연세대학교 경영연구소

로고 & 바로가기

메인메뉴

컨텐츠 내용 시작

중점사업

2019년
4차 산업혁명 플랫폼 연구

 4차 산업혁명의 본질, 전개과정, 발전방향에 관한 학제간융합연구 및 산학연 공동연구를 활성화하고, 국내 기업에게 4차 산업혁명 시대에 부합하는 경영패러다임을 제공할 수 있는 온·오프라인 플랫폼을 구축한다. 4차 산업혁명 연구 성과 공유 및 연구 활성화를 위한 오프라인 포럼을 개최하고 있으며, 주요 뉴스, 기술 동향, 연구 성과 등을 공유하는 온라인 사이트(http://4ir.yonsei.ac.kr)를 운영하고 있다.

제30회 런치포럼(Lunch Forum) 개최
조회수: 731

◉ 제 30회 4차 산업혁명 런치포럼

 

□ 주 제: 인공지능의 이해와 의미

□ 발 표: 이준기 연세대학교 정보대학원장

□ 일 시: 2019년 6월 11일 11:30 ~ 13:00

□ 장 소: 경영관 104호

□ 주 최: 연세대학교 경영연구소

 

 

 

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

 

이교수의 설명에 의하면 초기 인공지능은 “전문가적 시스템(expert system)”으로 인간의 전문가적 지식을 ‘think aloud’의 방식으로 컴퓨터에 옮겨 놓는 것이었는데 이 과정에서는 ‘컴퓨터가 인간의 언어를 이해하여 사람과 대화’를 할 수 있게 하는 NLP(natural language processing)가 가장 어려운 과제였다. 이를 극복하기 위해 현재의 인공지능은 컴퓨터가 데이터 베이스 검색을 통하여 통계적으로 문제에 대한 가장 적합한 해답을 찾아서 보여주는 ‘data driven 인공지능’으로 발전했다.

이어서 이준기 교수는 최근 인공지능의 약점과 연구과제(research question)에 대해서 언급했다. 첫번째는 overfitting 문제이다. 이는 너무 많은 parameter로 인해 network가 복잡해져서 data가 overfitting 되는 것을 말한다. 두번째는 딥러닝의 data dependency이다. 이는 ‘garbage in, garbage out’이라는 말이 뜻하는 것처럼 어떤 데이터가 투입되느냐에 따라서 그 결과가 완전히 달라지게 된는 현상을 말한다. 그 예로 systematic bias를 들 수 있는데 이는 가지고 있는 데이터 베이스가 현재 지배층의 데이터를 반영하고 있기 때문에 결국 인공지능의 결과는 지배층에 유리하게 나올 수밖에 없다는 것이다. 세번째는 interpretability의 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 machine learning에 대한 교육이 매우 중요하다고 이교수는 강조했다.

마지막으로 이준기 교수는 인공지능과 인간(human)의 “상호작용(interaction)”이 매우 중요하며, AI를 활용하여 인간에 기여하는 방면으로 나아가는 것이 바람직하다고 설명하면서 발표를 마무리했다. 

컨텐츠 내용 끝

연락처 및 저작권

페이지 로딩 이미지 표시

페이지 로딩중 ...

페이지 로딩중 ...

x
x