[삼성AI포럼①] 삼성전자, ‘삼성 AI 포럼 2019’ 개최…AI 석학, 한 자리에

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[삼성AI포럼①] 삼성전자, ‘삼성 AI 포럼 2019’ 개최…AI 석학, 한 자리에

디지털데일리 발행일 2019-11-04 11:59:50

윤상호

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- 4~5일 삼성전자 서초사옥 및 서울R&D센터 진행…국내외 AI 최신 동향 공유

[디지털데일리 윤상호기자] 삼성전자가 인공지능(AI) 육성에 힘을 쏟고 있다. AI는 정보통신기술(ICT)업계 모두 주목하는 분야다. 삼성전자는 이재용 부회장이 직접 챙기고 있다. 삼성전자는 올해도 세계적 석학이 모여 최신 성과를 공유하는 자리를 만들었다.

4일 삼성전자(대표 김기남 김현석 고동진)는 ‘삼성 AI 포럼 2019’를 개최했다.

이날과 5일 양일간 진행한다. 4일은 삼성전자 종합기술원 주관 삼성전자 서초사옥에서 5일은 삼성리서치 주관 삼성전자 서울연구개발(R&D)캠퍼스에서 한다. AI 관련 1700여명이 참석한다.

김기남 삼성전자 대표는 “AI 기술은 이미 사회 전반에 광범위한 영향을 미치고 있다”며 “오늘 세계적인 연구자와 함께 AI 기술의 미래 발전 방향을 제시하고 세상을 이롭게 할 수 있는 전략을 고민하는 자리로 만들자”고 말했다.

첫째 날 연사는 ▲캐나다 몬트리올대학교 요슈아 벤지오 교수 ▲미국 UC버클리대학교 트레버 대럴 교수 ▲미국 뉴욕대학교 조경현 교수 ▲삼성전자 종합기술원 몬트리올 AI 랩장 몬트리올대학교 사이먼 라코스테 줄리앙 교수 등이 나섰다.

요슈아 벤지오 교수는 ‘딥러닝에 의한 조합적 세계 이해(Towards Compositional Understanding of the World by Deep Learning)’를 주제로 강연했다. AI 에이전트가 세계를 이해하는 딥러닝 분야 기술을 제안했다. 메타러닝과 강화학습 등을 얘기했다. 메타러닝은 새로운 문제를 줘도 효과적으로 풀 수 있는 모델을 배우는 방법이다.

트레버 대럴 교수는 컴퓨터 비전 분야 대가로 꼽힌다. ‘자율형 시스템을 위한 딥러닝 기반 적응 및 설명(Adapting and Explaining Deep Learning for Autonomous Systems)’을 발표했다. 센서 정보로 작동하는 시스템이 예측하지 못한 복잡한 상황에 처했을 때 스스로 분석하여 판단하는 기술에 대한 최신 연구 동향을 소개했다.

조경현 교수는 ‘신경망 기반 문장 생성을 위한 세 가지 방안(Three Flavors of Neural Sequence Generation)’을 설명했다. ▲병렬 디코딩(Parallel decoding) ▲삽입 기반 문장 생성(Insertion-based generation) 등 기계 번역시 문장 생성 속도를 향상시키는 기술이다.

사이먼 라코스테 줄리앙 교수는 ‘생성적 적대신경망에 대한 새로운 시각(New Perspectives on Generative Adversarial Networks)’이라는 주제를 논했다. 생성적 적대신경망이란 생성자 구분자 사이 경쟁을 통해 데이터를 생성 및 학습하는 딥러닝 알고리즘이다. 이미지와 같은 고차원 데이터에 생성적 적대신경망의 유효성과 최적화 이론을 말했다.

삼성전자는 서버를 거치지 않고 기기 자체에서 AI 기능을 수행하는 ‘온 디바이스 AI(On-Device AI) 통역 기술’을 선뵀다. 2017년 기계 번역 2018년 엔드 투 엔드(End-to-End) 음성인식에서 한 발 더 나아갔다.

둘째 날은 ▲미국 워싱턴대학교 노아 스미스 교수 ▲카네기멜론대학교 압히나브 굽타 교수가 기조연설한다.

노아 스미스 교수는 ‘실험적 자연어 처리를 위한 합리적인 순환신경망(Rational Recurrences for Empirical Natural Language Processing)’이 주제다. 기존 자연어 처리 딥러닝 모델 취약점을 개선할 수 있는 방법이다. 언어적인 이해가 가능하면서도 심도 깊은 언어 처리가 가능한 새로운 모델로 합리적인 순환신경망(RNN: Recurrent Neural Networks)을 제시한다.

압히나브 굽타 교수는 ‘시각/로봇 학습의 규모 확장과 강화 방안(Supersizing and Empowering Visual and Robot Learning)’을 공유한다. 기존 지도 학습의 한계를 넘어선 대규모 자기 시각 학습 방법이 핵심이다.

미국 뉴욕대학교 조안 브루나 교수는 범용인공지능(AGI: Artificial General Intelligence) 실현을 위한 돌파 기술로 인식되고 있는 그래프 신경망(GNN: Graph Neural Network)에 대한 연구 성과 및 개인화 등에 대한 견해를 피력한다.

오후에는 ▲비전과 이미지(Vision & Image) ▲온디바이스, 사물인터넷(IoT)과 소셜 (On-Device, IoT & Social) 트랙을 운영한다.

한편 삼성 AI 포럼 2019에서는 석학의 논의 외에도 AI 글로벌 주요 학회 선정 국내 우수 논문 전시 포스터 세션도 만날 수 있다.

<윤상호 기자>crow@ddaily.co.kr