[우먼컨슈머= 김아름내 기자] 삼성전자가 4~5일 양일간 ‘삼성 AI포럼 2019’를 개최한다. 

세계에 저명한 AI 석학을 초청해 최신 연구 동향을 공유하고 미래 혁신 전략을 모색하는 교류의 장인 포럼은 4일 삼성전자 종합기술원 주관으로 서초사옥에서, 5일에는 삼성리서치 주관으로 삼성전자 서울R&D캠퍼스에서 각각 진행된다.

삼성전자는 세계적으로 저명한 AI 석학들을 초청해 최신 연구 동향을 공유하고 미래 혁신 전략을 모색하는 기술 교류하는 '삼성 AI 포럼'을 올해로 세번째 열고 있다. 포럼 첫날, 딥러닝 분야 최고 권위자들은 딥러닝 기반 세계 이해, 자율형 시스템 등 더욱 진화되고 확장된 인공지능 기술 연구성과를 발표했다. 

삼성전자 김기남 대표이사 부회장은 “AI 기술은 이미 사회 전반에 광범위한 영향을 미치고 있다”면서 “오늘 세계적인 연구자들과 함께 AI 기술의 미래 발전 방향을 제시하고 세상을 이롭게 할 수 있는 전략을 고민하는 자리로 만들자”고 했다. 

연사로 △캐나다 몬트리올대학교 (University of Montreal) 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 교수, △미국 UC버클리대학교 (UC Berkeley) 트레버 대럴(Trevor Darrell) 교수, △미국 뉴욕대학교 (New York University) 조경현 교수, △삼성전자 종합기술원 몬트리올 AI 랩장인 몬트리올대학교 사이먼 라코스테 줄리앙(Simon Lacoste-Julien) 교수 등이 참여했다.
 
3년째 삼성 AI 포럼 연사로 참여한 요슈아 벤지오 교수는 '‘딥러닝에 의한 조합적 세계 이해(Towards Compositional Understanding of the World by Deep Learning)’를 주제로 강연했다. 

요슈아 벤지오 교수는 아이가 경험을 통해 세상을 이해하는 것 같이 메타 러닝과 강화 학습 등 인공지능 에이전트가 세계를 이해하기 딥러닝 분야 핵심 기술들을 제안했다.
 
컴퓨터 비전 분야의 대가로 알려진 트레버 대럴 교수는 ‘자율형 시스템을 위한 딥러닝 기반 적응 및 설명 (Adapting and Explaining Deep Learning for Autonomous Systems)’을 주제로 강연했다.그는 자율주행자동차같이 센서 정보를 바탕으로 스스로 계획하여 작동되는 시스템이 예측하지 못한 복잡한 상황에 처했을 때 스스로 분석, 판단하는 기술에 대한 최신 연구 동향을 소개했다. 

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

사이먼 라코스테 줄리앙 교수는 ‘생성적 적대신경망에 대한 새로운 시각 (New Perspectives on Generative Adversarial Networks)’을 주제발표했다. 생성적 적대신경망이란 생성자 (Generator)와 구분자 (Discriminator)간 경쟁을 통해 데이터를 생성 및 학습하는 딥러닝 알고리즘이다.

사이먼 라코스테 줄리앙 교수는 이미지같은 고차원 데이터에 생성적 적대신경망이 적합한 이유를 제시하고, 학습의 어려움을 해결할 수 있는 최적화 이론을 소개했다. 
삼성은 서버를 거치지 않고 기기 자체에서 AI기능을 수행하는 ‘온 디바이스 AI(On-Device AI)’ 통역 기술을 현장 시연을 통해 선보였다. 
삼성리서치가 주관하는 2일차 포럼에는 AI전문가들의 다양한 경연이 이어진다. 

미국 워싱턴대학교 (University of Washington) 노아 스미스 (Noah Smith) 교수와 카네기멜론대학교 (Carnegie Mellon University) 압히나브 굽타 (Abhinav Gupta) 교수가 기조연설에 나선다.
 
노아 스미스 교수는 기조연설에서 ‘실험적 자연어 처리를 위한 합리적인 순환신경망 (Rational Recurrences for Empirical Natural Language Processing)’을 주제발표한다.

노아 스미스 교수는 기존 자연어 처리 딥러닝 모델들이 가지고 있는 취약점을 설명하고 언어적인 이해가 가능하면서도 심도깊은 언어처리가 가능한 새로운 모델로 합리적인 순환신경망(RNN: Recurrent Neural Networks)을 소개한다.
압히나브 굽타 교수는 ‘시각/로봇 학습의 규모 확장과 강화 방안 (Supersizing and Empowering Visual and Robot Learning)’ 강연에서 대규모 자기 시각 학습 방법을 제안하고 미래 에이전트에 적용하는 방안을 공유할 예정이다. 

영국 에든버러대학교 (University of Edinburgh) 바이샥 벨 (Vaishak Belle) 교수는 사람들의 일상 속 더욱 다양한 분야에 AI를 적용시키기 위한 인간의 지식과 데이터 기반 학습의 통합 방안도 소개한다. 

이어 미국 뉴욕대학교 (New York University) 조안 브루나 (Joan Bruna) 교수는 범용인공지능 (AGI: Artificial General Intelligence) 실현을 위한 돌파 기술로 인식되는 그래프 신경망 (GNN: Graph Neural Network)에 대한 연구 성과 및 개인화 등 다양한 활용 연구에 대한 견해를 발표한다. 
 
‘비전과 이미지 (Vision & Image)’와 ‘온디바이스, IoT와 소셜 (On-Device, IoT & Social)’ 주제로 한 강연이 이어진다. 

‘비전과 이미지’ 트랙에서는 △딥네트워크 기능을 중심으로 인간의 인식과 딥러닝의 인식 격차를 줄일 수 있는 프로젝트(미국 UC샌디에이고대학교 (UC San Diego) 누노 바스콘셀로스 (Nuno Vasconcelos) 교수) △사실적인 3D 텔레프레전스 구축을 위한 딥러닝 기반의 실시간 추적 및 합성 기술(삼성전자 모스크바 AI 센터장 빅토르 렘피츠키 (Victor Lempitsky)) △기존 모바일 기기 영상 캡처의 한계를 해결하기 위한 최근 연구 동향과 딥러닝 기반의 새로운 이미징 파이프라인(삼성전자 토론토 AI 센터 마이클 브라운 (Michael Brown)) △데이터의 일부분을 토대로 전체적인 흐름을 유추하고 다양한 관점에서 상황을 해석해 활용할 수 있는 범용인공지능(AGI) 기반의 객체 인식 및 상황 묘사 기술(미국 일리노이대학교 (University of Illinois at Urbana-Champaign) 알렉스 스윙(Alex Schwing) 교수) 강연이 준비돼있다. 

‘온디바이스, IoT와 소셜’ 트랙에서는 △범용인공지능 시대에서 모바일 임베디드 기기가 온디바이스 컴퓨팅을 위해 극복해야할 딥러닝 기술(삼성전자 캠브리지 AI 센터 니콜라스 래인 (Nicholas Lane)) △딥러닝과 와이파이 기반 고해상도로 위치 추적이 가능한 방식(삼성전자 몬트리올 AI 센터 스티브 리우 (Steve Liu)) △5G와 IoT 무선 시스템의 여러 문제를 해결하기 위한 딥러닝 기반 추론 및 제어 기술을 적용하는 방법(미국 노스이스턴대학교 (Northeastern University) 토마소 멜로디아 (Tommaso Melodia) 교수) △컴퓨터 연산 사회과학 분야에서 주목받고 있는 대화형 모델링에 관한 최근 동향(대한민국 카이스트 (KAIST) 오혜연 (Alice Oh) 교수) 강연이 이어진다.