인류를 위한 AI 기술을 향해… ‘삼성 AI 포럼 2021’

2021/11/08
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삼성전자가 11월 1일~2일까지 제5회 ‘삼성 AI 포럼’을 온라인에서 진행했다. 세계적 석학과 AI 분야 전문가들이 한자리에 모인 이번 행사는 인류를 위한 확장성 있는 AI 연구 방향을 함께 논의하고, 방향성을 찾아 나가는 자리였다.

다양한 분야의 연사들은 이번 포럼을 통해 최근 주목받고 있는 신규 AI 알고리즘과 앞으로의 삶을 위한 혁신 AI 솔루션을 연이어 소개했다. 삼성전자는 이번 AI 포럼을 유튜브 채널을 통해 생중계하며, AI 분야 종사자·연구원·학생 등 참석자들과 연단에 오른 전문가들의 자유로운 질의응답 소통 시간을 마련하기도 했다.

AI 분야 최신 기술 동향과 연구 성과를 들여다볼 수 있는 삼성 AI 포럼. 뉴스룸에서 1, 2일 차의 발표 내용과 주요 이슈를 정리했다.

 

[AI 포럼 1일 차]

인류 공동의 문제를 해결해 나가는 AI

opening remarks kinam kim vice chairman samsung electronics

삼성전자 종합기술원 주관으로 진행되는 AI 포럼 1일 차 행사는 삼성전자 김기남 대표이사 부회장의 개회사로 문을 열었다. 김기남 부회장은 “모든 산업에서 디지털 전환이 가속화되고, 데이터 사이언스와 머신 러닝은 필수 요소가 됐다”면서 “전 세계 연구자들이 모인 이번 포럼은 인공지능이 인류 공동의 문제를 해결해 나가는 데 어떤 역할을 할 수 있을지 논의하는 자리가 될 것”이라고 강조했다.

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이어진 기조연설에서는 ‘삼성 AI 포럼’의 공동 의장이자, 삼성 AI 교수(Samsung AI Professor)인 캐나다 몬트리올 대학교(University of Montreal) 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 교수가 연사로 나서 신규 머신러닝 툴 ‘지플로우넷(GFlowNet)’을 소개했다. 해당 알고리즘을 신약 개발 과정에 적용한 사례를 설명한 그는 “해당 모델이 다른 방식보다 학습 속도가 빠르고, 더 많은 솔루션을 찾아내는 것을 확인했다. 다양한 과학 연구 환경에 적용할 수 있는 매우 의미 있는 연구 결과”라고 강조했다. 연설을 마친 요슈아 벤지오 교수는 전 세계 과학자들과 질의응답 시간을 가지며 해당 알고리즘의 적용 방안과 활용 방법을 논의하기도 했다.

이어진 3개 기술 세션에서는 ▲확장·지속 가능한 AI 컴퓨팅 ▲과학적 발견을 위한 AI ▲신뢰성 있는 컴퓨터 비전(Computer Vision)을 주제로 글로벌 석학과 AI 유망 스타트업, 삼성의 연구 리더들이 연사로 나섰다. 학계에서는 △미국 스탠포드 대학교(Stanford University) 쿤레 올루코툰(Kunle Olukotun) 교수 △미국 UC버클리 대학교(University of California – Berkeley) 거브랜드 시더(Gerbrand Ceder) 교수 △미국 매사추세츠 공과대학교(MIT) 안토니오 토랄바(Antonio Torralba) 교수가, 스타트업은△미국 세레브라스 시스템(Cerebras Systems) 앤드류 펠드만(Andrew Feldman) 대표 △미국 시트린 인포매틱스(Citrine Informatics) 브라이스 메레딕(Bryce Meredig) 대표 △미국 랜딩AI(LandingAI) 다니엘 비비레아타(Daniel Bibireata) 부사장이, 마지막으로 삼성에서는 △삼성전자 종합기술원 AI&SW 연구센터장 최창규 전무 △ 삼성전자 종합기술원 최영상 상무 △삼성전자 종합기술원 한재준 마스터가 차례로 무대에 올라 최신 AI 연구 결과, 비즈니스 모델과 그 사례, 미래 사업전략을 공유했다.

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AI 분야 우수 인재와 연구자들을 만나보는 자리도 마련됐다. 삼성전자는 글로벌 우수 신진 연구자 발굴을 위해 지난해 신설한 ‘삼성 AI 연구자상(Samsung AI Researcher of the Year)’의 올해 수상자 5명과 AI 분야 신규 아이디어 발굴을 위해 국내 대학(원)생을 대상으로 진행한 ‘AI 챌린지 대회’ 결과를 발표했다.

삼성 AI 연구자상 수상의 영광을 안게 된 MIT 필립 아이솔라(Phillip Isola) 교수는 “함께 프로젝트를 진행한 학생들에게 감사 인사를 전하고 싶다”면서 “현재 사람이나 동물의 자연 지능(Natural Intelligence)처럼 움직이는 인공지능에 대해 연구하고 있는데, 더욱 전념해 정교한 인공지능을 구현해 나가겠다”는 소감을 전했다. 조지아 공과대학의 쥬디 호프만(Judy Hoffman) 교수는 “컴퓨터 비전과 기계 학습의 교차점에서 연구를 이어가고 있다. 앞으로도 모두가 신뢰할 수 있고 접근이 용이한 비전 시스템을 만들어나가겠다”고 말했다.

 

인간과 AI의 공존을 위하여

포럼 1일 차 말미엔 석학들의 생생한 토론과 통찰력 있는 아이디어를 만날 수 있는 ‘패널 토론’이 진행됐다. 진행을 맡은 삼성전자 종합기술원 최영상 상무는 이날 연사로 나선 석학들에게 각 분야와 관련된 주제를 던졌다. 답변 이후엔 방송에 함께 참여한 이들도 질문할 시간이 마련돼 한층 자유로운 토론 분위기가 형성됐다.

samsung AI Forum 2021 Panel discussion

Samsung AI Forum 2021 Keynote: Q&A

‘AI 알고리즘은 과연 훈련 과정에서 인간 수준의 데이터 효율성을 달성할 수 있을까?’ 안토니오 토랄바 교수는 이를 실현 가능한 명제로 내다봤다. “인간이 가진 데이터는 시각적 데이터를 포함해, 다양한 매체로부터 오는 감각의 집합이다. 또한 인간은 수동적인 관찰자가 아닌 실제로 세상과 상호작용한다는 특징이 있다”면서 “AI 역시 풍부한 데이터를 축적한 뒤 스스로, 마치 영화 속 주인공처럼 행동할 수 있다면, 인간의 성과에 도달할 수 있을 것”이라고 설명했다.

이날 패널 토의에서는 AI 관련 분야에 매진하고 있는 학생들의 실질적인 고민과, 이에 대한 석학의 조언도 들을 수 있었다. 현재 인공지능 자연어 처리(NLP) 분야에서 매개변수(parameter)의 개수는 계속 늘어나고, 자연스레 이 모델을 학습하기 위한 비용도 올라가고 있다. 이러한 상황 속 학계에서는 연구의 방향성을 어떻게 설정해 나가야 하는 지에 대한 논의도 이뤄졌다.

마지막으로 요슈아 벤지오 교수는 AI 분야의 젊은 연구원들과 학생들에게 “최첨단 기술로 확립된 방향과 다른 방향으로 가는 것을 두려워하지 않는 자세가 필요하다. 두뇌의 힘이야말로 과학의 혁신적 발전을 이뤄낸 근간”이라면서 “새롭게 시도하고, 기존에 밝혀지지 않은 영역에 질문하는 것만이 우리가 모두 발전하는 방향”라는 통찰력 있는 조언을 건넸다.

 

[AI 포럼 2일 차]

AI 분야 선도적 연구 결과를 한자리에서

삼성리서치 승현준 소장 인공지능은 이 모든 연구 분야에서 혁신을 만들어 내고 있습니다.

AI 포럼 2일 차는 삼성리서치 주관으로 진행됐다. 삼성리서치 승현준 소장은 “인공지능은 사람들이 더 나은 삶을 살 수 있게 해주는 기술”이라고 강조하며 스마트폰 카메라, 온디바이스 AI, 오픈소스 AI 시스템 소프트웨어, 기계 번역, 로봇의 AI 기술 등 삼성리서치에서 진행하고 있는 분야별 AI 관련 사업과 혁신 포인트를 설명했다. 이어 승현준 소장은 “AI 포럼은 인공지능 분야 선도적인 연구자들의 최첨단 연구 관련 강연을 들을 수 있는 기회”라며 기대감을 고조시켰다.

keynote "how to augment supervissed learning with reasoning" how to augment supervissed learning with reasoning lesile valiant harvard university samsung november 2, 2021 lesile valiant proffssor, harvard university lesile valiant proffssor, harvard university Samsung, November 2, 2021

가장 먼저 기조연설을 맡은 미국 하버드 대학교 레슬리 밸리언트(Leslie Valiant) 교수는 “AI를 작동 시키기 위해서는 여러 요소가 필요하다. 그중 하나는 실현하고자 하는 현상이나 기능성이 무엇인지 파악하는 것”이라면서 ‘추론 이용 지도 학습 보완 방법(How to augment supervised learning with reasoning)’에 대해 상세히 설명했다.

이어 최근 활발하게 연구 활동을 하고 있는 △미국 프린스턴 대학교 필릭스 하이드(Felix Heide) 교수 △구글 브레인(Google Brain)의 김빈(Been Kim) 리서치 사이언티스트(Research Scientist) △네덜란드 암스테르담 대학교(University of Amsterdam) 교수이자 마이크로소프트 리서치(Microsoft Research) 암스테르담 랩장인 맥스 웰링(Max Welling) 교수의 강연이 이어졌다.

 

통찰력을 얻는 도구로 거듭난 AI

panel discussion saif 2021 SAIF 2021

전문가들의 의견을 들어볼 수 있는 패널 토의 시간에는 AI 기술이 앞으로의 일상에 어떤 영향을 미칠지에 대한 이야기가 오갔다. 진행을 맡은 삼성리서치 글로벌 AI 센터장 다니엘 리(Daniel D. Lee) 부사장은 “인공지능 연구 초기에는 로직에 기반한 연구가 기반이 된 반면, 최근에는 딥뉴럴 네트워크와 같이 데이터 기반 러닝이 강세다. 밸리언트 교수 발표처럼 로직과 뉴럴 네트워크를 결합하였을 때 어떤 장점이 있나?”라는 질문으로 포문을 열었다.

레슬리 밸리언트 교수는 “러닝과 로직 다 오랜 역사가 있지만 분리되어 있었고, 현재 머신러닝 연구의 상당한 발전으로 로직을 접목할 수 있는 토대가 마련되었다”고 설명했다. 패널로 참여한 삼성 리서치 케임브리지 AI센터 에피 싸무라(Efi Tsamoura) 연구원은 “최근 컴퓨터 비전·자연어 처리 등 다양한 분야에서 백그라운드 지식을 적극 활용하는데, 이는 로직이 누락된 부분들을 보완해 줄 수 있고 모델을 학습시킬 수 있기 때문”이라면서 “많은 분야의 연구가 응용단계에서 로직의 잠재력을 적극 활용하고 있다”고 덧붙였다.

panel discussion saif 2021

머신러닝의 과학적 발전에 대한 논의도 오갔다. 그레고리 듀덱(Gregory Dudek) 삼성리서치 몬트리올 AI 센터장은 “5G와 6G의 도래로 네트워크가 복잡해지며 효율적인 커뮤니케이션에 대한 필요성이 커졌다. 앞으로는 머신러닝과 AI 툴들이 커뮤니케이션 네트워크 구조와 운영의 효율성을 높일 것”이라면서 “기존에 있던 기술을 새로운 문제 해결에 적용하면서, 시스템의 성능을 개선하는 작업을 이어갈 것”이라고 말했다.

이처럼 여러 분야에서 활용되는 머신러닝을 상용화하기 위해선, 지속적인 시뮬레이션을 이어가야 한다. 그렇다면 시뮬레이션 결과와 실제 상황에서의 간극은 어떻게 메울 수 있을까? 맥스 웰링 교수는 “실제로 시뮬레이션이 세상의 모든 복잡성을 다 반영해 주지 않기에, 시스템이 어느 부분에서 불확실한 예측을 하는지 밝혀내고 액티브 센싱을 통해 부족한 부분의 데이터를 더 확보하는 하이브리드 솔루션이 필요하다”고 설명했다.

라이트닝 토크(Lightning talks) 세션에서는 삼성리서치 글로벌 AI센터 임직원들이 딥러닝 최적화 알고리즘인 Adaptive Sharpness-Aware Minimization(ASAM), 음성 인식에서 개체명(Named Entity)을 바르게 인식하는 방법 등에 대해 발표했다.

인공지능 기술의 현주소와 활용 방안, 미래를 위한 다양한 견해를 만날 수 있는 ‘삼성 AI 포럼 2021’ 1일 차, 2일 차 영상은 삼성 AI 포럼 2021 홈페이지삼성전자 유튜브 채널에서 다시 볼 수 있다.

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