 아이콘이 회색으로 표시되어 사용자에게 알려준다.

새로운 방해 금지(Do Not Disturb) 모드는 전화 통화 및 알림 뿐만 아니라 화면에 나타나는 모든 시각적인 방해 요소를 차단하며, 스마트폰을 테이블에 뒤집어 놓으면 자동으로 실행된다.

마지막으로 윈드 다운(Wind Down)은 어두워지면 조명을 켜고 선택한 취침 시간이 되면 방해 금지 모드를 켜면서 배경 화면을 회색 음영으로 바꿔 사용자에게 잠들 시간이 되었다는 것을 알려준다.

그 밖에 TLS를 통한 DNS, 암호화된 백업, 보호된 확인 등과 같은 개인정보 보호 개선을 포함해 수백 가지 개선 사항이 안드로이드 P에 포함된다.

안드로이드 P 베타 버전은 오늘부터 레퍼런스 모델인 구글 픽셀 시리즈에서 사용할 수 있다. 또한 지난 해 안드로이드 파트너사들이 OS 업그레이드를 쉽게 할 수 있도록 도입한 프로젝트 트레블(Project Treble) 덕분에 소니 엑스페리아 XZ2, 샤오미 미 믹스 2S, 노키아 7 플러스, 오포 R15 프로, 비보 X21, 원플러스 6, 에센셜 PH-1 등의 기기에서도 안드로이드 P 베타 설치가 가능하다.

반면 국내 안드로이드폰 제조사인 삼성전자와 LG전자는 여기에 포함되지 않았다. 양사 모두 자체 UX와 OS 업그레이드 베타 프로그램을 진행하고 있지만, 최신 OS 업데이트 일정에서는 구글보다 느릴 수 밖에 없으므로 향후 다른 제조사들이 프로젝트 트레블로 구글과 비슷한 업데이트 속도를 갖게 된다면 경쟁력 하나를 상실하게 되는 셈이다.

인공지능으로 에러율 100배 줄인 구글 자율주행

구글 I/O 2018 키노트 마지막 순서는 구글에서 모회사 알파벳(Alphabet)으로 이동한 자율주행차 업체 웨이모(Waymo)가 등장해 구글 자율주행 기술의 최신 정보를 업데이트 했다. 웨이모는 자율주행 엔지니어와 AI 연구진이 협력해 딥러닝을 통해 기존보다 에러 발생률을 100배 줄였다고 밝혔다.

지각(Perception) 능력에서는 웨이모 자율주행 차량에 부착된 비전 시스템(Vision system)과 두 종류의 레이더 시스템(Lidar system, Radar system)을 통해 주행 방향과 주변의 사물의 움직임을 파악하는데, 사람의 완전한 형태가 아닌 맨홀 공사 중 상반신만 올라온 경우나 커다란 패널을 들고 이동 중인 경우, 인형옷 같은 구분이 어려운 의상을 입은 아이들도 정확히 식별한다.

예측(Prediction) 능력에서는 교차로와 곳에서는 파란불로 정상적인 신호가 켜진 상태라도 다른 차선에서 신호위반 차량이 갑자기 튀어나올 수 있으니 위험 구간으로 주의하도록 하는 등의 행동 예측(Behavior prediction)에 대해 소개했다.

의사 결정(Decision-making)에 대해서는 600만 마일 이상의 일반 도로(public roads) 주행 테스트와 텐서 플로우 AI를 15배 이상 효율적으로 처리하는 TPU를 사용해 이보다 훨씬 많은 50억 마일의 자율주행 시뮬레이션을 진행했다고 밝혔다.

마지막으로 맵핑(Mapping)에서는 같은 도로라도 눈이 많이 내려서 구분이 되지 않으면 자율주행 시스템에 방해가 될 수 있는데 AI의 도움으로 눈이 쌓인 부분을 처리하고 자동차와 같은 사물만 보여지도록 할 수 있다.

이미지 및 내용 출처: 구글