2019.12.26

IBM 리서치, 2020년 인공지능 5가지 예측 발표

김달훈 | CIO KR
“2020년에는 자동화, 자연어 처리(NLP;Natural Language Processing), 신뢰(Trust)라는 세 가지 주제가 인공지능의 발전을 이끌 것이다. 데이터 과학자, 비즈니스, 소비자를 위한 인공지능 시스템은, 자동화된 인공지능을 통해 더 빠르고 쉽게 작동할 것이다. 인공지능 시스템이 일상적인 언어를 사용해 대화하고 토론할 수 있도록, 자연어 처리가 중요하고 핵심적인 역할을 할 것이다. 그리고 인공지능 데이터를 관리하기 위해, 투명하고 책임 있는 관행이 등장할 것이다.”

스리람 라가반( Sriram Raghavan) IBM 리서치 AI 부사장이 ‘IBM 리서치의 2020년 AI 예측’을 블로그에 공개하고, 내년에 예상되는 인공지능 분야의 변화와 흐름에 대해 소개했다. 지난해 IBM 리서치는 8개의 인공지능 컨퍼런스에서 175개의 논문을 발표했고, ‘AI 리서치 위크’를 주최했으며, 차세대 인공지능 연구를 위한 ‘AI 하드웨어 센터’를 시작했다. 2019년 IBM 리서치가 달성한 성과를 알리며 글을 시작한 그는, 2020년 AI에 대해 예측한 5가지 내용을 다음과 같이 소개했다.


IBM 리서치가 '2020년 AI 예측’을 블로그 통해 공개했다. 내년에는 자동화, 자연어 처리, 신뢰가 AI 기술을 견인할 것으로 전망하고, AI와 관련된 5가지 예측 내용을 스리람 라가반 AI 부사장이 블로그를 통해 소개했다.(화면 : IBM Research Blog)

첫 번째, AI는 더 많은 것을 이해할 것이고, 더 많은 것을 할 수 있게 된다. AI 시스템에 더 많은 데이터가 있다면, AI는 더 빨리 발전할 것이다. 하지만 인공지능의 데이터에 대한 요구가, 다른 업무에 비해 데이터가 적은 일부 비즈니스 환경이나 조직에 문제가 될 수 있다. 그렇다고 인공지능에만 의존할 수는 없다. 내년에는 더 많은 인공지능 학습 시스템이 학습과 논리를 결합한 ‘신경 기호(Neuro-symbolic)’ 기술에 의존하기 시작할 것이다.

신경 기호는 자연어 처리를 혁신할 수 있는 획기적인 기술로, 컴퓨터가 상식 추론(common sense reasoning)과 지식 영역(domain knowledge)을 통합하여, 인간의 언어와 대화에 대한 이해를 높일 수 있도록 도와준다. 이러한 혁신을 통해 기업은 대화식으로 자동화된 고객관리 및 기술 지원 도구를 더 많이 배포할 수 있다. 또한 AI 교육에 필요한 데이터를 좀 더 줄일 수 있다.

두 번째, AI는 일하는 방식을 바꿀 것이다. AI는 앞으로 몇 년간 업무 환경에 영향을 줄 것이다. 하지만 인간이 기계 때문에 일자리를 잃을 것이라는 두려움은 터무니없는(Unjustified) 것이다. 오히려 AI는 자동화를 통해 사람들이 일하는 방식을 변화시킬 것이다. 이러한 내용은 왓슨 인공지능 연구실(MIT-IBM Watson AI Lab)의 새로운 연구 내용을 보면 알 수 있다.

이 연구에 따르면 AI가 일정 관리 같은 작업에 점점 도움이 되고 있지만, 디자인 전문 기술이나 산업 전략과 같은 업무에는 직접적인 영향을 주지 않는다. 인공지능이 전 세계 기업으로 확산하면서, 2020년에는 근로자들이 이러한 효과를 보게 될 것으로 예상한다. 고용주는 직원의 직무 역할을 조정(adapting job roles)하는 것을 시작해야 하고, 직원은 그들의 업무 능력(skills) 향상에 집중해야 한다.

세 번째, AI는 신뢰할 수 있는 AI를 설계한다. AI를 신뢰하려면, 이러한 시스템이 신뢰할 수 있고 공정하며 책임질 수 있어야 한다. 그리고 기술이 안전하고 결론이나 권고 사항이 편향되거나 조작되지 않았다는 것을, 대중들이 확신할 수 있도록 해야 한다. 2020년에는 신뢰도를 규제하는 구성요소가 AI의 수명 주기와 관련을 맺게 되면서, 이러한 변화가 성능뿐만 아니라 신뢰도를 높이기 위해 AI 애플리케이션 구축, 테스트, 실행, 모니터링 및 인증 할 수 있도록 지원할 것이다.

AI를 사용해서 AI를 생성하는 자동AI(AutoAI)의 등장처럼, AI를 통제하기 위한 AI의 부상(rise)을 보게 될 것이다. 이를 통해 산업 전반에 걸쳐 신뢰할 수 있는 AI 워크 플로우, 특히 엄격하게 규제되는 워크 플로우를 만들 수 있다. AI를 활용한 다양한 기술이 등장하고, 이를 실제로 적용하는 사례가 증가하면 증가할수록, 이를 관리하고 감시할 수 있는 AI의 역할도 비례해서 커진다는 의미다.

네 번째, AI의 에너지에 대한 욕구는 친환경 기술을 요구한다. 데이터 센터는 현대에 있어 중추적인 역할을 하는 핵심요소다. 기업의 컴퓨팅 환경, 소셜 미디어, 영화 스트리밍 등은 데이터 센터에 의존하는 분야가 적지 않다. 데이터 센터는 인공지능의 토대가 되기도 한다. 이러한 데이터 센터는 전 세계에서 사용되는 총 에너지의 2%를 소비한다. 데이터 센터에서 소비되는 에너지를 줄이고, 에너지 공급원을 환경친화적인 방법으로 바꾸어야 한다.

2020년에도 클라우드 컴퓨팅부터 AI까지 이러한 기술에 대한 수요는 사라지지 않을 것이고, 그러므로 AI의 지속 가능성을 높이려는 노력이 증가할 것이다. 여기에는 좀 더 유연한 장치를 만들 수 있는 ‘전환 금속 산화물(transition-metal oxides)’, 아날로그 및 혼합신호처리를 처리하는 새로운 칩 디자인, 근사 컴퓨팅(pproximate computing)을 기반으로 하는 새로운 소프트웨어 기술 등이 있다. 이러한 것들이 탄소 배출량을 감소 시켜 AI의 성장을 지원할 것이다.

다섯 번째, AI 기반 연구실에서 새로운 재료(materials)를 발견할 것이다. 지난 2세기 동안 유기 분자의 합성은 화학 산업 연구의 중요한 과제였다. 이를 통해 생명을 구할 수 있는 신약과 합섬 섬유 등이 탄생했다. 하지만 분자 하나를 만들려면 수십만 가지의 가능성을 검증하며, 연구자들이 고군분투하며 일일이 찾고 기록해야 한다. 이러한 작업을 통해 생성되는 방대한 데이터를, 과학자가 기억해 모든 분야의 전문가가 되는 것은 불가능한 일이다.

하지만 AI를 활용하면 그럴 필요가 없다. IBM은 클라우드에서 분자를 합성하는 것은 물론이고, 수백만 가지의 화학 반응을 예측할 수 있는 RXN(IBM RXN for Chemistry)라는 AI 도구를 개발했다. 이 도구를 활용하면 웹 기반 화학 구조 편집기를 활용해 원자와 분자 결합을 구성하고, 분자 라이브러리를 활용해 간단하게 다른 분자를 추가하고 반응을 확인할 수 있다.

스리람 라가반 부사장은 "인공지능 분야는 지난 몇 년 동안 처리 능력과 계산 효율성이 크게 개선되면서, 객체 식별과 딥러닝 등에서 눈부신 과학적 발전을 경험했다. 1950년대에 설립된 이후 인공지능 연구의 선두에 있는 IBM에게 있어, 특히 2019년은 IBM 리서치 AI에 분수령이 되는 시점이라고 할 수 있다. 2020년은 AI의 발견과 개발의 혁신을 가속하기 위해, AI와 자동화의 힘을 활용해 크게 성장할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다. ciokr@idg.co.kr



2019.12.26

IBM 리서치, 2020년 인공지능 5가지 예측 발표

김달훈 | CIO KR
“2020년에는 자동화, 자연어 처리(NLP;Natural Language Processing), 신뢰(Trust)라는 세 가지 주제가 인공지능의 발전을 이끌 것이다. 데이터 과학자, 비즈니스, 소비자를 위한 인공지능 시스템은, 자동화된 인공지능을 통해 더 빠르고 쉽게 작동할 것이다. 인공지능 시스템이 일상적인 언어를 사용해 대화하고 토론할 수 있도록, 자연어 처리가 중요하고 핵심적인 역할을 할 것이다. 그리고 인공지능 데이터를 관리하기 위해, 투명하고 책임 있는 관행이 등장할 것이다.”

스리람 라가반( Sriram Raghavan) IBM 리서치 AI 부사장이 ‘IBM 리서치의 2020년 AI 예측’을 블로그에 공개하고, 내년에 예상되는 인공지능 분야의 변화와 흐름에 대해 소개했다. 지난해 IBM 리서치는 8개의 인공지능 컨퍼런스에서 175개의 논문을 발표했고, ‘AI 리서치 위크’를 주최했으며, 차세대 인공지능 연구를 위한 ‘AI 하드웨어 센터’를 시작했다. 2019년 IBM 리서치가 달성한 성과를 알리며 글을 시작한 그는, 2020년 AI에 대해 예측한 5가지 내용을 다음과 같이 소개했다.


IBM 리서치가 '2020년 AI 예측’을 블로그 통해 공개했다. 내년에는 자동화, 자연어 처리, 신뢰가 AI 기술을 견인할 것으로 전망하고, AI와 관련된 5가지 예측 내용을 스리람 라가반 AI 부사장이 블로그를 통해 소개했다.(화면 : IBM Research Blog)

첫 번째, AI는 더 많은 것을 이해할 것이고, 더 많은 것을 할 수 있게 된다. AI 시스템에 더 많은 데이터가 있다면, AI는 더 빨리 발전할 것이다. 하지만 인공지능의 데이터에 대한 요구가, 다른 업무에 비해 데이터가 적은 일부 비즈니스 환경이나 조직에 문제가 될 수 있다. 그렇다고 인공지능에만 의존할 수는 없다. 내년에는 더 많은 인공지능 학습 시스템이 학습과 논리를 결합한 ‘신경 기호(Neuro-symbolic)’ 기술에 의존하기 시작할 것이다.

신경 기호는 자연어 처리를 혁신할 수 있는 획기적인 기술로, 컴퓨터가 상식 추론(common sense reasoning)과 지식 영역(domain knowledge)을 통합하여, 인간의 언어와 대화에 대한 이해를 높일 수 있도록 도와준다. 이러한 혁신을 통해 기업은 대화식으로 자동화된 고객관리 및 기술 지원 도구를 더 많이 배포할 수 있다. 또한 AI 교육에 필요한 데이터를 좀 더 줄일 수 있다.

두 번째, AI는 일하는 방식을 바꿀 것이다. AI는 앞으로 몇 년간 업무 환경에 영향을 줄 것이다. 하지만 인간이 기계 때문에 일자리를 잃을 것이라는 두려움은 터무니없는(Unjustified) 것이다. 오히려 AI는 자동화를 통해 사람들이 일하는 방식을 변화시킬 것이다. 이러한 내용은 왓슨 인공지능 연구실(MIT-IBM Watson AI Lab)의 새로운 연구 내용을 보면 알 수 있다.

이 연구에 따르면 AI가 일정 관리 같은 작업에 점점 도움이 되고 있지만, 디자인 전문 기술이나 산업 전략과 같은 업무에는 직접적인 영향을 주지 않는다. 인공지능이 전 세계 기업으로 확산하면서, 2020년에는 근로자들이 이러한 효과를 보게 될 것으로 예상한다. 고용주는 직원의 직무 역할을 조정(adapting job roles)하는 것을 시작해야 하고, 직원은 그들의 업무 능력(skills) 향상에 집중해야 한다.

세 번째, AI는 신뢰할 수 있는 AI를 설계한다. AI를 신뢰하려면, 이러한 시스템이 신뢰할 수 있고 공정하며 책임질 수 있어야 한다. 그리고 기술이 안전하고 결론이나 권고 사항이 편향되거나 조작되지 않았다는 것을, 대중들이 확신할 수 있도록 해야 한다. 2020년에는 신뢰도를 규제하는 구성요소가 AI의 수명 주기와 관련을 맺게 되면서, 이러한 변화가 성능뿐만 아니라 신뢰도를 높이기 위해 AI 애플리케이션 구축, 테스트, 실행, 모니터링 및 인증 할 수 있도록 지원할 것이다.

AI를 사용해서 AI를 생성하는 자동AI(AutoAI)의 등장처럼, AI를 통제하기 위한 AI의 부상(rise)을 보게 될 것이다. 이를 통해 산업 전반에 걸쳐 신뢰할 수 있는 AI 워크 플로우, 특히 엄격하게 규제되는 워크 플로우를 만들 수 있다. AI를 활용한 다양한 기술이 등장하고, 이를 실제로 적용하는 사례가 증가하면 증가할수록, 이를 관리하고 감시할 수 있는 AI의 역할도 비례해서 커진다는 의미다.

네 번째, AI의 에너지에 대한 욕구는 친환경 기술을 요구한다. 데이터 센터는 현대에 있어 중추적인 역할을 하는 핵심요소다. 기업의 컴퓨팅 환경, 소셜 미디어, 영화 스트리밍 등은 데이터 센터에 의존하는 분야가 적지 않다. 데이터 센터는 인공지능의 토대가 되기도 한다. 이러한 데이터 센터는 전 세계에서 사용되는 총 에너지의 2%를 소비한다. 데이터 센터에서 소비되는 에너지를 줄이고, 에너지 공급원을 환경친화적인 방법으로 바꾸어야 한다.

2020년에도 클라우드 컴퓨팅부터 AI까지 이러한 기술에 대한 수요는 사라지지 않을 것이고, 그러므로 AI의 지속 가능성을 높이려는 노력이 증가할 것이다. 여기에는 좀 더 유연한 장치를 만들 수 있는 ‘전환 금속 산화물(transition-metal oxides)’, 아날로그 및 혼합신호처리를 처리하는 새로운 칩 디자인, 근사 컴퓨팅(pproximate computing)을 기반으로 하는 새로운 소프트웨어 기술 등이 있다. 이러한 것들이 탄소 배출량을 감소 시켜 AI의 성장을 지원할 것이다.

다섯 번째, AI 기반 연구실에서 새로운 재료(materials)를 발견할 것이다. 지난 2세기 동안 유기 분자의 합성은 화학 산업 연구의 중요한 과제였다. 이를 통해 생명을 구할 수 있는 신약과 합섬 섬유 등이 탄생했다. 하지만 분자 하나를 만들려면 수십만 가지의 가능성을 검증하며, 연구자들이 고군분투하며 일일이 찾고 기록해야 한다. 이러한 작업을 통해 생성되는 방대한 데이터를, 과학자가 기억해 모든 분야의 전문가가 되는 것은 불가능한 일이다.

하지만 AI를 활용하면 그럴 필요가 없다. IBM은 클라우드에서 분자를 합성하는 것은 물론이고, 수백만 가지의 화학 반응을 예측할 수 있는 RXN(IBM RXN for Chemistry)라는 AI 도구를 개발했다. 이 도구를 활용하면 웹 기반 화학 구조 편집기를 활용해 원자와 분자 결합을 구성하고, 분자 라이브러리를 활용해 간단하게 다른 분자를 추가하고 반응을 확인할 수 있다.

스리람 라가반 부사장은 "인공지능 분야는 지난 몇 년 동안 처리 능력과 계산 효율성이 크게 개선되면서, 객체 식별과 딥러닝 등에서 눈부신 과학적 발전을 경험했다. 1950년대에 설립된 이후 인공지능 연구의 선두에 있는 IBM에게 있어, 특히 2019년은 IBM 리서치 AI에 분수령이 되는 시점이라고 할 수 있다. 2020년은 AI의 발견과 개발의 혁신을 가속하기 위해, AI와 자동화의 힘을 활용해 크게 성장할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다. ciokr@idg.co.kr

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