세계적인 AI 연구진 및 전문가들이 예측한 2018년 주요 인공지능 트렌드 13

세계적인 AI 연구자 및 전문가 13인의 2018년 인공지능 트렌드 예측

월 스트리트 저널(The Wall Street Journal)포브스(Forbes)포춘(Fortune) 같은 글로벌 언론사에서 2017년을 “인공지능(AI)의 해”라고 명명한 바 있는데요. 여기에는 그만한 이유가 있습니다.

2017년, 인공지능은 전문 바둑기사들과 포커 고수들과의 경기에서 승리했습니다. 다양한 온라인 프로그램을 통해 딥 러닝 교육에 대한 접근성은 확장되었지요. 음성 인식의 정확도는 발전을 거듭해서 최근에는 마이크로소프트가 음성 음식 분야에서 세계 기록을 수립했습니다. 또한 옥스포드대학교(University of Oxford)하버드의과대학 부속병원(Massachusetts General Hospital, MGH), GE 벤처스의 아비타스 시스템즈(Avitas Systems) 등 여러 대학 및 기업 연구소들이 딥 러닝 슈퍼컴퓨터에 투자했습니다.

사실 위에 언급된 사례들은 2017년 한 해 동안 일어난 인공지능 연구의 수많은 성과 중 일부에 불과한데요. 그렇다면 앞으로 인공지능은 어떠한 방향으로 발전하게 될까요?

엔비디아가 업계 최고의 연구진 및 전문가 13인이 이야기하는 2018년 인공지능 트렌드를 소개합니다.

 

의료 부문에서 상용화될 AI

“2018년에는 의료 부문에서 AI가 상용화될 것입니다. 알고리즘으로부터 실제 제품의 단계로 나아가면서 통합 및 검증을 위한 더 많은 연구가 진행될 것이며, 개념에 머물러 있던 솔루션이 의료진을 위한 실제 솔루션으로 탈바꿈할 것입니다.

2018년 하반기에는 선도적인 헬스케어 시스템 중 약 50%가 진단 그룹 내에 인공지능을 채택할 것으로 예상됩니다. 우선 진단의학 전문의들이 각 분야에 AI를 도입할 것이고, 이후 공중 보건, 병원 운영, 광범위한 임상전문 분야의 솔루션이 채택될 것입니다. 2018년에는 의료서비스 제공자들의 근무 방식 및 환자들의 헬스케어 경험에 근본적인 변화를 가져다 줄 기술이 전세계적으로 채택되기 시작할 것입니다”

– MGH 및 브리검 여성병원 임상 데이터사이언스 센터(Bringham and Women;s Center for Clinical Data Science)이사, 마크 미칼스키(Mark Michalski)

 

엔지니어링 시뮬레이션과 디자인 분야의 혁신을 일으킬 딥 러닝

“2018년에는 딥 러닝이 엔지니어링 시뮬레이션과 디자인에 혁명적인 변화를 일으키는 원년이 될 것입니다. 향후 3년에서 5년간 딥 러닝은 수 년이 소요되던 제품의 개발 기간은 단 몇 개월로, 몇 주가 걸리던 개발 기간은 단 며칠로 단축시켜 제품의 기능, 성능, 원가 측면에서 급속한 혁신 패러다임을 만들어 낼 것입니다”

– GE 리서치 수석 정보 과학자, 마크 에드가(Marc Edgar)

 

“일반적인” 임상 시스템의 일부가 될 AI

“2018년 이후 AI는 임상 시스템에 깊이 뿌리 내리게 될 것이고, 더 이상 AI가 아닌, 일반 시스템으로 일컬어질 것입니다. 향후 우리들은 AI 임상 시스템이 존재하지 않았던 과거를 돌이키며, ‘어떻게 우리가 이러한 시스템 없이 살 수 있었을까?’ 하고 자문하게 될 것입니다”

– 오하이오 주립대 웩슬러 메디컬 센터(Wexler Medical Center) 방사선과 및 신경방사선과 의학 박사, 루치아노 프레베델로(Luciano Prevedello)

 

주류 콘텐츠 제작 도구로 인식될 AI

“AI의 연구 개발 속도로 미루어볼 때, AI는 개인 취향에 맞는 음악을 틀어주는 것과 같은 새로운 맞춤형 미디어를 만들어낼 것으로 보입니다. 단순히 개인이 좋아할만한 곡을 틀어주는 것만이 아닌, 새로운 곡을 끊임없이 만들어내는 음악 서비스를 상상해보세요”

–엔비디아 비주얼 컴퓨팅 및 머신 러닝 연구 담당 이사, 얀 카츠(Jan Kautz)

 

AI 관련 기술 투자의 지속

“향후 AI 투자의 비중은 전체 기술 관련 투자의 약 25%에 달할 전망입니다. 조직과 인력이 AI 기술로 인한 변화에 어떻게 대처할 지가 관건이 될 테지요”

– 엑센추어(Accenture) AI 관리 이사 겸 기술 성장 및 전략 책임자, 니콜라 모리니 비앙지노(Nicola Morini Bianzino)

 

생체인식으로 대체되는 신용카드와 운전면허증

“AI의 기술력으로 인해 개인의 얼굴은 새로운 신용카드, 운전면허증, 바코드 역할을 하게 될 것입니다. 이미 보안 업계에서는 안면 인식 기능이 채택되면서 시장이 완전히 재편되고 있습니다. 아마존(Amazon)과 홀푸드(Whole Foods)의 사례로 알 수 있듯이 기술과 유통업의 통합으로 가까운 미래에는 사람들이 계산대에서 줄을 설 필요도 없을 것입니다”

– 오렌지 실리콘벨리(Orange Silicon Valley) CEO 겸 오렌지 인스티튜트(Orange Institute) 사장, 조르주 나혼(Georges Nahon)

 

새로운 딥 러닝 기법으로 데이터 프로세싱 방법에 투명성을 제고  

“딥 러닝은 영상의학 논문의 양적 증가를 이끌어낼 것입니다. 새로운 기술들은 딥 러닝이 무엇을 인식하는지에 대한 이해를 도울 것이므로, 딥 러닝이 ‘블랙박스’의 역할을 할 것이라는 우려는 줄어들 것입니다”

– 메이요 클리닉(Mayo Clinic) 영상의학과 컨설턴트, 바이오메디컬 통계 및 정보학과 컨설턴트, 보건과학연구부, 영상의학과 리서치 부의장 브래들리 J. 에릭슨(Bradley J. Erickson) 박사,

 

스마트폰으로 접속 가능해지는 AI와 딥 뉴럴 네트워크

“스마트폰의 많은 애플리케이션이 딥 뉴럴 네트워크를 통해 AI를 구현할 것입니다. 인간 친화적인 로봇은 가격이 보다 저렴해지면서 가정에서의 새로운 플랫폼으로 부상하게 될 것입니다. 인간친화적 로봇은 사용자가 커뮤니케이션 전달 방식간의 차이를 의식하지 못할 정도로 시각, 언어, 음성을 매끄럽게 연결하게 될 것입니다”

– 이베이(eBay) 컴퓨터 비전 수석 과학자, 로빈슨 피라무투(Robinson Piramuthu)

 

일상생활에 더욱 완벽하게 통합되는 AI  

“로봇들이 복잡한 작업들을 처리하는 능력이 향상될 것입니다. 방안을 돌아다닌다든지 장애물을 피한다든지 하는 일들은 보통 사람들에게는 쉽지만 아직 로봇이 처리하기에는 복잡한 과제인데요. 로봇들의 이와 같은 일상적인 작업 수행 능력이 개선될 것입니다. 자연어(NLP) 처리 작업에서도 아직 개발 여지가 많으므로 발전이 기대됩니다. 어떠한 형태로든 AI를 채택한 제품이 일상에서 점점 늘어날 것입니다. 지금도 벌써 웨이모(Waymo)의 레벨 4 자율주행차량이 운행되고 있습니다. 실험 단계에서 테스트를 마친 모든 AI 제품들이 상용화 될 것이고, 점점 더 많은 사람들의 삶에 영향을 미칠 것입니다”

-스카이마인드(Skymind.io) CEO, 크리스 니콜슨(Chris Nicholson)

 

더욱 다각화 되는 AI 개발

“다양한 배경을 가진 더 많은 사람들이 AI의 구축, 개발 및 제품화에 참여할 것입니다. 툴링(tooling)과 인프라는 계속 개선되어 더 많은 사람들이 데이터와 알고리즘을 실용화할 수 있을 것입니다. 기저 모델의 내부 동작의 대화형 쿼리(interactive querying) 강화를 통해 제품과 애플리케이션에 대한 사람들의 신뢰와 확신도 향상될 것입니다. 의학 부문에서는 단일 애플리케이션의 범위가 급속히 확장할 텐데요. 해당 애플리케이션에 치우치기 보다는 여러 분야를 아우른 다양한 출처의 정보 간 통합이 강화될 것입니다”

– MD.ai 설립자 겸 웨일 코넬 의대(Weill Cornell Medicine) 방사선과, 정보학과 부교수 겸 부의장, 조지 쉬(George Shih)

 

현대 천체 물리학에 새로운 연구 분야를 열게 될 AI

“AI를 활용하면 중력파를 방출하는 예상치 못했던 천체물리학적 현상도 포착할 수 있기 때문에 현대 천체 물리학에 새로운 연구 분야를 열 수 있습니다”

– 천체 물리학자 겸 일리노이 대학(UIUC) 국립 슈퍼컴퓨팅 응용센터 중력그룹 책임자, 엘리 우에르타(Eliu Huerta)

 

AI, 실험실을 벗어나 병실로 가다

“이미징 분야에서 AI는 “기대감 곡선(hype curve)”의 정점에 도달하고 있습니다. AI로 구동되는 툴은 이제 연구실에서 벗어나 방사선과 진료실, 나아가 환자의 병실에까지 확대 적용될 것입니다. AI의 평가 및 실행의 경우 워크 플로우 툴, 품질 및 안전, 환자 중증도 분류와 같은 일반적인 사용 사례가 개발자, 보험회사, 그리고 헬스케어 관련 기관들의 주목을 받을 것입니다. 앞으로 의료계와 이미징 AI 산업이 직면할 가장 큰 과제 중 하나는 규제당국이 기술 혁신의 속도를 따라 올 수 있는지의 여부일 것입니다. FDA는 질병의 모니터링, 검출, 진단에 사용되는 알고리즘을 검증하고 허가할 수 있는 효율적이고 간소화된 방법론을 찾아야 합니다”

– 스텐포드 루실 패커드 어린이 병원(LPCH)의 방사선 정보학(Radiology Informatics) 과장, 사판 할라비(Safwan Halabi)

 

더욱 스마트해지는 AI 개인 비서

“개인용 AI 비서는 더욱 스마트해 질 것입니다. AI가 우리의 일상에 대해 지속적으로 학습한다면, 언젠가는 저녁 준비를 고민하지 않는 날이 올 것입니다. AI 비서가 개인의 입맛, 주중에 집에서 저녁을 하고 싶은 시기, 집에 있는 식료품 종류 등을 파악하고 있기 때문에 퇴근하고 집에 오면 AI가 준비한 재료로 먹고 싶었던 음식을 요리하기만 하면 되지요”

– 엔비디아 수석 연구원, 알레한드로 트로콜리(Alejandro Troccoli)

 

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