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'꾸준한 인기'··· 인공지능 관련 TED 강연 15선

2019.12.31 Computerworld UK staff  |  Computerworld UK

인공지능은 윤리, 감성 지능, 인간-컴퓨터 협력에 관한 논쟁을 불러일으키는 주제다. 어떤 사람들은 AI가 기술을 부적절하게 사용할 수 있다고 경고하기도 했고, 기업이 AI를 활용하는 방법과 잠재력을 강조하는 <테크월드(Techworld)>에서도 AI에 관한 다양한 주제를 다루고 있다.



사이버보안부터 사업 기획까지 다양한 주제에 관해 정보를 전달하는 테드 강연(TED Talks) 중에는 AI를 주제로 발표한 여러 연사의 강연이 있다. 꾸준히 인기를 끄는 인공지능에 관한 테드 강연을 소개한다. 

AI가 인류를 어떻게 구할 수 있나
컴퓨터 과학자이자 기술 투자가인 카이-푸는 15분 테드 강연에서 인공 공명 장치와 함께 인간이 어떻게 자연스럽게 공감할 수 있는지 설명한다. 카이-푸는 미국과 중국에서 AI 투자와 개발이 크게 도약하면서 AI 기술의 길을 닦는 방법에 대해 자세히 언급한다. 

그는 "미국이 발견의 시대를 주도하고 중국이 구현의 시대를 주도함에 따라, 우리는 두 초강대국의 이중 엔진이 기술에서 가장 빠른 혁명을 추진하기 위해 함께 노력하고 있는 놀라운 시대에 살고 있다"라고 말한다. 

이어서 "(AI)는 우리를 일상적인 업무에서 벗어나게 하려고 여기 있으며, 우리를 더 인간답게 만드는 것이 무엇인지 상기시켜 주기 위해 여기 있다"라고 전한다. 

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AI에 대한 통제력을 잃지 않으면서 AI를 구축할 수 있을까?
5차례나 뉴욕타임스 베스트셀러 작가로 선정된 샘 해리스는 신경과학과 도덕성부터 인간의 합리성까지 다양하고 흥미로운 주제와 세상이 달라짐에 따라 우리가 어떻게 변화해야 하지에 관한 글을 쓴다.

이 강연에서 해리스는 초 지능형 기계와 관련된 두려움과 이러한 두려움이 정당화되는 이유를 설명한다. 해리스는 통제되지 않은 AI가 엄청난 결과를 초래하는 '공포' 상황이 발생하지 않으려면 높은 수준의 AI를 만들어 내기 전에 인공지능과 관련된 문제가 해결해야 한다고 주장한다. 

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AI가 질병을 쉽게 진단하는 방법
MIT 미디어 랩의 수석 연구원인 프래틱 샤 박사는 5분짜리 강연에서 AI의 질병 진단 잠재력과 이를 위한 AI 알고리즘 훈련 과정을 단축하는 방법을 설명한다. 일반적으로 알고리즘 훈련 과정에는 많은 시간과 자원이 필요하다. 샤 박사는 새로운 방식으로 이 훈련을 개선할 자신의 방법을 소개한다. 샤 박사의 방법은 작동 알고리즘을 개발하는데 50개의 이미지만 있으면 된다. 보통 수십만 개의 데이터가 필요한 점을 고려하면, 이는 거의 믿을 수 없을 정도로 적은 데이터다.

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7종의 로봇 - 우리가 이 로봇들을 어떻게 만들었나
캘리포니아 대학 교수이자 로봇연구소 로메라(RoMeLa)의 설립자인 데니스 홍은 16분짜리 짧은 강연에서 7종의 로봇을 소개하며 이들 각각의 특정 설계에 관한 통찰력을 공유한다. 홍 교수는  자연에서 영감을 얻은 로봇, 축구하는 로봇 등을 보여주며 로봇이 자신의 환경에 따라 지능적으로 대처할 수 있도록 개발됐다고 강조한다. 

이 강연은 홍 교수가 로메라에서 팀원들이 어떻게 아이디어를 만들어 내고 실험에 적용해 무언가를 시작하고 실행하는 방법에 관한 통찰력을 제공하는 것으로 마무리된다.

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로봇이 대학 입학시험에 합격할 수 있을까?
일본의 수학자이자 AI 전문가인 노리코 아라이는 컴퓨터가 도쿄 대학에 입학할 수 있는지 알아보고자 도다이(Todai) 로봇 프로젝트를 총괄했다. 이 프로젝트에서 아라이는 AI 시스템이 일본의 대학 입학시험의 70% 이상을 통과할 수 있다는 사실을 발견했다.

'로봇이 대학 입학시험에 합격할 수 있을까?' 프로젝트에서 아라이는 AI 시스템이 인간을 대체할 수 있는 직업의 수를 과소평가했던 것은 아닌지 다시 생각하게 됐다. 그러나 아라이는 인공지능 시스템의 결함도 지적했다. 그에 따르면 인공지능 시스템은 답을 선택할 수 있지만, 그 답의 의미는 모른다.

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기계 지능으로 인간 도덕성이 더 중요해진다
노스캐롤라이나 대학교의 조교수 제이넵 투펙치는 빅데이터 및 알고리즘의 영향과 기술이 사회 운동에 미치는 영향을 연구한다. 이 강연에서 투펙치는 인공지능의 함정과 위험을 언급한다. 투펙치는 인공지능과 지능적인 기계 시대에 인간의 도덕이 더 중요해질 것으로 진단한다.

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빅데이터에 대한 맹목적인 믿음은 이제 그만
<수학 파괴 무기> 등 수많은 데이터 과학책을 저술한 미국의 수학자이자 캐시 오닐은 빅데이터를 논의하고 평가하는 방식에 관한 새로운 통찰력을 제시한다. 오닐은 이 강연에서 알고리즘의 본질에 관해 논하면서, 그것들이 완전히 수학적이라는 일반적인 믿음을 반박한다. 이러한 주장을 뒷받침하는 오닐의 생각은 간단하다. 이 알고리즘을 만든 과학자들은 빅데이터에 대한 매개 변수를 만들고, 어떤 행동을 복제해야 하고 무엇을 버려야 하는지도 선택한다.

AI 알고리즘이 실제로 하는 일은 사람의 행동을 거스르는 것이 아니라, 표준에서 벗어나지 않는 것이다. 오닐은 이로 인해 편견이 생기고 법 체제와 법 집행 등 특정 분야에서는 효과가 없다고 주장한다.

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