7일 TBC서 'AI프렌즈 학술세미나' 개최···50여명 참석
서정훈 쎄트렉아이 연구원, "적은 데이터로 정확한 예측, 의도 파악하는 AI 나온다"

적은 데이터로 정확한 분석과 예측 가능한 인공지능(AI) 학습모델 '자기지도학습(Self-supervised learning)'이 발전함에 따라 머지 않아 사람 인지능력을 뛰어넘는 AI가 개발될 것으로 기대된다. 

 

서정훈 쎄트렉아이 연구원은 지난 7일 대덕테크비즈센터에서 열린 AI학술세미나에서 자기지도학습 개념과 최신 연구동향을 소개, 앞으로의 AI 연구를 전망했다. 

7일 TBC서 'AI프렌즈 학술세미나'가 개최됐다. 이날 서정훈 쎄트렉아이 연구원이 '자기지도학습'을 주제로 발표에 나서 참석자들에게 최신 AI 연구동향을 설명했다. <사진 = 홍성택 기자>
7일 TBC서 'AI프렌즈 학술세미나'가 개최됐다. 이날 서정훈 쎄트렉아이 연구원이 '자기지도학습'을 주제로 발표에 나서 참석자들에게 최신 AI 연구동향을 설명했다. <사진 = 홍성택 기자>
자기지도학습이란 기계학습의 한 분야로 인공지능이 사전에 정답 정보가 기록된 학습데이터 없이 시스템 스스로 데이터를 학습하는 방법이다. 입력된 데이터들 중 규칙성을 스스로 찾아 분석하기 때문에 적은 데이터로도 높은 수준의 분석과 나아가 예측까지도 가능하다.

일상에서 사용하는 인공지능(AI) 기술은 데이터가 입력되면 알고리즘에 따라 정해진 규칙대로 반응하는 수준에 그친다. 가령 '숙박가능한 숙소를 알려달라'고 하면 AI가 숙박가능 정보를 제공해주지만 이것은 데이터 통계를 바탕으로 '숙박가능'이라는 검색값을 보여주는 것일뿐 질문의 의도나 배경을 파악해 반응하는 게 아니다.

또, 인공지능에 제대로 된 학습을 시키기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하다. 이는 데이터가 많을수록 좋은 성능을 내지만, 데이터의 양이 적다면 그만큼 효율성이 떨어진다는 얘기다.
      
최근 연구동향은 더 적은 데이터로 보다 정확한 분석·예측을 할 수 있도록 AI에 '사전학습'을 고안해왔다. 하고자 하는 연구를 위해 사전에 기본정보를 학습시키고 이를 원하는 분야에 적용하는 방법이다. 이러한 사전학습 중 한 종류가 바로 자기지도학습이다.   

인공지능은 패턴, 알고리즘 등을 미리 학습함으로써 여러 분야에서 짧은 시간안에 분석결과를 도출해 낼 수 있다. 분석값이 쌓일수록 주어진 문제에 대한 배경과 인식 능력이 높아진다.

서정훈 연구원은 "최근 5년간 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 등 적은 데이터로 더 좋은 성능을 낼 수 있는 다양한 형태의 자기지도학습 연구가 끊임없이 쏟아져 나오고 있다"면서 "아직 가야할 길이 많이 남았지만, 미래에는 사람 수준 이상의 인지능력을 가진 인공지능이 개발될 것"이라고 말했다. 

한편, AI학술세미나는 '혁신네트워크: AI프렌즈'에서 AI멤버십 모임과 함께 격주로 진행하고 있는 행사다. AI멤버십에 등록하면 모임과 행사일정 등을 안내받을 수 있다. 멤버십 가입과 세미나 일정 확인 및 신청은 페이스북 'AI프렌즈' 페이지에서 할 수 있다.

이날 행사에는 50여명이 참석해 서 연구원의 발표에 주목했다. <사진 = 홍성택 기자>
이날 행사에는 50여명이 참석해 서 연구원의 발표에 주목했다. <사진 = 홍성택 기자>

서정훈 연구원이 자기지도학습의 최신 연구동향을 소개하고 있다. <사진 = 홍성택 기자>
서정훈 연구원이 자기지도학습의 최신 연구동향을 소개하고 있다. <사진 = 홍성택 기자>
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