삼성전자가 올해로 4회째를 맞이한 ‘삼성 AI포럼 2020(SAIF 2020)’을 오늘 오전 개막했다고 밝혔다.

11월 2일부터 3일까지 온라인으로 진행하는 ‘삼성 AI포럼’은 세계적인 인공지능(AI) 전문가들이 최신 기술 동향과 연구 성과를 공유하는 자리로, 최근 팬데믹 등으로 급변하고 있는 인간의 삶에 AI 기술이 도움을 줄 수 있는 방안을 모색한다.

포럼의 첫째 날은 삼성전자 종합기술원 주관으로, 둘째 날은 삼성리서치 주관으로 진행된다. 이번 AI 포럼은 삼성전자 유튜브를 통해 중계되어 전 세계 AI 분야 연구자와 학생들이 세계적인 석학들과 실시간으로 질의응답하며 교류할 수 있는 기회를 갖는다.

김기남 대표이사(부회장)은 개회사를 통해 "최근 AI 기술이 사람들의 삶에 빠르게 적용되며 긍정적 영향을 주었지만 팬데믹, 자연재해와 같은 대량의 데이터를 필요로 하는 문제들은 현재의 AI 알고리즘과 하드웨어로는 해결이 어려운 도전과제”라며 AI 기술이 나아갈 방향을 제시했다.

이어서, 김 부회장은 "삼성전자는 AI 생태계의 핵심 기술 회사로서, 이러한 문제에 관심을 갖고 올바른 해결책을 찾기 위해 전 세계의 연구자들과 적극적으로 협력하고 있다"며 삼성전자의 역할을 강조했다.

마지막으로 "이번 포럼을 통해 학계와 산업계의 저명한 연구자들과 함께 우리가 당면한 문제 해결을 위한 영감을 얻고, 인류에게 도움이 되는 AI 기술의 현재와 미래에 대해 의미 있는 토론을 할 수 있을 것으로 기대한다"고 전했다.

삼성전자는 이번 포럼을 통해 올해 AI분야의 글로벌 우수 신진연구자를 발굴하기 위해 신설한 ‘삼성 AI 연구자상(Samsung AI Researcher of the Year)’ 수상자를 발표했다.

수상자는 총 5명으로 AI 분야에서 우수한 연구를 선보인 젊은 연구자들이었다.

미국 뉴욕대학교(New York University) 조경현 교수, 미국 스탠포드대학교(Stanford University) 첼시 핀(Chelsea Fin) 교수, 영국 임페리얼칼리지런던(Imperial College London) 세스 플랙스만(Seth Flaxman) 교수, 미국 스탠포드대학교 지아준 우(Jiajun Wu) 교수, 미국 로스앤젤레스 캘리포니아대학(UCLA) 주어-루이 시에(Cho-Jui Hsieh) 교수가 수상자 명단에 이름을 올렸다.

뉴욕대학교 조경현 교수는 "삼성이 AI 분야의 젊은 연구자들에게 뜻깊은 상을 수여하는 데 앞장서서 기쁘다"고 말하며, "이번 수상으로 AI 연구에 더욱 매진해 나가겠다"고 소감을 밝혔다. 조 교수는 자연어 처리(Natural Language Processing) 분야의 최고 연구자로서, 의료·바이오 등 다양한 분야에서 주목할 만한 논문을 다수 발표했다.

또한, ‘삼성 AI 포럼’의 공동 의장이자, 올해 ‘삼성 AI 교수(Samsung AI Professor)’로 선임된 캐나다 몬트리올대학교(University of Montreal) 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 교수는 ‘인과 관계 표현의 발굴(Towards discovering Causal Representations)’을 주제로 강연했다. 벤지오 교수는 학습되지 않은 상황에서도 대처할 수 있는 AI 기술의 발전 방향을 제시하고 초기 연구 성과를 소개했다.

영상인식에 널리 쓰이는 ‘합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)’을 개척한 미국 뉴욕대학교 얀 르쿤(Yann LeCun) 교수는 ‘자기 지도학습(Self-Supervised Learning)’ 관련 최신 모델을 발표했다. 자기 지도학습은 데이터 내에서 스스로 문제를 만들고 정답을 찾아내 학습하는 방식으로, 사람 수준의 문장을 생성하는 대규모 언어모델에 적용된 바 있다.

이어, 미국 스탠포드대학교 첼시 핀(Chelsea Finn) 교수는 ‘대칭 현상을 발견하기 위한 신속한 적응(Few-Shot Adaptation to Uncovering Symmetries)’을 주제로, 삼성전자 종합기술원 함돈희 펠로우(Fellow)는 ‘두뇌의 재구성(Reconstruction of the brain)’을 주제로 발표했다.

구글 리서치(Google Research)의 타라 사이너스(Tara Sainath) 박사는 ‘음성인식을 위한 종단 모델(End to End Models for Speech Recognition)’의 최신 연구 성과를 소개하고, 마이크로소프트 리서치(Microsoft Research)의 제니퍼 워트만 본(Jennifer Wortman Vaughan) 박사는 ‘기계학습 전반의 이해 가능성(Intelligibility Throughout the Machine Learning Life Cycle)’을 주제로 강연하는 등 저명한 연사들의 발표가 진행됐다.