이미지출처: X.ai

인공지능 비서 Amy를 개발하고 있는 X.ai 가 2천 3백만 달러를 펀딩 받았다고 발표하였습니다.

Amy는 다운로드하거나 설치하는 소프트웨어가 아니고 이메일을 통해서 미팅 스케줄을 잡아주는 인공지능 비서입니다. 상대에게 메일을 보낼 때 cc(참조)에 amy@x.ai 를 추가만 하면 Amy가 메일의 내용을 읽고 나의 구글 캘린더 일정을 참고해서 상대에게 적절한 미팅시간을 제안합니다. 메일을 받는 사람도 Amy를 사용하고 있는 중이라면 Amy가 자동으로 두 사람의 캘린더를 모두 참고해서 중재합니다.

많은 사람들이 인공지능이 실용화되는 첫 단계로서 페이스북의 M이나 애플의 Siri 처럼 어시스턴트(assistant, 비서) 분야가 될 것이라고 전망합니다. X.ai 는 이미 1년 전부터 이에 대한 연구와 시제품을 만들어 오고 있었습니다. 이번 펀딩으로 베타 제품을 상용화하는데 가속이 붙을 것으로 보입니다.

Amy는 아직 동시에 다섯명 까지 미팅을 조정할 수 있습니다. 이를 무한대로 확장하는 것은 아직 남은 과제인 듯 합니다. 누군가 Amy를 참조로하여 내게 이메일을 보내면 Amy가 즉각적으로 반응하는 것은 아닙니다. 내가 받은 이메일에 대해 적절한 응답을 하면 Amy가 미팅 스케줄 조정을 시작합니다.

당연하지만 한국어는 지원되지 않으며(^^) 영어 이외의 다른 언어가 언제 지원될 지도 미지수 입니다. 그리고 아직 미팅 장소는 추천하지 못합니다. 개인정보가 인공지능에게 읽혀지는 것이 걱정되는 사람도 있을 수 있지만 기업 전용으로 내부 직원들을 위한 일정 스케줄러로서 상품화 될 수도 있을 것 같습니다.

마이크로소프트의 가라지(Garage) 프로젝트인 Invite가 있어서 저도 종종 사용합니다만 Amy에 비하면 부끄러울 것 같습니다. : )

아래는 1년전 X.ai 의 최고 데이터 과학자인 Marcos Jimenez의 Amy에 대한 소개 동영상입니다.

Amy를 만드는 데 세가지 큰 과제로서 사용자의 캘린더 일정을 이해하는 것과 이메일을 분류하는 것 그리고 이메일 텍스트에서 정보를 추출하는 것이라고 합니다. 1년전에는 완전한 자동화가 되지는 못한 것 같습니다. 분류되지 못하거나 시스템에서 인식할 수 없는 메일들이 없고 사람들이 쓰는 메일의 패턴을 자동으로 학습할 수 있도록 목표를 잡고 있습니다. 이메일에서 의미있는 블럭을 분리해내는 것이 어렵다고 하는데 지금은 많이 발전했을 거라고 생각됩니다.

이메일을 분류하는 데는 의사결정 트리(Decision Tree)를 사용하고 텍스트 분류에는 서포트 벡터 머신(SVM)을 사용한다고 밝혔습니다. 스칼라(Scalar)와 파이썬(Python), 몽고DB(MongoDB) 그리고 아마존 웹서비스(AWS)를 이용합니다. 날짜와 시간의 다양한 표현 부분을 인식하는데는 여러 정규식 패턴을 사용한다고 설명합니다.

텍스트에서 날짜, 시간 정보를 추출하는데 참고한 논문은 ‘Context-dependent semantic parsing for time expressions‘입니다. X.ai 의 Precision, Recall 은 각각 97%, 85%로 논문의 결과보다 높다고 합니다.

멋진 기술이나 투자 보다도 내가 만든 것에 대해 기꺼이 드러내고 토론하고 의견을 교환하는 이들의 문화가 더 부럽습니다. 하지만 우리나라에서도 멋진 기술들이 많이 생길 거라고 믿습니다.