2009 세계지식포럼 열린특강에 온 콘래드 울프람 Conrad Wolfram 강연

안녕하세요.  shannon 입니다.

메일을 확인하던 중 스팸인줄알고 지우려다 "See Conrad Wolfram speak in Seoul" 라는 메일을 보고  호기심에 다녀왔습니다.

 

 울프람 소장은 캠브리지를 나오고 현재 소장으로 있으며, 형제 다른 울프람과 함께 만든거라고 하셨습니다 (동시통역을 제대로 안들어서 이정도만 간단한 소개로 들었습니다;;) 우선 울프람 알파 (http://www.wolframalpha.com)는 Computational Knowledge Engine으로써 기존의 Text-matched 검색들과는 현저하게 다른 방식이라고 합니다. 구글, 빙의 검색엔진들과는 전혀 다른 방향인 셈이죠.

 강연의 대부분은 울프람 알파 검색엔진의 예제를 보여주었으며, 지식엔진을 만든 이유와 응용분야, 학습적 용도로 사용할 수 있는 울프람 알파에 대하여 소개하였습니다.

 

1. 울프람 알파 검색의 예

 우선 그동안 여러 웹사이트나 울프람알파 예제 페이지에 나오는 신기한 예제들을 보여주었습니다.

첫번째 예제로는 "population of korea" 였으며 검색결과 페이지는 아래와 같습니다.

2007년도에 집계된 데이터로 인구산출, 1970년부터 2007년도까지의 인구변화추이와 인구 밀도, 평균 연령대, 평균 수명 등과 같은 인구통계 자료들이 하나씩 펼쳐집니다.

 

"Population of Korea vs Japan"

그 다음으로는 먼저 검색한 쿼리의 뒤에 "vs Japan"을 붙입니다. 먼저 검색 결과에 Japan의 자료들과 비교하는 포맷으로 바뀝니다.

 

이정도 예제는 그동안 많이 신문에 나왔던 예제로 평범해보였습니다.... 그리고 그가 보여주는 예제들은 다음과 같습니다.

 

Query A) "Microsoft VS Google"

Query B) "Will it rain tommorow"

Query C) "Saturated for in Big Mac"

Query D) "How old was George bush when Barack obama was born"

 

 "Weather Seoul"의 결과는 웬만한 기상청 결과만큼 자세하게 나옵니다.

 아마 울프람 알파를 처음보시는 분들은 아마 다음의 네가지들 때문에 놀라실거라 생각합니다.

 

 1. Linguistic Processing

 2. Symbolic Representaion

 3. Computational Scanners (Dynamic Comtutation)

 4. Automated Representation

    4.1 Curated Data

    4.2 Algorithm

    4.3 Automated Presentation

    4.4 Real Time Data Feed

 

Query D) "바락 오바마가 태어날 때 조지부시는 몇살이었나?"와 같이 문장검색으로 검색할 경우 결과페이지에 데이터가 나오는 과정은 다음과 같습니다.

 문장을 컴퓨터가 이해할 수 있는 쿼리로 만드는 과정으로 언어처리 하게 됩니다. 한글과는 달리 영어의 문장인식(Input interpretation)은 많이 발달하였습니다만 이같은 처리도 대단하다고 생각됩니다. 정형화된 문장을 던질 필요는 있어보이지만 오바마와 조지부시의 생일을 일일이 알아보지 않고도, 말그대로 컴퓨터에 물어보기만하면 되는 것입니다.

 위 문장을 컴퓨터가 인식하여 알맞은 쿼리를 생성하였다면 이제 각각 부시와 오바마 생일 데이터를 바탕으로 계산을 하게됩니다. 그래서 15년 29일 이라는 결과를 보여줍니다.

다른 검색엔진과의 다른점으로는 울프람알파는 서로 다른 데이터들 및 종류가 다른 데이터(different facet)를 비교, 분석결과를 낼 수 있도록 쿼리를 던지는 순간 실시간으로 계산해냅니다.

 데이터 역시 실시간으로 입력되는 데이터만 확보하면 'Query B)내일 비가 올까' 와 같은 결과를 충분히 낼 수 있는 것이겠지요

이를 위해 울프람 알파는 다양한 분야에 대한 정보를 수집하였으며, 이 데이터들을 바탕으로 '지식'을 창출하기 위하여 실시간으로 계산하는 엔진을 만들었다고 합니다.

울프람은 지식과 검색결과을 다음과 같이 설명하였습니다.

* Search = Facts

* You = Method + Interpretation

* Knowledge = Facts + Method + Interpretation

 

* Wolfram|Alpha = Facts + Method,

* You = Interpretation

 

위의 단순한 수식으로도 울프람엔진의 차이는 이미 설명이 됩니다.

기존의 검색은 웹페이지에 있는 데이터를 찾아줍니다. 사용자가 원하는 데이터를 찾아주기 때문에 Information Search(정보검색)이라고 정의할 수 있습니다. 그리고 사용자는 이 정보를 바탕으로 자신이 원하는 정보들을 얻고 이를 사람의 사고의 과정(Method)을 거쳐 새로운 지식(Knowledge)을 얻습니다.

그리고 울프람 알파는 "Computational Knowledge Engine"입니다. 사실을 바탕으로 계산된 정보를 내고 이것이 그대로 쓰일 수 있도록 정형화된 데이터의 형태로 보여주는 것을 함으로써 울프람 알파에서 보여지는 페이지들을 "검색결과"라는 표현보다는 Retrieval, Democratizing info. Knowledge Creation 으로 지칭하였습니다.

울프람알파를 시스템적인 측면에서 본다면 Performance, Compares & Visualization, Develop, Document & deploy 를 모두 최상위 수준으로 끌어올려 서비스가 가능하도록 만든 것이겠죠.

(중간에 계산과정을 보여주었는데, 코드가 나올 줄 알았는데 탄젠트가 쏟아졌습니다 ㅎㅎ)

울프람 알파를 이용해 보시고 예측하셨겠지만 비지니스 홍보도 하였습니다.

'데이터를 많이 가지고있는 정부기관이나 기업에서는 기업전산시스템과 같은 해당분야 시스템들이 그동안 많이 개발되어왔지만 데이터양이 많아지고 많은 정보를 단시간내에 얻어야 하는 현 시대에서는 효과적으로 짧은시간내에 리포트 형태로 데이터를 뽑을 수 있는 프로그램이 더욱 더 필요해졌으며 앞으로도 그러할 것이다. 효과적인 데이터 액세스를 생각해볼 시간이다'

'한 사람이 수학공부를 하는 평생동안의 80%는 손으로 어떻게 계산하는지를 알기 위한 시간이다'

'진정한 수학으로 교육효과를 내기 위해서는 좋은 툴을 사용하면 된다' 라고 매스매티카 홍보 비슷한 이야기를 하기도 하였습니다.

인상적이였던 것은 앞으로 무궁무진한 데이터를 가지고 어떻게 그 속에서 필요한 정보를 얻을 수 있는 지에 대해 울프람알파는 어느것이든 처리할 수 있다는 대단한 자신감을 내비쳤던 것입니다.

울프람알파를 비롯하여 똑똑한 지능형 검색엔진이 나오는 그날까지 즐겁게 지켜보자는 의미에서 두서없이 적은 글이였습니다. :)