애플이 마이크로소프트, 아마존, 인텔과 인공지능(AI) 기업 인수전에서 승리하며 기술 확대를 위한 행보를 이어가게 됐다. 이번에 인수한 기업은 저전력으로 이미지 인식 AI를 구동하는 기술을 갖춰 애플의 디바이스 카메라 인식 기술 외 자율주행차에도 필수 연구 과제로 분류돼 왔다. 

와이어드US에 따르면, 최근  애플의 기업 인수 중 최대 규모인 2억 달러(한화 2300여 억원)에 워싱턴주 시애플에 위치한 엑스노어를 인수했다. 엑스노어는 저전력 머신러닝 소프트웨어 및 하드웨어를 개발하는 회사로 MS 창업자인 폴 앨런이 설립한 인공지능 연구소로 지난 2016년 독립했다.

◆ 애플, 될 성 싶은 미래 알아본 'AI 기업 인수'

애플의 AI 기술 인수합병은 2010년부터 계속됐다. 어시스턴트 시리(Siri)는 미국 스탠퍼드 연구소(SRI)에서 개발된 기술로 애플이 2010년 이를 인수했다. 
 

AI 채용은 2007년 오리지널 아이폰(iPhone)의 출시 이후 시대를 초월해 가장 영향력있는 변화 중 하나로 불린다. 아이폰 최초의 음성인식 비서 '시리(Siri)'가 탑재한 애플 아이폰 4S(Apple iPhone 4S)는 와이어드가 선정한 2010년대 10가지 대표 기술혁신 제품에 선정되는 등 본격적인 AI 시대 도래를 전 세계에 알렸다.

또 2016년에는 머신러닝 기술 기업 투리(Turi)를 2억 달러에 인수했고, 2019년에는 실리콘밸리에서 자율주행기술을 연구해온 스타트업 드라이브.에이아이(Drive.ai)를 인수했다. 이 과정 중 2018년 애플은 구글에서 AI와 검색 부문을 맡았던 존 지안안드레아(John Giannandrea) 수석부사장을 애플의 머신 러닝과 인공지능 전략 부분 담당으로 영입하기도 했다.

이번 엑스노어 인수는 애플과 같은 글로벌 기업의 전장으로 변모한 핵심 인공지능(AI) 분야에서 스마트 폰, 스마트 워치 및 기타 스마트기기서 더 많은 인텔리전스를 확보하는 계기가 됐다는 평가다. 

AI의 저전력 칩을 연구하고 있는 스탠포드대학의 수바시시 미트라(Subhasish Mitra) 교수는 "기계 학습의 가장 큰 문제는 어떻게 하면 효율적으로 학습할 수 있느냐는 것"이라며 "새로운 하드웨어 기술과 디자인이 필요하며, 동시에 새로운 알고리즘도 있어야 한다"며 인수배경을 설명했다.

◆ 이미지 인식기술, 스마트폰ㆍ자율주행ㆍ로봇 발전과 연관

현재 큰 성능 발휘를 요하는 AI 알고리즘은 범용 칩에서 실행될 때 전력 소모량이 크다. 이 상황에서 엑스노어는 태양광 발전량 만으로 이미지 인식 AI를 구현하는 칩 개발에 성공하는 등 에너지 효율이 높고 고도로 전문화된 하드웨어서 효율적으로 실행하는 법을 연구해 왔다.

에너지 효율성 연구는 시각적 작업에 적합한 기계학습 도구인 경골신경망의 효율을 높이는 형태로 진해돼 왔다. 연구자들은 본질적으로 레이어 간의 상호 작용에 대해 단순화한 근사치를 만들어 네트워크의 크기를 크게 줄이는데 성공했다.

애플은 이미 미국 스탠퍼드 연구소(SRI)에서 개발한 AI를 통해 '헤이 시리'라는 문장을 인식하는 것과 같은 특정 칩을 만들었지만, 배터리를 소모하지 않고도 하드웨어의 성능을 높이는 일은 그간 숙제로 남아 있었다. 엑스노어 기술은 고성능 컴퓨터보다 훨씬 적은 컴퓨팅 자원으로도 실행 가능하며, 네트워크와 접속이 끊어져도 계속 동작할 수 있으며, 개인 데이터를 클라우드에 전송할 필요가 없어져 개인정보 이슈에서 자유로울 수 있는 것으로 알려졌다.

또 엑스노어 기술은 아이폰 카메라의 이미지 인식률을 높이는 것 외에도 현실 인식을 높여 로봇 공학, 자율 주행 및 자연어 인식 분야에서도 활용 가능하기에 애플의 사업영역을 고도화하는 데 필수 영역을 담고 있다.

컴퓨터 비전 전문가인 조지아테크의 제임스 헤이스(James Hays) 교수는 "AI의 목표가 인간 수준의 지능을 달성하는 것이라면 이미지에 대한 정확한 추론이 필수적"이라면서"인간의 뇌의 약 3 분의 1이 시각 처리에 전념하고 있는 만큼 진화는 시각을 고려하는 데서 시작한다고 볼 수 있다"고 평가했다.

<참조기사 및 링크>

Apple's Latest Deal Shows How AI Is Moving Right Onto Devices

What to Expect From Apple’s Fall Hardware Extravaganza

AI Is Biased. Here's How Scientists Are Trying to Fix It