IBM은 향후 5년간 우리가 일하고 생활하고 소통하는 방식을 바꾸어 놓을 혁신을 담은 ‘IBM 5 in 5’의 7번째 연례 보고서를 최근 발표했다.

이번 ‘IBM 5 in 5 보고서’는 촉각, 시각, 청각, 미각, 후각 및 분석 능력을 가진 컴퓨터가 앞으로 5년안에 등장한다는 것이 핵심이다. 컴퓨터가 사람의 감각을 모방해 독특한 방식으로 보고 냄새 맡고 만지고 맛보고 들을 수 있는 능력을 갖추게 된다는 얘기다.

이를테면 전화기를 통해 촉감을 느낄 수 있으며, 컴퓨터가 후각을 갖게 된다는 것이다.

이러한 컴퓨터의 감각능력은 인간을 대신해 생각하는 것이 아니라, 인간이 더 많은 지식을 쌓고, 더 효율적으로 일할 수 있도록 돕게 될 전망이다. 즉, 인간이 복잡한 것을 꿰뚫어 보고, 정보의 속도와 보조를 맞추며, 정보에 입각한 결정을 하고, 건강과 생활수준을 향상시키고, 삶을 풍부하게 하며, 지리적 거리와 언어, 비용, 접근 불가능성 등의 온갖 종류의 장해를 무너뜨리는 데 도움이 될 것으로 보인다.

이번 ‘IBM 5 in 5 보고서’의 주요 내용은 다음과 같다.

1. 촉각: 전화기를 통해 촉감을 느낄 수 있게 된다.

스마트폰을 이용해 웨딩드레스를 쇼핑하면서 스크린 표면을 통해 드레스의 소재와 베일의 레이스를 느껴볼 수 있는 세상을 상상해 보라. 또 지구 반대편에 있는 장인이 만든 담요의 구슬선 장식과 결을 느낄 수 있다면?

5년 후에는 모바일 기기를 통해 상품을 ‘터치’할 수 있는 능력이 유통업 등의 업종들을 바꾸어놓을 것이다.

IBM은 유통과 의료 그리고 기타 업종을 위해 촉각과 적외선 그리고 압력감지 기술을 이용해 촉각을 모방할 수 있는 애플리케이션을 개발하고 있다. 가령 소비자가 모바일 기기의 화면에 나타난 상품의 그림을 손가락으로 쓰다듬으면 직물의 질감이나 결을 느낄 수 있다. 전화기의 진동 성능을 이용해 모든 물체마다 짧고 빠른 패턴의 진동에서 길고 강한 진동에 이르기까지 그 촉감에 해당하는 고유한 진동 패턴을 가지게 된다. 진동 패턴으로 비단과 리넨, 면을 분간할 수 있어 소재를 실제로 만질 때의 느낌을 살리는 데 도움이 될 것이다.

현재 게임산업에서 이용되고 있는 촉감과 그래픽 기술이 소비자를 시뮬레이션 환경으로 데리고 간다. 여기서 우리에게 기회이자 도전은 기술을 일상 경험의 어디에나 존재하게 만들고 서로 엮어서 앞과 주변의 기술들로 생활의 폭을 넓히는 것이다.

이 기술은 우리의 일상생활 어디에나 존재하게 되어 휴대전화를 주변 세상과의 자연스럽고 직관적인 소통 도구로 변모시킬 것이다.

2. 시각: 화소 하나가 천 마디 말과 같아진다.

우리는 1년에 5천억 장의 사진을 찍는다. 유튜브에는 1분마다 72시간 분량의 동영상이 올라온다. 전세계 의료진단 영상기기 시장은 2016년까지 266억 달러 규모로 커질 것으로 예상된다. 오늘날 컴퓨터는 사진을 우리가 태그나 제목으로 붙인 문장으로 밖에 이해하지 못하고 이미지의 실제 내용인 정보의 대다수는 미스터리로 남아있다.

5년 후에는 시스템은 이미지와 시각 데이터의 내용을 보고 인식할 수 있을 뿐만 아니라 화소를 의미로 바꾸어 사람이 사진을 보고 해석하는 것과 유사하게 의미를 이해하기 시작하게 될 것이다.

미래에는 컴퓨터가 ‘두뇌와 비슷한’ 능력으로 색깔, 질감의 패턴 등의 특징을 분석하고 시각적 매체로부터 통찰력을 얻을 것이다. 그렇게 되면 의료, 유통, 농업 같은 산업에 심오한 영향을 미칠 것이다.

이런 능력들은 신체의 특정 부분이나 질병에 관한 정보를 찾아내기 위한 MRI, CT 스캔, 엑스레이, 초음파 사진 등과 같은 방대한 양의 의료정보를 판독해냄으로써 5년 이내에 의료부문에서 활용될 것이다.

그런 이미지들에서는 중요한 사항이 미세하거나 사람의 눈에는 보이지 않을 수 있고 신중한 측정을 요할 수도 있다. 그런 이미지에서 건강한 조직과 병든 조직을 구별하는 등 찾아야 할 것을 분간하도록 훈련을 받고 그것을 환자의 기록이나 과학 문헌과 연관시킴으로써 ‘볼 수 있는’ 시스템은 의사가 훨씬 더 빠르게 정확하게 건강 이상을 찾아내는 데 도움이 될 것이다.

3. 청각: 컴퓨터가 중요한 것을 듣게 된다.

주변에서 들리는 모든 소리를 이해하고 나아가 말해지지 않는 것까지 이해할 수 있었으면 하고 바란 적이 없는가?

5년 이내에 영리한 센서들로 구성된 분산시스템이 소리의 압력, 진동, 각기 다른 주파수의 음파 등과 같은 소리의 요소를 포착하게 될 것이다. 그런 입력요소들을 해석해 숲에서 나무가 언제 쓰러질지 또는 산사태가 언제 닥칠지를 예상하게 된다.

이런 시스템은 우리 주변을 ‘듣고’ 움직임이나 물질의 스트레스를 측정해 위험이 기다리고 있는지 여부를 우리에게 경고할 것이다.

들리는 그대로의 소리를 센서가 마치 사람의 두뇌처럼 감지한다. 그 데이터를 받은 시스템은 시각이나 촉각 정보 등과 같은 다른 ‘양상’을 참작한 다음, 배운 것을 토대로 소리를 분류하고 해석한다. 처음 듣는 소리가 감지되면 시스템은 이전에 습득한 지식과 패턴을 인식하는 능력에 토대해 결론을 내린다.

가령, 아기의 ‘옹알이’는 하나의 언어로 이해하고 아기가 말하고자 하는 것을 부모나 의사에게 전달할 것이다. 소리는 아기의 행동이나 필요를 해석하는 단서가 될 수 있다. 아기가 짜증을 부리는 것이 배가 고파서인지 더워서인지 피곤해서인지 또는 아파서인지 등으로 아기의 소리가 의미하는 것을 학습함으로써 정교한 언어 인식시스템은 소리와 아기를 심박수나 맥박, 체온 등의 다른 감각적, 생리학적 정보와 연관시키게 된다.

5년 후에는 시스템은 감정에 대해 배우고 기분을 느낄 수 있게 됨으로써 대화의 양상을 정확히 파악하고 소리의 높낮이, 어조, 망설임을 분석해 고객과 콜센터 간의 상호소통을 개선해 보다 더 생산적인 대화가 가능하게 하거나 또는 다른 문화와의 원활한 소통을 가능하게 해 줄 것이다.

현재 IBM은 파도 에너지 전환기계의 소리와 진동 그리고 바다 생물에 미치는 영향을 이해하기 위해 아일랜드의 갤웨이 베이에서 음파를 탐지해 분석 시스템으로 송신하는 수중센서를 이용, 수중소음의 수준을 포착하기 시작하고 있다.

4. 미각: 디지털 미각세포가 스마트한 식습관을 돕는다.

창조활동용으로 만들어진 다른 종류의 컴퓨터 시스템을 이용해 건강한 음식을 맛까지 좋게 만들 수 있다면 어떨까?

IBM은 요리사들이 최고의 맛과 참신한 레시피를 창안하는 데 사용할 수 있는 실제로 맛를 느끼는 컴퓨터 시스템을 개발하고 있다. 이 시스템은 음식재료들을 분자 수준으로 쪼갠 다음 음식 구성요소의 화학적 구성을 사람이 선호하는 맛와 냄새 뒤에 자리잡고 있는 심리학적 요소와 결합하게 된다.

시스템은 이것과 수만 가지의 레시피를 비교함으로써 가령, 구운 밤을 요리한 비트나 신선한 캐비어 또는 말린 햄 등의 다른 음식과 짝짓는 식으로 새로운 맛의 결합을 창조할 수 있게 될 것이다.

이런 시스템은 또 참신한 맛의 결합을 창조해 포테이토칩보다 채소 캐서롤을 더 찾게 만들어 우리의 건강한 식습관을 돕는 데도 이용될 수 있다.

컴퓨터는 음식의 정확한 화학적 구조를 판단하고 사람들이 어떤 특정한 맛을 좋아하는 이유를 찾아내는 알고리즘을 이용할 수 있게 될 것이다.

이런 알고리즘은 화학물질들이 서로 반응하는 방식, 맛의 구성요소의 분자적 복잡성, 그 결합구조를 살펴보고 그런 정보들을 지각 모델과 함께 이용해 맛가 가진 미각적 매력을 예상하게 된다.

컴퓨터는 건강식의 맛을 더할 뿐만 아니라 어울리지 않는 음식들을 특이하게 짝지어 맛과 맛에 대한 우리의 경험이 극대화되도록 해 우리를 놀라게 할 것이다. 예를 들어 당뇨병이 있는 사람처럼 음식에 조심해야 하는 사람들의 경우에는 혈당을 조절하면서도 미각을 만족시키는 맛과 레시피를 개발하게 될 것이다.

5. 후각: 컴퓨터가 후각을 갖게 된다

향후 5년 이내에 컴퓨터나 휴대전화에 내장된 소형 센서가 당신이 감기나 기타 질병에 걸렸는지 여부를 감지할 것이다. 사람이 내쉬는 숨결에서 냄새와 생물지표 그리고 수천 개의 분자를 분석함으로써 냄새가 정상인지 아닌지를 감지해 의사가 간이나 신장 질환, 천식, 당뇨, 간질 등의 질병의 시작을 진단하고 모니터링 하는 데 도움을 받을 수 있다.

현재 IBM은 미술작품 보존을 위해 환경여건과 가스 감지를 이미 이용하고 있다. 이런 혁신은 오늘날 의료부문에서 가장 큰 난제의 하나인 임상위생 문제를 해결하는 데 적용되기 시작하고 있다.

가령 2005년에 미국에서 발생한 약 1만9,000건의 입원환자 사망사고와 관련된 메티실린 내성 황색포도상구균(MRSA)과 같이 항생제가 듣지 않는 박테리아는 피부에서 흔히 발견되고 사람들이 가깝게 접촉하는 곳에서는 어디서든 쉽게 전염될 수 있다.

의료기관에서 MRSA에 노출되는 것을 막기 위한 방법의 하나는 의료인들이 임상위생 가이드라인을 반드시 따르도록 하는 것이다. 앞으로 5년 후에는 IBM의 기술이 표면에서 소독약의 ‘냄새를 맡아’ 병실이 소독이 되었는지 여부를 판단하게 된다.

새로운 무선 ‘그물망(mesh)’ 네트워크를 이용해 다양한 화학물질에 대한 데이터를 센서가 수집하고 측정하며 시간이 지나면서 새로운 냄새를 지속적으로 학습하고 적응하게 될 것이다.

심오한 학습 시스템과 결합된 센서와 통신 기술의 발전 덕분에 센서는 절대 가능할 것으로 생각되지 않던 장소의 데이터를 측정할 수 있다. 가령, 컴퓨터 시스템은 농업에서 농작물의 토양조건을 ‘냄새 맡거나’ 분석하는 데 이용될 수 있다. 도시 환경의 경우에는 이 기술을 대피소, 위생관리, 인구 등의 문제를 모니터링 하는 데 이용함으로써 시청의 담당부서가 문제가 걷잡을 수 없이 커지기 전에 문제를 발견하는 데 도움이 될 것이다.