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전시회 뉴스

기사입력 . 2017-12-13 08:17:55

[동영상뉴스] 인공지능의 현재와 미래 조망…‘2017 인공지능 국제 컨퍼런스’ 개최

‘2017 인공지능 R&D 챌린지 대회’ 장관상 수상, 강장묵 남서울대 교수 단독 인터뷰



4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능에 대한 열기가 전세계적으로 지속되고 있다. 이에 세계적 권위자를 비롯해 국내 인공지능 연구 전문가가 모여 인공지능의 현재를 살펴보고 미래를 전망하는 자리가 마련됐다.

과학기술정보통부(이하 과기정통부)는 12일 서울 용산 드래곤시티호텔에서 ‘2017 인공지능 국제 컨퍼런스’를 개최했다고 밝혔다.

이번 행사는 기계학습(Machine Learning)의 석학인 톰 미첼(Tom Mitchell) 카네기멜론대학(CMU) 교수의 ‘인공지능의 현재와 미래’를 주제로 한 기조강연과 노아 스미스(Noah Smith) 워싱턴대학 교수의 ‘자연어 처리의 새로운 트렌드’를 주제로 한 강연, ‘인공지능이 열어가는 미래변화’를 주제로 진행된 국내외 연사 6인의 패널 토의 등으로 구성됐다.

Tom Mitchell 교수는 현재 기계학습에 있어 패러다임의 전환이 진행되고 있다고 설명했다.
Mitchell 교수는 “이제 기계를 ‘프로그래밍’하는 것이 아니라 ‘학습’시키는 단계에 와 있다”며 “기계에 학습이 충분히 반복된다면 상당히 높은 정확도로 다른 물체를 인식할 수 있다”고 전했다.

이처럼 컴퓨터를 학습시킨 결과가 인공지능의 극적인 발전에 더욱 도움이 될 것이라고 예견한 Mitchell 교수는 향후 머신러닝 역시 지속적으로 발전할 것으로 보인다며, 방대한 데이터가 인공지능에 적용됨에 따라 우리가 생각하지 못했던 분야로까지 확장될 것이라고 설명했다.

(왼쪽부터) Tom Mitchell 카네기멜론대(CMU) 교수, Noah Smith 워싱턴대 교수, 한국전자통신연구원(ETRI) 박상규 본부장, 네이버 하정우 리더, 솔트룩스 이경일 대표


또한, 이렇듯 인공지능이 발전함에 따라 새로운 비즈니스 창출의 가능성도 대두되고 있다. Mitchell 교수는 “인공지능 비즈니스 모델이 재탄생할 수 있는 충분한 가능성을 제공함에 따라, 현재 우버, 디디, 리프트 등의 자동차 이용은 물론, 실시간 잡매칭 등이 가능한 서비스가 제공되고 있다”며 “이에 따라 과거와는 다른 비즈니스 모델이 다수 파생될 것”이라고 전망했다.

이어 진행된 국내외 6인의 연사가 참여한 패널토론에서 네이버의 하정우 리더는 “데이터를 활용함으로써 전반적인 사회에 어떤 가치를 제공하고 어떤 리스크를 감수해야 하는 지가 중요하다”며 “개별 플레이어의 관점이 다르기 때문에 이를 잘 아는 전문가들이 모여서 논의가 필요하다”고 제시하기도 했다.

이번 패널토론에서는 공통적으로 인공지능에 대한 두려움보다는 연구에 대한 활성화가 촉구됐으며, 인공지능을 향한 시각이 바뀌어야 한다는 의견이 모아졌다.

한편, 이 날 행사에는 지난 ‘2017 인공지능 R&D 챌린지 대회’에서 선정된 3개 팀에 대한 시상식이 함께 진행됐다. 이번 대회의 도전 과제였던 ‘가짜뉴스 판별’에 있어 우수한 성과를 거둔 수상 팀에게는 시상과 함께 가짜뉴스를 판별할 수 있는 인공지능 원천기술을 고도화 할 수 있는 후속 연구비가 지원될 예정이다.








다음은 ‘2017 인공지능 R&D 챌린지 대회’에서 장관상을 수여받은 아이와즈팀 강장묵 남서울대 교수와의 일문일답

Q 이번 ‘인공지능 R&D챌린지 대회’에서 장관상을 수상한 인공지능의 알고리즘에 대한 소개를 해주신다면?

A 뉴스라고 하는 것들은 기본적으로 텍스트, 즉 글이 중심입니다. 이 글들을 어떻게 잘 끄집어내서 제목에 있는 내용과 본문의 내용이 일치하지 않는 것을 구분해야 하는 것이죠. 이게 별 것 아닌 것 같아도 텍스트의 의미를 이해해야 하기 때문에 인공지능 분야에서 다소 난이도가 있는 문제였습니다.

두 번째는 문맥 안에 또 다른 문맥을 찾아내는 것입니다. 뉴스 기사 상 엉뚱한 내용들은 대부분 광고라던지 낚시성 내용이 될 수 있기 때문에 문맥 안에 엉뚱한 문맥을 발견하는 것이 두 번째 임무였는데요, 그런 것들을 텍스트 기반으로 개발한 것이 이번에 선보인 인공지능이 보유한 알고리즘의 특징이었습니다.

Q 이번에 개발한 인공지능 알고리즘은 ‘공학’과 ‘사회과학’ 중 어떤 것으로 구분해야 하는지?

A 이번 ‘인공지능 R&D 챌린지’는 인공지능에 대한 무한 배틀이었습니다. 대한민국에서 인공지능으로 제일 잘한다는 업체, 대한민국의 아주 유명한 대학교의 교수님들이나 혼자 하는 개인 엔지니어, 팀, 기업을 모두 한데 모아놓고 경쟁을 붙여서 6개월 동안 치열한 경쟁을 벌인 것인데요.

그러나 저는 공학박사를 정보보호로 했고, 어플리케이션 개발 및 설계는 할 줄 알지만, 인공지능 전문가는 아닙니다. 짧은 대회 기간동안 저는 공학적 기술과 알고리즘의 순수한 데이터만을 녹이지는 않았습니다.

이 분야는 초(超) 학제적인 분야라고 보면 됩니다. 비록 공학이라고 하는 기술이 들어가 있지만 뉴스에서는 사용되는 언어가 다릅니다. 그러한 것들의 정보는 뉴미디어학자라던지 표현의 자유에 문제가 있을 수 있기 때문에 법학자라던지, 이런 사회과학적인 부분에 대한 사람들의 고민이 함께 들어가야 하는데 저희 팀은 이러한 부분에서의 융합, 초학제적인 결합과 같은 부분에 대한 고민이 동반됐습니다. 그래서 저는 이번 연구가 꼭 공학도들만의 문제가 아닌 공학을 중심으로 한 사회과학의 초학제적인 연구라고 봅니다.

Q 마지막으로 전하고 싶은 말이 있다면?

A 지금 이 시대에는 ‘누가 어떤 전공이냐’, ‘어떤 학부를 나왔느냐’가 중요하지 않습니다. 제가 대학교 때는 COBOL(코볼), FORTRAN(포트란) 같은 것들을 배웠습니다. 이러한 것들이 인공지능 개발에 물론 도움이 되겠지만, 직접적인 도움이 된다고 얘기하기는 힘듭니다. “나는 프로그램 몰라”, “수학 힘들어”라고 생각하시는 분들도 두려워하지 말고 가짜 뉴스 찾기와 같이 우리 사회에 새로운 문제들을 찾아가는 기회에 도전하시길 바랍니다.
강은영 기자 qboom@kidd.co.kr

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