Top

삼성전자, ‘삼성 AI 포럼 2018’ 개최

주소복사

삼성전자가 12일, 13일 양일간 인공지능(AI) 분야의 세계적인 석학들을 초청해 AI 관련 최신 연구 동향을 공유하고 응용과 혁신 방향을 모색하는 ‘삼성 AI 포럼 2018’을 개최한다.

지난해부터 시작된 이번 포럼은 1일차는 삼성전자 종합기술원 주관으로 삼성전자 서초사옥에서, 2일차는 삼성 리서치 주관으로 우면동 삼성전자 서울R&D캠퍼스에서 각각 진행된다. 이틀간 약 1,500여명의 인공지능 전문가와 교수, 학생 등이 참석할 예정이다.

세계적인 석학들의 AI에 대한 심도있는 주제 발표와 더불어 대학생들이 자신의 연구 결과를 발표하고 전문가들로부터 조언을 듣는 연구 교류 활동도 진행된다.

12일 삼성전자 서초사옥에서 열린 ‘삼성 AI 포럼 2018’에서 삼성전자 대표이사 겸 종합기술원장인 김기남 사장이 개회사를 하고 있다.

▲ 12일 삼성전자 서초사옥에서 열린 ‘삼성 AI 포럼 2018’에서 삼성전자 대표이사 겸 종합기술원장인 김기남 사장이 개회사를 하고 있다.

□ 1일차 포럼

첫 날에는 미국 뉴욕대학교 얀 르쿤(Yann LeCun) 교수, 캐나다 몬트리올대학교 요수아 벤지오(Yoshua Bengio) 교수의 강연을 시작으로 맥길대학교 조엘 피노(Joel Pineau) 교수, 몬트리올대학교 애런 쿠르빌(Aaron Courville) 교수, 카이스트 양은호 교수 등이 참여해 자기 지도 학습(Self-Supervised Learning), 강화 학습(Deep Reinforcement Learning) 등 최신 인공지능 기술과 미래 방향에 대해 발표한다. 얀 르쿤 교수와 요수아 벤지오 교수는 딥러닝 분야의 세계적인 대가로 꼽힌다.

삼성전자 대표이사 겸 종합기술원장인 김기남 사장은 개회사를 통해 “AI 기술혁신을 위한 우리의 노력이 인류 문제를 해결하고 세상을 이롭게 하기를 기대한다”며, “오늘 세계적 AI 혁신가들을 모시고 AI 기술의 잠재력을 확인하고 미래 협력을 위한 기반을 만들 수 있기를 바란다”고 밝혔다. 첫 강연자로 나서는 얀 르쿤 교수는 ‘자기 지도 학습(Self-Supervised Learning)’을 주제로 강연한다. 그는 사람 수준의 궁극적인 AI 를 갖추기 위해 복잡한 실제 세계에 대한 모델링이 필요하다고 강조하며, 이를 위한 향후 도전 과제로 ‘자기 지도 학습’을 제안한다.

지난해에 이어 두번째 참가하는 요수아 벤지오 교수는 ‘최적화, 일반화 관점에서 본 SGD* 기반 딥러닝 학습(Optimization and generalization effects of SGD in deep nets)’을 주제로 강연한다. 그는 SGD 기반 학습 기법이 최적화와 일반화에 동시에 어떻게 영향을 주는지에 대한 구체적인 연구 결과를 발표한다.
* SGD(Stochastic Gradient Descent, 확률적 기울기 강하, AI 학습과 훈련 방법 중 하나)

12일 삼성전자 서초사옥에서 시작한 ‘삼성 AI 포럼 2018’ 현장 모습.

▲ 12일 삼성전자 서초사옥에서 시작한 ‘삼성 AI 포럼 2018’ 현장 모습.

□ 2일차 포럼

둘째날에는 언어·추론(Language·Inference)과 시각·로보틱스·온디바이스 AI(Vision·Robotics·On-Device AI)의 두 가지 주제로 나눠, 더블린대학교 베리 스미스(Barry Smith) 교수, 임페리얼 컬리지 런던 이아니스 드미리스(Yiannis Demiris) 교수, 하버드대학교 위구연(Gu-Yeon Wei) 교수 등이 발표한다.

삼성전자 대표이사 겸 삼성리서치 소장인 김현석 사장은 개회사에서 “빠르게 진화하는 AI 분야의 최신 기술과 미래 전망에 대해 심도 있게 고민하는 중요한 시간이 되길 바란다”며, “이 포럼을 통해 얻은 통찰의 결정체가 인류가 꿈꾸는 세상을 만드는 첫걸음이 됐으면 좋겠다”고 밝힌다.

기조 연설에 나선 뇌 신경공학 권위자인 삼성전자 최고연구과학자세바스찬 승(Sebastian Seung) 부사장은 ‘현대적 관점에서의 컴퓨터와 뇌(The computer and the brain: a contemporary perspective)’를 주제로 강연한다. 승 부사장은 신경 회로망 연구와 인공지능 간의 접목에 대한 새로운 연구 방법과 함께, 인간의 뇌 구조를 이해하기 위한 인공신경망을 이용한 연구 결과도 소개한다.

MIT 신시아 브리질(Cynthia Breazeal)교수는 ‘소셜 로봇과 함께하는 풍요로운 삶(Living and Flourishing with Social Robots)’을 주제로, 현실 세계에서 성공적으로 소셜 로봇을 구현하기 위해 극복해야 할 이슈와, 이를 해결하기 위해서는 어떤 노력이 필요한지 등에 대해 로봇 설계 전문가로서의 견해를 전달한다.

한편, 이튿날 포럼에서는 AI를 활용한 우수 아이디어와 활용 사례 발굴을 위한 ‘AI 챌린지’ 시상식도 진행된다.

올해 처음으로 개최된 AI 챌린지는 시상식에 앞서 IT 기기와 인공지능 기술을 접목한 아이디어를 제안하고 실제로 구현해보는 ‘AI 해커톤'과 특정 주제 데이터에 대한 창의적 문제 해결 능력을 겨루는 ‘데이터 챌린지'로 나눠 진행됐다.

7월부터 시작된 온라인 예선을 통과한 본선 참가팀들은 지난 8일 본선 대회를 통해 최종 우승팀을 가렸다.

삼성은 지난 8월 AI를 4대 미래 성장사업 중 하나로 선정하고 연구 역량을 대폭 강화해 글로벌 최고 수준의 리더십을 확보하겠다고 밝혔다. 이를 위해 삼성전자는 앞으로도 AI 선행 연구를 이어가고, 우수 인재 확보를 지속해 나갈 계획이다.

 

[1일차 - 강연자와 내용]

[1일차 – 강연자와 내용] 강연자 Yann Lecun(New York Univ.). 내용 자기 지도 학습(Self-Supervised Learning). 기존 AI 시스템 관련 문제점을 진단하고,궁극적인 AI 구현을 위한 모델링 방법, 자기 지도 학습 방법 제안 / 강연자 Yoshua Bengio(Montreal Univ.). 내용 최적화, 일반화 관점에서 본 SGD 기반 딥러닝 학습 (Optimization and generalization effects of SGD in deep nets) SGD 기반 학습 기법이 최적화와 일반화에 미치는 영향에 대한 구체적인 연구 결과 발표 / 강연자 Joel Pineau(McGill Univ.). 내용 강화학습의 발전(Advances in reinforcement learning) 강화 학습에 대한 소개와 최신 연구 동향 / 강연자 Aaron Courville (Montreal Univ.). 냉요 신경망을 이용한 상호 정보량 측정(Mutual Information Neural Estimation) 확률 변수간의 상호 정보량에 대한 신경망을 활용한 측정 방법. 활용 방안 소개 / 강연자 Eunho Yang(KAIST). 내용 머신러닝을 활용한 정밀 의료(Towards Precision Medicine via Machine Learning) 정밀의료 분야 머신러닝 활용 관련하여, 이슈와 해결 방안에서 대한 연구 결과 제시

[2일차 - 강연자와 내용]

[2일차 – 강연자와 내용] 강연자 Cynthia Breazeal(MIT Media LAB.). 내용 소셜 로봇과 함께하는 풍요로운 삶(Living and Flourishing with Social Robots) 인간과 교감하며 인간사회의 교육과 연결성에 도움이 되는 소셜 로봇 개발에 필요한 접근법에 대해 발표 / 강연자 Sebastian Seung (Samsung Research). 컴퓨터와 뇌:현대적 관점(The computer and the brain: a contemporary perspective) 인공지능과 신경회로망 연구의 접목에 대한 새로운 연구방법과 함께 인간의 뇌 구조를 이해하기 위한 인공신경망을 이용한 연구결과를 소개 / 강연자 Yejin Choi(Univ.of Washington). 내용 신경망 언어 모델의 부재된 표현(The Missing Representation in Neural Language Models) 자연어 생성을 위한 기존 신경망 기반 언어 모델의 한계와 극복 방법에 대해 발표 / 강연자 Sam Bowman(New York Univ). 내용 태스크 독립적인 문장 이해(Toward Task-Independent Sentence Understanding) 다양한 NLU 작업 전반에서 모델의 성능을 평가하고 분석하는 도구인 GLUE (일반언어 이해 평가 또는 General Language Understanding Evaluation) 소개 / 강연자 Barry Smyth(Univ of College Dublin). 내용 추천 시스템을 위한 실생활 데이터 마이닝(Mining Recommendation Data from Real-World Experiences) 추천 시스템에 미치는 영향에 대한 연구사례 발표 / 강연자 Yiannis Demiris(Imperial College London) 내용 개인 보조 로봇(Personal Assistive Robotics) 적응형 인간-로봇 상호작용의 구현이 가능한 러닝 아키텍쳐와 이와 관련된 사용자 모델링, 사용자 관점에서의 상황 인지 (Perspective taking) 등을 포함한 다양한 문제들을 논의 / 강연자 Maja Pantic(Samsung AI Center/Imperial College London) 내용 감성 인공지능의 이해(Artificial Emotional Intelligence – What’s it all about?) 감성 인공지능과 AI 결합의 유익성, 미래 감성 인공지능의 연구 동향 소개 / 강연자 Gu-Yeon Wei(Harvard Univ.). 내용 엣지 디바이스에 AI를 가속하기 위한 알고리즘 하드웨어 통합설계(Algorithm-Hardware Co-design to Accelerate AI on Edge Devices) 알고리즘부터 회로를 아우르는 통합 접근방식으로 현재 연구 중인 활동 개요를 소개

Samsung Newsroom Newsletter

구독 신청폼
닫기
SAMSUNG NEWSROOM
댓글

인기 기사

삼성전자 뉴스룸이 직접 제작한 기사와 사진은 누구나 자유롭게 사용하실 수 있습니다(단, 워터마크 적용 사진은 제외)

Samsung Newsroom Newsletter

구독 신청폼