'삼성 AI 포럼'에서 논의된 미래 기술은?

현재 AIㆍ딥러닝 연구 한계점 지적할 뿐만 아니라 대안도 제시

▲4일 서울 삼성전자 서초사옥에서 열린 '삼성 AI 포럼' 첫째 날에는 딥러닝 연구 방법에 대한 강연이 진행됐다. (사진제공=삼성전자)

‘삼성 AI 포럼’이 4일부터 이틀간 서울에서 열렸다. 올해로 3회차를 맞은 포럼은 기술 발전의 초석이 될 연구 성과를 공유하고, 기술 혁신 방안을 고민하는 자리다. 특히 올해는 세계적 석학들이 참석해 AI(인공지능)ㆍ딥러닝 기술에 대해 깊이 있는 논의를 벌였다.

삼성전자 종합기술원이 진행한 포럼 첫째 날에는 다양한 딥러닝 연구 방법에 대한 석학들의 강연이 펼쳐졌다.

기조 강연에 나선 캐나다 몬트리올대학교의 요수아 벤지오 교수는 “현재 딥러닝 시스템에서 원하는 수준의 학습 성과를 이끌어내기 위해선 인간이 데이터를 가공하는 과정이 필수적”이라고 설명했다. 이어 “앞으로의 딥러닝 방법론은 AI가 스스로 주변 환경을 학습할 수 있도록 발전시켜야 한다”고 강조했다.

벤지오 교수에 이어 연단에 오른 미국 UC 버클리의 트레버 대럴 교수는 현재 자율주행 시스템에 적용된 딥러닝 기술의 문제점를 지적했다.

대럴 교수는 “현재 자율주행 시스템은 훈련된 상황에서만 제대로 작동한다는 한계가 있다”며 “이를 극복하기 위해선 저비용 센서 등을 활용한 시각적 분석법에 기반한 새로운 딥러닝 접근 방법이 필요하다”고 해법을 제시했다.

▲4일 서울 삼성전자 서초사옥에서 열린 '삼성 AI 포럼' 첫째 날에 캐나다 몬트리올 대학교의 요수아 벤지오 교수가 연설하고 있다. (사진제공=삼성전자)

삼성리서치 주최로 진행된 둘째 날 포럼에서는 AI, 딥러닝 기술의 한계점을 극복하는 기술적 대안이 제시됐다. 특히 노아 스미스 교수는 새로운 언어처리 모델인 ‘순환신경망’을 소개했다.

스미스 교수는 “현재 딥러닝 기반 모델들은 실제 언어적인 이해에 기반하고 있지 않아 실제 동작의 이유를 설명하기 어렵다”며 “합리적인 순환신경망은 언어적인 이해가 가능하고, 기존의 모델보다 적은 매개변수를 사용해 학습속도도 빠르다”고 설명했다.

미국 카네기멜론대학교 압히나브 굽타 교수는 “현재의 AI 시스템이 인간 수준의 지능을 가진 AI 시스템으로 발전하려면 AI가 지식을 습득하기 위해 능동적으로 실제 세계와 상호 작용할 수 있어야 한다”고 분석했다.

AI 연구를 현실에서 활용할 때 신중해야 한다는 의견도 제기됐다.

스코틀랜드 에든버러대학 바이샥 벨 교수는 “통계에 기반을 둔 추론만으로는 현실을 정확하게 인지할 수 없다. 변수가 개입되면 개발자 의도와 전혀 다른 결론이 도출될 수 있다”며 “우리 일상에서 AI 연구 결과를 적용할 때는 AI 기술 발전 수준을 고려해 활용될 수 있는 영역을 제한해야 한다”고 조언했다.

▲5일 서울 삼성전자 서울R&D연구소에서 열린 '삼성 AI 포럼' 둘째 날에는 AI, 딥러닝 기술의 한계점을 극복하는 다양한 기술적 대안이 제시됐다. (사진제공=삼성전자)