◆…사진제공:삼성전자
지난 4일에 이어 삼성리서치가 주관하는 '삼성AI포럼 2019'에서 세계 각국에서 최근 활발하게 연구 활동을 하고 있는 AI 전문가들의 다양한 강연이 이어졌다.
미국 워싱턴대학교 노아 스미스 교수는 “실험적 자연어 처리를 위한 합리적인 순환신경망(Rational Recurrences for Empirical Natural Language Processing)” 주제의 강연을 통해 기존 자연어 처리 딥러닝 모델들의 취약점 및 언어적인 이해가 가능하면서도 심도 깊은 처리가 가능한 새로운 모델로 합리적인 순환신경망(RNN: Recurrent Neural Networks)을 소개했다.
카네기멜론대학교 압히나브 굽타 교수는“시각·로봇 학습의 규모 확장과 강화 방안 (Supersizing and Empowering Visual and Robot Learning)” 강연에서 기존 지도 학습의 한계를 넘어선 대규모 자기 시각 학습 방법을 제안하고 미래 에이전트에 적용하는 방안에 대해 발표했다.
영국 에든버러대학교 바이샥 벨 교수는 사람들의 일상 속 더욱 다양한 분야에 AI를 적용시키기 위한 인간의 지식과 데이터 기반 학습의 통합 방안에 대해, 그리고 미국 뉴욕대학교 조안 브루나 교수는 범용인공지능(AGI: Artificial General Intelligence) 실현을 위한 그래프 신경망 (GNN: Graph Neural Network)에 대한 연구 성과와 개인화 등 다양한 활용 연구에 대한 견해를 전했다.
오후에는 비전과 이미지와 온디바이스, IoT와 소셜(On-Device, IoT & Social)의 주제로 나눠 두 트랙이 동시에 진행했다.
비전과 이미지 트랙에서는 인간의 인식과 딥 러닝의 인식 격차를 줄일 수 있는 프로젝트(미국 UC샌디에이고대학교 누노 바스콘셀로스 교수), 딥러닝 기반의 실시간 추적 및 합성 기술(삼성전자 모스크바 AI 센터장 빅토르 렘피츠키), 새로운 이미징 파이프라인(삼성전자 토론토 AI 센터 마이클 브라운), 범용인공지능(AGI) 기반의 객체 인식 및 상황 묘사 기술(미국 일리노이대학교 알렉스 스윙 교수) 강연이 진행됐다.
온디바이스, IoT와 소셜 트랙에서는 모바일 임베디드 기기가 온디바이스 컴퓨팅을 위해 극복해야할 딥러닝 기술(삼성전자 캠브리지 AI 센터 니콜라스 래인), 딥 러닝과 와이파이 기반 고해상도로 위치 추적이 가능한 방식(삼성전자 몬트리올 AI 센터 스티브 리우), 딥러닝 기반 추론 및 제어 기술을 적용하는 방법(미국 노스이스턴대학교 토마소 멜로디아 교수), 대화형 모델링에 관한 최근 동향(대한민국 카이스트 오혜연 강연이 이어졌다.
한편 석학들의 강연 이외에도 인공지능 분야 글로벌 주요 학회에서 선정된 국내 대학·대학원의 우수 논문을 선별해 전시하는 포스터 세션도 마련됐다.
