클라우드와 AI가 스마트 솔루션의 미래를 주도한다

현대 기술 혁신은 핵심 자동화의 경계를 넘어섰습니다. 현재는 그러한 시스템이 학습하고, 기능을 적응시키며, 스스로 선택을 내리는 네이티브 인텔리전스를 갖기를 광범위하게 기대합니다. 그러한 지능형 시스템의 예로는 음성 활성화 어시스턴트, 비정상 행동을 인식할 수 있는 고급 카메라, 대체 치료법을 제안할 수 있는 의료 프로그램이 있습니다.

그러한 시스템의 핵심 구성 요소는 두 가지 핵심 변혁 기술인 인공지능(AI)과 클라우드 컴퓨팅입니다. AI는 인간의 마음에서 발견되는 발달 과정과 유사하게 시스템의 학습 및 진화 능력을 지원하는 반면, 클라우드 컴퓨팅은 그러한 시스템의 글로벌 배포 및 운영에 필요한 기본 인프라를 제공합니다. 함께, 이 기술들은 기업을 위한 더 복잡하고, 컨텍스트에 민감하며, 개별화된 경험뿐만 아니라 운영 효율성을 실현하는 것을 뒷받침합니다.

인지 컴퓨팅 시스템의 특징

복잡한 시스템은 미리 정해진 프로토콜의 단순한 이행을 넘어 작업을 수행합니다. 정보를 수집하고, 분석하고, 결론을 도출하고, 논리를 사용하며, 지속적으로 방법을 개선합니다. 시스템의 부분들은 다음 범주로 그룹화할 수 있습니다:

1. 데이터 수집

이 단계는 음성 지시, 전자 메시지, 사용자 콘텐츠, 센서 출력과 같은 다양한 형태의 정보 수집을 포함합니다. 주어진 프레임워크에 뿌리를 둔 클라우드 컴퓨팅 시스템은 다양한 소스에서 수집된 방대한 양의 정보를 저장하고 유지하기 위한 인프라를 제공합니다.

2. 데이터 이해

정보 수집 후 시스템은 처리 단계로 이동하며, 여기서 정보는 정제, 구조화, 분석과 같은 일련의 연산을 거칩니다. 예를 들어, 사용자가 "음악을 재생해줘"라는 명령을 주면, 시스템은 이를 사용자가 음악 재생을 요청하는 것으로 해석해야 합니다.

3. 발견의 함의

인공지능의 사용은 역사적 정보의 패턴 인식을 개선합니다. 예를 들어 개인의 음악 취향이나 사용자가 온도조절기를 재구성하는 표준 간격입니다. 이는 장기적으로 시스템의 의사결정 과정을 더 잘 정보화되고 더 높은 수준으로 만듭니다.

4. 의사결정 과정

시스템은 다음에 무엇을 할지를 결정하기 위해 미리 정해진 논리적 규칙이나 학습된 행동 패턴에 따라 행동합니다. 영화를 추천하거나, 보충 주문을 하거나, 사람에게 알릴 수 있습니다.

5. 사용자 기대 충족

마지막으로, 시스템은 음성, 텍스트, 또는 맞춤 행동을 통해 전달될 수 있는 응답을 생성할 수 있습니다. 일반적으로 응답은 시스템이 사용자에 대해 학습한 정보를 기반으로 개인화됩니다.

클라우드 컴퓨팅이 중요한 이유

클라우드 컴퓨팅 없이는 지능형 시스템이 대규모로 잘 작동하지 않을 것입니다. 클라우드가 왜 그렇게 중요한지 설명합니다:

유연성: 클라우드 인프라는 변화하는 수요 수준에 따라 시스템을 확장할 수 있는 능력을 제공합니다. 여러 사용자가 동시에 시스템에 액세스할 때, 클라우드 인프라는 리소스를 온디맨드로 제공합니다.

속도: 클라우드의 데이터 센터는 광대한 지리적 영역에 분산되어 있고 향상된 운영 능력을 가지고 있어 즉각적이고 일관된 반응성을 가능하게 합니다.

스토리지: 클라우드 플랫폼은 AI 시스템 훈련에 필요한 엄청난 양의 데이터를 저장합니다. 클라우드 서비스는 전 세계 여러 위치에 호스팅되며 다양한 기기를 통해 액세스할 수 있습니다.

유지보수: 개발자의 작업에는 서버 업데이트와 유지보수가 포함되지 않으며, 이는 클라우드 서비스 제공업체의 책임입니다.

AI가 인텔리전스를 강화하는 방식

인공지능은 추론, 학습, 최적화 능력을 추가하여 시스템의 역량을 개선하여 운영 효과를 높입니다. 인공지능의 가장 일반적인 용도 중 일부는 다음과 같습니다:

경험적 학습은 인공지능 알고리즘이 시간이 지남에 따라 증가하는 데이터 양을 흡수함에 따라 지속적으로 개선됨을 의미합니다.

언어 이해: NLP는 시스템이 인간 언어 형태의 입력을 이해하고 응답할 수 있게 합니다. 시각 및 청각 인식: AI는 인간 얼굴, 객체, 청각 신호를 인식할 수 있습니다.

예측 분석은 많은 가능한 결과를 예측하는 능력이 있습니다. 예를 들어, 출하 지연 확률을 평가하거나 다음에 고객이 가장 관심을 가질 제품을 결정할 수 있습니다. 생성형 인공지능은 기계에 글쓰기 콘텐츠 생성, 프로그래밍 언어 생성, 음악 및 시각 예술 형태 생성 능력을 제공합니다.

참고: 개인화 없는 챗봇은 목적이 없습니다. 이유가 여기 있습니다!

음성 활성화 어시스턴트 기술: 분석 프레임워크

예를 들어, 여러 스마트 스피커 시스템에 내장된 음성 어시스턴트인 특정 지능형 시스템을 고려해 보겠습니다.

누군가 "시애틀의 현재 날씨 조건은 어때?"라고 묻습니다.

장치는 음향 파동을 포착하여 외부 서버로 보냅니다. 클라우드 컴퓨팅 인프라는 구두 교환을 서면 형태로 전사합니다. 진술의 중요성을 이해합니다. 올바른 기상 정보를 제공합니다.

"시애틀의 날씨는 현재 맑은 하늘에 화씨 72도입니다."라는 음성 출력을 제공합니다.

그림 1: 고수준 음성 지원 시스템 아키텍처

다이어그램은 클라우드 지능형 음성 어시스턴트 시스템의 전체 인프라와 간단한 음성 쿼리("헤이 알렉사, 시애틀 날씨 어때?")가 클라우드와 인공지능 기술 사용을 통해 자연스럽고 이해하기 쉬운 응답으로 변환될 수 있는 방식에 대한 일반적인 개요를 제공합니다.

사용자 측에서 음성 인터페이스는 사용자 세션의 시작점으로 나타납니다. 사용자는 스마트 스피커나 이상적으로는 디스플레이에 자연어 음성 명령을 말합니다. 스마트 기기에는 마이크와 프로세서가 있어 소리를 듣고 "알렉사"라는 미리 정해진 웨이크 워드(이 경우 이름)에 대해 청취 상태를 유지할 수 있습니다. 웨이크 워드를 듣자마자 장치는 사용자 명령을 녹음하기 시작하고 안전한 경로를 통해 클라우드 서버로 사운드 파일을 전송하여 처리합니다.

진짜 인텔리전스는 다이어그램 오른쪽의 클라우드 처리 섹션에서 일어납니다. 자동 음성 인식(ASR)은 클라우드의 첫 번째 파이프라인 단계에서 원시 오디오 스트림을 텍스트로 변환합니다. 보이는 것보다 훨씬 복잡합니다. 다른 억양을 듣고, 배경 소음을 제거하고, 실시간으로 목소리의 미묘함을 들어야 합니다. ASR 모델은 가능한 한 정확하게 말한 단어를 포착하고 텍스트 형태인 "시애틀 날씨 어때?"로 번역하기 위해 다양한 목소리의 방대한 녹음 세트로 훈련됩니다.

이후 시스템은 자연어 이해(NLU) 단계로 진행되며, 여기서 사용자의 의도가 해독됩니다. 사용자 목소리를 텍스트로 변환하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 어시스턴트는 또한 쿼리의 의도와 언급된 정보 또는 엔티티, 즉 도시 "시애틀"을 이해할 필요가 있습니다. 자연어 처리로 훈련된 인공지능 모델은 사용자가 "시애틀"을 원하는 도시로 하여 날씨를 묻는 의도를 이해하는 데 관여합니다. 어시스턴트는 또한 요청을 올바르게 해석하기 위해 단어의 모호함, 동의어, 컨텍스트를 고려해야 합니다.

시스템이 쿼리를 완전히 이해하면 지식 및 추론 단계로 이동합니다. 이제 이 단계에서 어시스턴트는 올바른 날씨 정보에 액세스하는 방식, 가장 자연스럽게 권위 있는 외부 서비스(날씨 데이터베이스 또는 API)에 물어보는 방식을 선택합니다. 시스템은 수신된 정보를 처리하는 데 학습된 알고리즘이나 확립된 행동을 적용합니다. 예를 들어, 현재 시애틀이 낮이라고 결론짓고 이 추론에 기반하여 응답을 구성할 수 있습니다. 사용자가 "날씨 어때?"라고 쿼리하면 시스템은 지리적 위치 정보나 과거에 저장된 선호도를 사용하여 "시애틀"을 가장 가능성 있는 위치로 추론할 수 있습니다.

필요한 정보를 수집한 후 어시스턴트는 자연어 생성(NLG) 단계로 이동합니다. 여기서 구조화된 형태의 정보가 인간에게 받아들여질 수 있는 문법적으로 올바르고 읽기 쉬운 텍스트로 번역됩니다. 예를 들어 {temperature: 72°F, condition: sunny} 같은 원시 정보는 "시애틀 날씨는 72도이고 맑습니다."로 재작성됩니다. 시스템은 올바른 구문을 사용하고, 문법 요구사항을 따르며, 매 반복마다 문장에 좋은 변화를 주어 가능한 한 자연스럽게 만듭니다. 응답이 사용자에게 공개되기 전에 시스템은 텍스트-투-스피치(TTS) 기술을 사용하여 결과 텍스트를 사운드 형태로 변환하려고 시도합니다. 이는 친근한 대화와 좋은 발음의 주어진 음성 프로필로 일반적으로 청취 가능한 출력을 생성합니다. 오디오 파일은 이후 인터넷을 통해 스트리밍되어 원래 진술 발행 후 몇 초 안에 사용자에게 명확하고 자연스러운 사운드의 응답을 제공합니다.

이 경험의 기술적 기반은 클라우드 기술에 있습니다. 클라우드는 음성 어시스턴트의 확장성을 사용에 따라 지원합니다. 즉, 전 세계 어디에서나 수백만 개의 동시 요청을 관리할 수 있습니다. 음성 및 언어에 대한 딥러닝 알고리즘 실행, 외부 데이터베이스 쿼리, 실시간 응답에 필요한 계산 능력을 제공합니다. 데이터 암호화 전송 및 액세스 제어와 같은 보안 기능을 제공하여 민감한 음성 정보가 최대한 주의를 기울여 처리되도록 합니다. 이 지능형 시스템은 경험을 통해 향상되기도 합니다. 시간이 지남에 따라 학습하기 때문입니다. 사용자와의 과거 상호작용에서 학습하여 더 개인화하고, 사용자 선호도를 학습하며, 실질적으로 사용자가 묻기 전에 추천을 할 수 있습니다.

결론

지능형 클라우드와 AI 솔루션은 기업이 자동화를 훨씬 넘어설 수 있게 합니다. 지능형 시스템은 듣고, 배우고, 행동함으로써 의료, 금융, 제조뿐만 아니라 일상생활에서 진정한 가치를 창출합니다.

클라우드는 이러한 솔루션에 필요한 힘, 유연성, 범위를 제공합니다. 인공지능은 사고, 학습, 최적화에 필요한 인텔리전스를 제공합니다. 결합되어 그들은 하나씩 시스템을 구축하며 더 스마트하고 고도로 상호연결된 글로벌 환경을 만들고 있습니다.