ETRI 엑소브레인, 인간과 지식대결서 승리- 향후 법률, 특허, 상담분야 등에 인공지능 솔루션 개발

ETRI 엑소브레인, 인간과 지식대결서 승리- 향후 법률, 특허, 상담분야 등에 인공지능 솔루션 개발

배포일2016.11.20담당자 SW콘텐츠연구소

 

 

 

 

<국내 인공지능 연구성과 쾌거>
ETRI 엑소브레인, 인간과 지식대결서 승리
  - 퀴즈 왕중왕, 수능만점자 등과 대결서 510 : 350으로 이겨
  - 향후 법률, 특허, 상담분야 등에 인공지능 솔루션 개발

ETRI(한국전자통신연구원)는 국내기술로 개발한 인공지능(AI)‘엑소브레인(Exobrain)’이 인간 퀴즈왕 4명과의 퀴즈대결에서 승리를 거뒀다고 20일 밝혔다.
18일, ETRI 대강당서 개최된 장학퀴즈 <대결! 엑소브레인> 녹화에서 엑소브레인은 장학퀴즈 상·하반기 우승자, 수능만점자, 퀴즈왕 등을 제치고 2등과의 점수차를 160점 앞선 510 대 350으로 완승했다고 말했다.
미래창조과학부 서석진 소프트웨어정책관은 ETRI를 내방하여 엑소브레인 연구진을 격려하였으며,“오늘 엑소브레인의 승리는 국내 인공지능 연구에서 한 획을 긋는 큰 이정표이다. 미래창조과학부에서 인공지능 R&D를 지속적으로 추진해 온 성과다. 제4차 산업혁명의 핵심인 엑소브레인 인공지능 개발을 집중 지원, 내년부터는 IBM 왓슨 등과의 산업화 경쟁에서 이길 수 있도록 추진하겠다”고 설명했다.
18일 퀴즈대결에서 엑소브레인은 장학퀴즈 시즌1 우승팀 참가자인 안산 동산고 3학년 김현호, 시즌2 우승팀 참가자인 대원외고 2학년 이정민, 2016년 수능시험에서 만점을 받은 서울대 윤주일, 방송사 두뇌게임 프로그램에서 준우승한 KAIST 수리과학과 오현민 등 총 4명과 자웅을 겨뤘다.
이날 퀴즈에서 엑소브레인은 퀴즈왕들과의 대결에서 확실한 우위를 보여줬다. 다만 객관식 및 주관식에서 틀린 답을 내기도 했다.
연구진은 엑소브레인이 틀린 답을 낸 이유로 학습을 하지 않은 분야의 문제도 있었고, 정답을 추론할 수 있는 데이터의 부족 등이라고 말하며 향후 언어의 의미분석을 위한 추가 연구개발 필요하다고 설명했다.
ETRI는 엑소브레인의 핵심이 되는 인공지능 기술은 인간 수준으로 문장을 문법분석을 할 수 있는 ▲한국어 분석 기술, 텍스트 빅데이터를 대상으로 언어지식과 단위지식를 학습하고 저장하는 ▲지식 축적 및 탐색 기술, 여러 개 문장으로 구성된 질문을 이해하고 정답을 추론하는 ▲자연어 질의응답 기술이라고 밝혔다.
이번 퀴즈대결에서 선보인 ETRI 엑소브레인의 핵심 기술의 수준이 검증된 만큼, 국내 기업들의 엑소브레인 기술을 활용한 인공지능 솔루션 개발에도 탄력을 받을 것으로 분석된다.
엑소브레인 퀴즈대결은 총 10년 동안의 연구기간 중 4년차인 1단계 엑소브레인 1단계는 언어처리를 위한 인공지능 원천기술 개발을 목표로 2013년 5월부터 2017년 2월까지 4년간 추진되며, 개발 중인 핵심원천기술은 자연어 어휘 및 문장의 의미 분석을 위한 한국어 처리 기술 개발, 일반지식을 대상으로 트리플 단위의 사실지식 학습과 추론 기술 개발, 자연어 질문분석을 통한 단답형 질의응답 기술임
 개발기술의 수준을 검증하기 위해 진행되었다. 따라서 오는 2022년 종료 예정인 엑소브레인의 남은 2단계 및 3단계 연구에 관심이 집중되고 있다.
ETRI는 오는 2020년까지 2단계 프로젝트에서는 응용기술 개발에 전력한다는 계획이다. 상담, 법률, 특허 등 전문지식의 QA(질의응답) 솔루션의 세계적 성능 달성을 목표로 추진할 예정이다.
아울러 3단계 마지막 프로젝트에는 오는 2022년까지 영어로 기술된 전문지식에 대해서도 질의응답이 가능한 한국어/영어 전문지식 QA 솔루션을 개발한다. 아울러 다양한 스마트 기기에 활용 될 수 있는 지능형 로봇 QA, 웨어러블 QA 등의 솔루션도 개발할 예정이다.
퀴즈대결에 참여한 대원외국어고 2학년 이정민양은 “엑소브레인의 뛰어난 능력에 놀라웠고 문제에 답하는 뛰어난 능력과 흔들림 없이 일정한 페이스대로 유지되는 실력에 감탄을 금치 못했다”고 말했다.
엑소브레인 프로젝트의 총괄책임을 맡고 있는 ETRI 박상규 박사는 “지금까지의 성과에 안주하지 않고 오는 2022년까지 7년동안 연구개발에 매진하여 인공지능 선진국으로 발돋움 할 수 있도록 하겠다”고 밝혔다.
ETRI는 엑소브레인의 우승 상금으로 받은 2천만원은 울산시 수해지역 고등학교에 장학금으로 기부할 예정이며, 장학퀴즈 <대결! 엑소브레인>은 오는 12월 31일, EBS를 통해 저녁 5시45분 방송된다. <보도자료 본문 끝>

  ※ Embargo
  - 방송·인터넷 11.20(일) 정오,
  - 신문 11.21(월) 조간부터 보도
< 보도자료 Embargo >

참고1

 장학퀴즈『대결! 엑소브레인』결과

□ 추진배경

 o 장기·대형 인공지능 SW R&D(엑소브레인) 1단계(‘13.5월~’17.2월) 결과물의 기술 우수성 검증 및 지능정보기술에 대한 대국민 관심 제고

□ 퀴즈대결 결과

 o (일시/장소) 2016. 11. 18.(금) 14:00~18:00 / ETRI 7동 대강당

 o (주최/주관) ETRI / EBS, 엑소브레인 컨소시엄 등

 o (대결결과) 엑소브레인 510점, 차점자 350점(600점 만점)

 o (주요내용) EBS 장학퀴즈 ‘엑소브레인 특집’ 방송
  * 방송일시 : 12.31(토) 17:35(70분), EBS 1TV 장학퀴즈 특집 <대결! 엑소브레인>
< 대결 방식 >

ㅇ (대결인원) 인간 대표 4명*과 엑소브레인과의 대결
  * ‘16년 장학퀴즈 시즌1 및 시즌2 우승자, ’16년 수능만점자, 연예인 대표 등 4명

ㅇ (출제방식) 문제출제는 EBS 출제위원단에서 담당하며, 실제 대결 시 문제는 텍스트로 입력하고, 시청각 문제는 제외(IBM 왓슨과 동일한 출제방식)

ㅇ (시간제한) 참가자와 공정한 대결을 위해 스피드 퀴즈가 아닌, 사회자가 문제구술 후 제한시간(15초) 이내에 참가자 모두 정답을 제시하는 방식

ㅇ (진행방식) 1라운드는 객관식 10문제(각 10점), 2라운드는 주관식 10문제(각 20점), 3라운드는 고난이도 주관식 10문제(각 30점)로 총 3라운드 600점 만점

  * 3개 라운드의 문제를 모두 푼 후 가장 높은 점수를 기록한 참가자가 우승

□ 언론사 엠바고

   - Embargo : 방송·인터넷 11.20(일) 정오, 신문 11.21(월) 조간부터 보도

참고2

 엑소브레인(Exobrain) 추진 현황

□ 개 요
 ㅇ 기계가 언어를 이해하고 지식을 학습하여, 자연어 질문의 의미를 이해하고 인간에게 전문지식을 서비스하는 언어지능 SW 개발
 
 * 연구기간 : ’13.5 ～ ’22.2 (총 10년)    * 1단계 연구기간 : ’13.5 ～ ’17.2
 * 참여기관 : 총 20개 기관(기업 9개, 대학 10개, 출연연 1개)

□ 주요 연구내용
 ㅇ (1단계, ’13 ~ ’16) 일반지식 대상 분석형 엑소브레인 SW 기반기술 개발
  - 자연어 어휘 및 문장의 의미 분석을 위한 한국어 처리 기술 개발
  - 일반지식을 대상으로 사실지식 학습과 추출 기술 개발
  - 자연어 질문분석을 통한 단답형 질의응답 기술 개발
 ㅇ (2단계, ’17～’19) 법률, 특허, 금융 등 전문지식 대상 엑소브레인 SW 응용기술 개발
 ㅇ (3단계, ’20～’22) 글로벌 전문지식 대상 엑소브레인 SW 상용기술 개발
□ 그간 추진성과
 ㅇ 자연어 어휘와 문장의 이해 기술, 문장분석 기술 및 자연어 질문의 이해와 정답을 추론하는 기술 확보
  - 장학퀴즈 우승자 및 수능 만점자들과 자체 연습 대결 결과 왕중왕전 우승자 수준으로 인간과 지식대결이 가능
 ㅇ 기술이전 8건, SCI급 논문 35.5건, ITU-T 국제표준 승인(‘15.11.), 국제특허 31.5건 출원

참고3

 엑소브레인(Exobrain) 주요 질의응답

1. 오늘 엑소브레인이 쟁쟁한 대결자와의 퀴즈대결에서 승리했습니다. 승리의 동인(성공방정식)은 무엇이라고 생각합니까?
 ◦ 엑소브레인 승리의 원동력은 ETRI를 비롯한 엑소브레인 컨소시엄에 참여한 기관들(기업 9개, 대학 10개)과 함께 우리말 ’한글‘에 대한 세계 최고의 인공지능 기술을 개발하자는 의지임
 ◦ ETRI는 지난 20년 동안 자동통역·언어지능연구부(구, 음성언어정보센터)에서 지니톡(GenieTalk)을 비롯, 특허문서 자동번역, 음성인식, 지니튜터(영어교육), 소셜 위즈덤(소셜 빅데이터 분석) 등의 원천기술 개발과 함께 상용화에 성공한 경험이 주요 동인이었음
 ◦ 엑소브레인의 핵심기술은 ① 자연어 이해, ② 지식축적 및 탐색, ③ 자연어 질의응답 기술임
    * 자연어 이해: 자연어 어휘 및 문장의 의미 분석을 위한 한국어 처리 기술
    * 지식축적 및 탐색: 백과사전 등을 대상으로 언어지식(품사정보, 구문정보 등) 및 단위지식(개체명-속성-값)의 축적 및 탐색 기술
    * 자연어 질의응답: 여러 개의 문장으로 구성된 질문을 이해하고 정답을 추론하는 기술 
 ◦ 2011년 당시 제퍼디(Jeopardy) 퀴즈쇼에 나온 왓슨 대비, 엑소브레인은 머신러닝/딥러닝 기술을 적용하여 퀴즈에 특화된 기술개발에서 탈피하여 타 도메인에 용이하게 적용 가능함
    * IBM은 머신러닝 기반의 언어처리 기술 확보를 위해 ‘15년 3월에 AlchemyAPI를 인수함
 ◦ 엑소브레인의 주요성능은 아래와 같으며, IBM과의 상대적 비교는 언어가 달라서 부적합함(IBM은 2011년 발표논문의 성능임)
    - 구문분석 정확률*: 엑소브레인 93.5%(한국어), IBM 92%(영어)
    ※ 구문분석 정확률: 문장에서 주어, 목적어, 동사 등 구문의 의존구조를 분석하는 성능
    - 질문분석 복잡도: 엑소브레인의 문제 당 문장 수는 제한 없음. 2011년 당시 왓슨의 제퍼디 퀴즈쇼에 출제됐던 문제는 최대 2문장으로 구성
    - 질의응답 정확률*: 엑소브레인 88%, IBM 70%
     ※ 인간의 문제해결 방법과 같이 부분문제 단위로 질문을 분석→부분문제들을 최대한 충족시키는 정답을 추론→정답 검증을 통한 최종정답을 산정을 통한 성능개선 확보

2. 오늘 엑소브레인이 인간과 퀴즈대결에서 틀린 문제도 있었다고 합니다. 인간대표는 맞췄는데, 엑소브레인이 오답 또는 못 푼 이유는 무엇이라고 보십니까? 향후 이에 대한 대책은 무엇입니까?
 ◦ 엑소브레인이 오답한 이유는 정답을 추론할 수 있는 데이터의 부족, 엑소브레인을 공부시킬 때 필요한 한국어 학습데이터 부족, 인간처럼 언어의 의미를 분석하고 정답을 사유할 수 있는 추론능력의 부족임 
 ◦ 향후 대책은 어휘·문장의 문법분석에서 나아가 의미분석이 가능한 언어처리 기술 및 보다 정확한 답변을 추론 가능한 고도화된 질의응답 기술 개발임  

 3. 그동안 엑소브레인은 오늘 겨룬 경쟁자와 비슷한 실력의 경쟁자들과 모의고사(예비퀴즈)를 10여차례 한 것으로 알고 있습니다. 결과는 어떠했고, 문제점은 무엇이 있었나요?
 ◦ 지난 9월~10월 동안 장학퀴즈 왕중왕전 우승자, 수능만점자 등과 10차례 대결에서 8승 2패를 했음
 ◦ 문제점은 최신 시사상식 등 데이터 부족, 언어처리 기술로 해결 불가능한 수학문제, 문학책을 읽어야 풀 수 있는 문제 등이 있었음.
 ◦ 엑소브레인 기술 자체의 문제점으로는 사람에게는 상식으로 추론할 수 있는 쉬운 문제를 틀리는 경우가 있었고, 부정형 문제, 연상추론형 문제 등은 알고리즘 개선으로 성능개선을 하였음
 
4. 현재 IBM 왓슨의 경우, 폐암을 진단하는 의사로 활동하고 있습니다. 향후 엑소브레인도 의사로 활동할 계획이 있는지? 아니면 어떤 형태로 연구를 계획하시는지요? 또 상용화 시점은 언제로 보시는지요??
 ◦ 현재 엑소브레인은 총 10년의 연구기간 중 3년 6개월 동안 연구개발을 추진하였으며, 지금까지는 핵심 원천 기술을 우선 확보하는 것이 중요한 목표였고, 내년부터 전문분야 별로 상용기술 개발을 추진할 예정
 ◦ 전문분야로는 법률, 특허, 금융, 상담 등에 대해 기업의 수요가 있어 논의 중이며, ’18년 이후부터 상용화될 예정이며 인공지능 법무사, 인공지능 변리사, 인공지능 상담사 등으로 활용 가능함

5. 최근 뉴스에서 왓슨이 한국어를 배운다고 합니다. 그렇다면 엑소브레인과의 경쟁력은 어떻게 보시는지? 향후 왓슨의 플랫폼에 대응하는 방법은 무엇이 있다고 보시는지요?
 ◦ IBM 왓슨은 ‘15년 3월에 딥러닝 기반 언어처리 기술 확보를 위해 인수한 AlchemyAPI를 통해 한국어 기술을 추진하고 있음
 ◦ 엑소브레인은 한국어 처리 능력이 앞서고 있고, 내년부터 상용화 솔루션 개발을 추진하므로 국내시장에서는 IBM과 동시에 경쟁할 수 있는 수준으로 분석하고 있음
 ◦ 왓슨의 국내진출에 대응하기 위해서는, 1단계 공동연구에 참여한 기업들에게 기술전수를 추진하고, 이외에도 기술 활용을 요청하는 기업에 대한 적극적인 지원을 통해 먼저 엑소브레인 자체 산업 생태계를 조성할 계획임
 
6. 엑소브레인 연구를 통해 그동안 얻은 성과, 특허, 논문 등은 어떤게 있는지요? 향후 기술이전은 어느 쪽으로 가능하다고 보시는지요?
 ◦ 현재 엑소브레인 연구를 통해서는 많은 논문과 특허 등을 낸 바 있으며, 개발된 요소기술을 기업에 이전하여 상용화 성공사례가 나오고 있음
 ◦ 기술이전 8건, SCI급 논문 35건, 국제표준특허 7건, ITU-T “F.746.3 Intelligent QA Service Framework” 국제표준 승인(‘15.11.), 국내표준승인 3건, 엑소브레인 원천기술 SW 보급(17개 기관), 머신러닝 학습데이터 보급(63개 기관), 국제특허 31건 출원
 ◦ 현재 법률, 특허, 금융, 상담 등 2단계의 유망한 산업분야 선정을 위해 아래 기관과 논의 중
  - (법률 분야) 국회도서관과 법률 제·개정이 필요한 입법예상과제 조사분석을 위한 엑소브레인과 협력방안 논의 중
  - (특허 분야) 특허청과 특허출원서를 분석하여 선행기술문헌을 자동으로 분석하여 최적의 인용 가능문헌을 심사관에게 제공하기 위한 협력방안 논의 중
  - (금융 분야) 하나카드 및 하나아이엔에스와 콜센터 상담원 보조 에이전트 및 인공지능 금융상담사 협력방안 논의 중
    ※ 금융분야 인공지능 서비스 협력 MOU 체결(’16.8, ETRI-하나카드-하나아이앤에스)

7. ETRI의 엑소브레인이 지난 4월, 이세돌과 대결한 알파고와는 궁극적으로 다른점과 같은점은 무엇입니까?
 ◦ 엑소브레인은 언어의 불확실한 의미를 이해하는 연구이며, 전산 언어학에서 언어의 의미 이해는 현재 기술로는 컴퓨터가 풀 수 없는 NP-hard 문제임
     ※ NP-hard(Non-deterministic Ploynomial-hard) : 경우의 수를 전부 확인하는 방법 이외에는 정확한 답을 구할 수 있는 방법이 없는 문제
 ◦ 알파고는 지도학습과 심층 강화학습을 결합하여 바둑 등의 게임에 특화된 학습방법과 우승하는 방법을 연구하는 기술로 적용되는 분야가 많이 다름.

8. ETRI가 엑소브레인을 연구하면서 연구과정 중에 가장 어려운 걸림돌은 무엇이었습니까??
 ◦ 처음 프로젝트 시작할 때, 인공지능에 대한 전반적인 인식부족으로 반대 의견도 많았고, 일부에서는 원천기술보다는 선진기술 도입 후 응용기술을 해야 한다는 주장도 많았음.
 ◦ 또 다른 어려운 점으로 관련 분야를 연구하는 전문가의 부족과 한국어에 대한 머신러닝 학습 데이터의 부족을 들 수 있음
 ◦ 현재 세계적으로 AI에 대한 기대가 크고, 홍보 목적으로 부풀려진 결과가 여과 없이 전달되어 당장 인간이 가진 지능을 기대하는 성급한 기대가 우려됨
 ◦ 아직 완성되지 않은 외국 기술 도입으로 성급한 상용화 성과를 추구하는 것은 외산 솔루션에 대한 기술종속을 심화시킬 우려가 있음. 조금 늦더라도, 차분히 우리기술을 확보하여 우리의 인공지능 기술과 생태계를 키우려는 노력이 필요함
 ◦ 또한, 딥러닝 기술도 향후 많은 연구가 필요한 분야이므로 차분히 원천기술의 확보를 추진해야 함
    ※ 세계적 대가들의 언어처리 인공지능 기술개발에 대한 발언(출처: Computation Linguistics, 2015)

9. ETRI 엑소브레인이 현재 퀴즈 대결 상황에서 가장 취약하거나 인간에 비해 정답 확률이 현저히 떨어지는 부분은 무엇입니까? 동음이의어, 다의어, 한자어, 언어유희(아버지가방에들어~), 정답이 없을 경우, 답이 복수일 경우 등 정확성을 요하는 부분에 대한 처리는 가능한지요? 그리고 이러한 이유는 무엇인지요?
 ◦ 엑소브레인을 통해 인간수준의 문법분석이 가능한 기술을 개발했지만, 아직 인간처럼 새로운 지식을 학습하고, 경험으로부터 지혜를 축적하여 문제를 해결하는 사고능력 측면에서는 많이 부족함. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 IBM, 구글 등도 장기 연구과제로 추진 중
 ◦ 엑소브레인은 동음이의어, 다의어, 한자어 등은 처리가 가능하며, 엑소브레인은 제시한 답을 만든 근거(관련 지식)를 제시할 수 있기 때문에, 전문가를 지원하는 시스템으로 유용함. (알파고 대비 가장 장점인 기술임)
 ◦ 현재 장학퀴즈 대응 엑소브레인은 경우 모든 분야(Open Domain)의 문제를 해결하기 위해 개발했으나, 앞으로 상용화 추진 시에는 특정 분야에 집중하여 처리하게 되므로 보다 정확하고, 복잡한 문제도 해결 가능하도록 개발하고자 함(정답이 없을 경우에 대한 판단력과 다수의 답을 찾는 논리력과 추론력은 2단계에서 개발할 예정임)

10. ETRI 엑소브레인은 향후 연구개발을 통해 인간의 영역에 가까운 즉, 컨설팅이나 카운슬러, 예술인, 연예인, 종교인, 창의적 과학자의 역할까지도 가능할런지요?
 ◦ 엑소브레인의 역할이 어떻게 발전할 지는 앞으로의 기술개발 수준에 따르겠지만, 당분간은 전문가를 지원하는 시스템으로 활용될 것임. 실시간으로 유입되는 방대한 정보를 분석하고 지식화하여 주어진 질문에 정답을 제공하여 전문가의 조사·분석 등의 노동집약적인 지식노동을 보조 가능함
 ◦ 인간 수준의 창의적 기능 혹은 더 나아가 자아를 가지는 슈퍼지능은 아직 요원하다고 할 수 있음

11. 엑소브레인과 똑같은 또다른 엑소브레인이 있다고 가정시, 두 개의 인공지능 컴퓨터가 동시 대결을 한다면 어떤 결과가 예측되나요? 아울러 엑소브레인에게도 클라우드 컴퓨팅처럼 인터넷상 서버를 통해 데이터를 저장하고 관리하며 서비스가 가능하다고 보시는지??
 ◦ 엑소브레인은 알파고처럼 두 개의 시스템으로 대결을 시켜 그 결과로 더 발전하는 개념은 아니고, 두 개 혹은 여러 개의 전문화된 분야에 특화된 엑소브레인 시스템이 서로 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 방향으로 발전하리라 예상함.
 ◦ 엑소브레인을 구성하는 세부기술도 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 서비스가 될 것임. 지식이 방대해지고 영역이 늘어갈수록 이를 확장성 있게 처리하기 위해서는 클라우드 시스템이 필요하며, 또한 사용자에게 편리한 서비스를 제공하기 위해서도 클라우드 서비스로 진화될 것임

12. 왓슨에 비교하면 5년이 뒤쳐진 것으로 보입니다. ETRI 엑소브레인도 왓슨을 따라 잡을 수 있을까요? 왓슨을 따라잡는다면 그 목표연도는 언제로 보시고 그때쯤이면 어떤일들이 가능해 질까요?
 ◦ IBM은 2004년에 제퍼디 퀴즈쇼 도전목표를 설정하였고, 7년 동안 개발하여 2011년에 제퍼디 퀴즈쇼에서 우승함
 ◦ ETRI를 주축으로 한 엑소브레인 컨소시엄은 2013년부터 3년 6개월 동안 개발하여 IBM이 7년 동안 개발한 성과를 달성함
 ◦ 현재와 같이 IBM의 개발속도를 2배로 추격 시, 2022년에는 IBM과 동등한 수준의 기술 확보가 예상됨
 ◦ 2022년에는 전문지식 QA 솔루션 뿐만 아니라 다양한 스마트 디바이스에 활용 될 수 있는 지능형 로봇 QA, 웨어러블 QA 등이 개발되어 인간의 지식노동을 경감시켜 줄 것으로 전망

13. 왓슨은 엑소브레인에 비해 예산이 수백배 이상 조단위의 연구비가 수년간 투입된 것으로 압니다. ETRI의 연구가 적은 비용에 적은 연구원으로 왓슨을 따라잡을 수 있었던 근원은 무엇인가요? 
 ◦ IBM은 자연어 질의응답 왓슨 개발에 10억달러(약 1조 2000억원) 투자
    ※ 출처: 한국경제신문, 2016.03.11
 ◦ ETRI 주도로 20개 기관이 참여한 산·학·연이 연대한 엑소브레인 컨소시엄이 우리말 ’한글‘에 대한 세계최고의 인공지능 기술을 개발하자는 목표를 설정하고 이의 달성을 위해 불철주야 노력한 결과임
 ◦ 특히, IBM 왓슨 보다 차별화된 기술개발을 위해 3년 6개월 동안 많은 브레인 스토밍과 실패로부터 얻은 노하우 등을 통해 개발된 한국어 분석 및 자연어 질의응답 기술이 핵심자산임

 14. 왓슨의 2011년 대비 현재상황은 어떤가요? 현재 엑소브레인에 특화된 성능과 재원(CPU, 메모리, 학습량) 등을 말씀해 주세요. 

구분
엑소브레인
왓슨
개발 비용
301억
(‘ 13년~’16년 정부출연금 기준,
4개 세부과제로 구성됨)
10억달러 한국경제신문, 2016-03-11, http://www.hankyung.com/news/app/newsview.php?aid=2016031051921
(약 1조2000억원)
데이터 용량
12만권 도서 분량의 용량 IBM 산정방법에 기준하여, 도서 1권 용량은 4 MB, 도서 1권 페이지 수 200페이지로 산정

24백만 페이지 분량 도서
용량: 48 GB
1백만권 도서 분량의 용량
200백만 페이지 분량 도서
용량: 4 TB
서버 수
리눅스 서버 41대
IBM Power 750 서버 90대
CPU 코어 수
376개
(Intel Xeon Processor Cores 3.5 GHz와 2.5 GHz 사용)
2,880개
(IBM Power7 Cores 3.55 GHz)
주 메모리 용량
3 TB
15 TB

15. ETRI 인공지능관련 연구원은 몇 명이고 연간 총 예산은 어느정도 규모인지? 또한 인공지능 관련 주요 연구에는 또 무엇이 있는지요? 
 ◦ ’16년도 현재 엑소브레인 정부출연금은 61억이며, ETRI 이외에도 2세부과제와 3세부과제의 주관기관 및 참여기관들이 엑소브레인 컨소시엄을 구성하여 협업 중(엑소브레인 핵심개발자는 30여명이며, 약 250명이 참여 중)
  - (총괄과제, ETRI 주관) 사용자와 의사소통을 하고 스마트기기 간 자율협업을 통한 지식공유 및 지능진화가 가능한 엑소브레인 SW 기술 개발
  - (1세부과제, ETRI 주관) WiseQA : 자연어 이해 및 질의응답 기술 개발을 통한 언어지능 관련 지식 서비스 플랫폼 개발
  - (2세부과제, 솔트룩스 주관) WiseKB : 빅데이터 기반 자가 학습형 지식베이스 및 추론 원천 기술을 확보하고 지식서비스 플랫폼 상용화
  - (3세부과제, KAIST 주관) 인간의 학습 메커니즘을 모사하여 다양한 전문분야에 걸쳐 스스로 지식을 학습 및 이해할 수 있는 지능 원천기술 개발
 ◦ ETRI에서는 자동통역·언어지능연구부와 빅데이터인텔리전스연구부를 중심으로 언어지능(엑소브레인) 이외에도 음성지능(지니톡), 시각지능(딥뷰) 등의 연구를 수행 중임.

16. (인터뷰) 대원외국어고 2학년 이정민 양(2016 장학퀴즈 하반기 우승팀) 가. 오늘 ETRI 엑소브레인과 퀴즈대결을 했는데 어떤 기분이었는지?  나. 사람과 퀴즈대결을 하다가 기계(엑소브레인)과 퀴즈대결한 느낌은? 다. 엑소브레인이 우승을 했는데 예상을 했는지? 라. 향후 엑소브레인 등 인공지능 개발에 대한 바람이나 ETRI 연구원에 대해 한말씀 하신다면? 
 ◦ 가. 우선 퀴즈쇼 에서 인공지능과 함께 퀴즈대결을 진행한다는 자체가 다소 생소했다. 바로 옆에 있는 엑소브레인 인공지능이 어떠한 과정을 통해서 정답을 도출할 수 있는지 몰라 정답을 맞추면 조금 당황스러웠다. 하지만, 제가 가지고 있는 인간만이 가질 수 있는 추론능력을 동원, 지식을 최대한 활용해 보았지만 엑소브레인에게는 아쉽게 패배한 것 같다.
    이런 퀴즈 대결이 물론, 인간이 가진 모든 능력을 보여준 것은 아니지만 엑소브레인이 퀴즈를 맞추는 모습을 보며 대단하다고 생각되었다. 마치 엑소브레인은 단순한 지식암기가 아닌 실제로 사람처럼 사고하는 훌륭한 알고리즘을 가지고 있는 하나의 유기체처럼 느낄 정도였다.
    이번 대결을 통해 엑소브레인이 가지고 있는 장점과 단점을 일부 배울 수 있었고 인간에 가까운 인공지능이 머지않을 것이라는 생각도 들었다. 좋은 경험이었다. 
   
    나. 사실 문제를 풀다보면 열중해서 주위를 잘 둘러 보지 못할 수 있다. 하지만 사람이라면 옆사람은 문제를 어떻게 푸는지에 의식이 되고 예측도 하며 관심을 기울일 수 밖에 없다. 
    하지만 엑소브레인은 보이지도 않고 눈치도 살필수 없는 컴퓨터이다 보니, 완벽한 포커페이스를 유지해 주변을 살필수 없어 답답했다.
    제가 답한 것이 엑소브레인과 다를때 확신을 할 수 없어 좀 당황스러웠다.

    다. 일부 예상은 했다. 하지만 엑소브레인은 그동안 ETRI 박사님들의 피땀어린 역작이기에 기대도 컸다. 그런데 일부 오답을 내거나 정답과는 동떨어진 답을 할 때는 의아했다. 현재 엑소브레인도 한계나 허점도 있구나를 깨달았다. 하지만, 그러한 오류가 오히려 매우 강력한 능력까지 보여줄 수도 있겠구나 생각했다.

    라. 엑소브레인이라는 놀라운 인공지능 체계를 개발하신 우선 ETRI 박사님들에게 우선 고생하셨다는 말씀을 드리고 싶다. 저는 인공지능 기술을 잘 몰라 그동안 어떠한 발전 단계를 거치고 얼마나 또 노력이 들어가는지 정확히 알고 있지는 않았다.
    이번 기회로 엑소브레인의 뛰어난 능력에 감탄할 수 있었고 또한 직접 시스템 체계를 잘 알 수는 없지만 문제에 답하는 뛰어난 능력과  흔들림 없이 일정한 페이스대로 유지되는 인공지능의 발전 가능성에 대해서는 감탄을 금치 못했다.
    그러나 인간다운 추론능력과 직관 등까지 발전시킨다면 미래 인공지능이라는 것이 단순히 인간의 보조도구나 인간의 대체재가 아닌 인간의 보완재이자 동반자로 성장할 수 있을 것이라고 확신한다.