삼성전자는 5일 서울 R&D 연구소에서 열린 '삼성AI포럼 2019'에서도 AI 분야 글로벌 세계 석학들을 통한 현황 공유와 미래 전망을 활발하게 공유했다.

이날 강연은 기존 딥러닝이 가진 한계를 인식하고, 새로운 인공지능 알고리즘 필요성에 의견이 모아졌다. 삼성전자가 추진 중인 범용인공지능(AGI)과 궤를 같이 하는 내용이다.

기조연설은 미국 워싱턴대학교 노아 스미스 교수와 카네기멜론대학교 압히나브 굽타 교수가 맡았다.

노아 스미스 교수는 '실험적 자연어 처리를 위한 합리적인 순환신경망'을 주제로 발표했다. 자연어 처리 딥러닝 모델이 가진 취약점을 설명하고, 합리적인 순환신경망(RNN)을 새로운 모델로 소개했다.

압히나브 굽타 교수는 '시각/로봇 학습의 규모 확장과 강화 방안' 강연을 통해 지도 학습 한계를 넘어선 대규모 자기 시각 학습 방법을 제안했다. 미래 에이전트에 적용하는 방안도 함께 공유했다.

뉴욕대학교 조안 브루나 교수 역시 AGI(인공범용지능) 실현을 위해 돌파해야하는 기술로 알려진 그래프신경망(GNN) 연구 성과와 개인화 등 활용 연구에 대해 견해를 발표했다.

영국 에든버러대학교 바이샥 벨 교수는 AI를 사람들 일상에 더 다양한 분야에 적용하기 위한 인간 지식과 데이터 기반 학습 통합 방안을 소개하며 AI 활용 연구 현황을 밝혔다.

오후에는 두 트랙이 동시에 진행됐다. 각각 '비전과 이미지'와 '온디바이스, IoT와 소셜'이라는 주제다.

비전과 이미지 트랙에서는 미국 UC샌디에이고대학교 누노 바스콘셀로스 교수가 '딥네트워크 기능을 중심으로 인간의 인식과 딥러닝 인식 격차를 줄일 수 있는 프로젝트'로 문을 열었다.



이어서 삼성전자 모스크바 AI센터를 맞고 있는 빅토르 렘피츠키가 '사실적인 3D 텔레프레전스 구축을 위한 딥러닝 기반의 실시간 추적 및 합성 기술'을, 토론토 AI센터 마이클브라운이 '기존 모바일 기기 영상 캡처의 한계를 해결하기 위한 최근 연구 동향과 딥러닝 기반의 새로운 이미징 파이프라인'을 강연했다.

미국 일리노이대학교 알렉스 스윙 교수도 '데이터의 일부분을 토대로 전체적인 흐름을 유추하고 다양한 관점에서 상황을 해석해 활용할 수 있는 AGI 기반의 객체 인식 및 상황 묘사 기술'을 발표하며 미래 인공지능 개발 현황을 알렸다.

'온디바이스, IoT와 소셜' 트랙에서도 삼성전자 캠브리지 AI센터 니콜라스 래인이 '범용인공지능 시대에서 모바일 임베디드 기기가 온디바이스 컴퓨팅을 위해 극복해야할 딥러닝 기술'을, 몬트리올 AI 센터 스티브 리우가 '딥러닝과 와이파이 기반 고해상도로 위치 추적이 가능한 방식'을 강연에 올리며 삼성전자의 AI 개발 노력을 짐작케 했다.

미국 노스이스턴대학교 토마소 멜로디아 교수가 연단에 선' 5G와 IoT 무선 시스템의 여러 문제를 해결하기 위한 딥러닝 기반 추론 및 제어 기술을 적용하는 방법'과 '카이스트 오혜연 교수의 '컴퓨터 연산 사회과학 분야에서 주목받고 있는 대화형 모델링에 관한 최근 동향'으로 학계 동향도 살필 수 있었다.

한편 삼성 AI포럼 2019는 강연뿐 아니라 포스터 세션을 마련해 국내 대학과 대학원이 발표해 글로벌 주요 학회에서 선정된 우수 논문을 선별해 전시해 이목을 끌기도 했다.