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인공지능의 이해와 의미...이준기 연세대 정보대학원 교수
등록일: 2019-06-26  |  조회수: 327

연세대학교 경영대학 부속 경영연구소가 주관하는 제30회 4차 산업혁명 런치포럼이 6월 11일 개최되었다. 이번 포럼에서는 ‘인공지능의 이해와 의미’란 주제로 연세대학교 정보대학원 이준기 교수가 발표했다.

 

이준기 교수의 설명에 의하면, 초기의 인공지능이 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 사람과 대화하도록 하는 NLP(natural language processing) 이었다면, 현재는 컴퓨터가 데이터 베이스 검색을 통하여 통계적으로 문제에 대한 가장 적합한 해답을 찾아서 보여주는 ‘data driven 인공지능’으로 발전했다.

 

 

이어서 이준기 교수는 최근 인공지능의 약점과 연구과제를 언급했다. 첫 번째는 과다 적합(overfitting) 문제이다. 이는 너무 많은 변수 때문에 네트워크가 복잡해져서 생긴다. 두 번째는 딥러닝의 데이터 의존성이다. 이는 어떤 데이터가 투입되느냐에 따라서 그 결과가 완전히 달라지게 되는 현상을 말한다. 그 예로 체계적 편향(systematic bias)을 들 수 있는데, 이는 가지고 있는 데이터 베이스가 현재 지배층의 데이터를 반영하고 있기 때문에 결국 인공지능의 결과는 지배층에 유리하게 나올 수밖에 없다는 것이다. 세 번째는 영상해석능력(interpretability)의 문제로 인공지능의 결론에 대해 왜 그런 결과가 나왔는지 그리고 어떻게 나왔는지에 대해서는 해석이 어려운 측면이 있다.

 

 

이 교수는 데이터는 21세기의 원유이고 인공지능은 21세기의 전기(電氣)라고 표현했다. 또한 인공지능은 이미 발전이 끝난 단계로 지금부터는 ‘어떻게 사용하는가’에 집중해야 하는 시기이기 때문에 AI 관련 인재 양성 그리고 머신 러닝에 대한 교육이 매우 중요하다고 이교수는 강조했다.

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