[AI 사내 세미나] Neuro AI의 한계

Aug 9, 2021

다섯 번째 AI 세미나는 LG전자 인공지능연구소 김고근, 김재홍 책임연구원의 ‘Neuro AI의 한계’에 대한 강연으로 진행되었습니다. 이번 강연은 세션 1과 2로 나눠서 진행했으며 세션 1에서는 Neuromorphic과 Neuro-symbolic AI, 세션 2에서는 Neuro-symbolic AI의 연구사례에 대해 소개했습니다.

 

세션 1, Neuromorphic AI와 Neuro-symbolic AI

최근 몇 년 간 AI 분야는 처리 능력과 연산 효율성을 크게 개선함과 동시에, 딥러닝에 대한 새로운 통찰력을 가지게 됨으로써 비약적인 발전을 했습니다. 이러한 발전에도 불구하고, AI의 한계는 여전히 남아있습니다. 그렇다면 이런 AI의 한계는 어떻게 해결하면 좋을까요?

다양한 해결 방법이 있겠지만, 이번 세션에서는 초거대 인공지능(Hyperscale AI), 뉴로모픽 인공지능(Neuromorphic AI), 그리고 뉴로 심볼릭 인공지능(Neuro-Symbolic AI)에 대해 알아봤습니다.

Neuro AI의 한계 극복 방법 3 가지

Neuro AI의 한계 극복 방법 3 가지

 

1. 초거대 인공지능(Hyperscale AI)

초거대 인공지능’은 연산 속도가 빠른 컴퓨팅 인프라로 대량의 데이터를 학습한 것을 말합니다.

LG전자도 자율적으로 사고하고 학습, 판단하는 초거대 인공지능을 개발하기 위해 인공지능 컴퓨팅 인프라에 향후 3년간 1억 달러 이상을 투자할 계획입니다. 엄청난 투자 금액이죠? 이와 같은 규모의 투자는 글로벌 제조 기업 중 첫 사례가 될 전망입니다. LG전자는 초거대 인공지능을 통해 서비스 품질 향상, 제품 개발 프로세스 단축 등 고객 가치를 향상하기 위해 지속적으로 노력할 것 입니다.

초거대 인공지능을 개발하기 위한 LG전자의 투자

초거대 인공지능을 개발하기 위한 LG전자의 투자 [사진 출처: 매일경제]

2. 뉴로모픽 인공지능(Neuromorphic AI)

사람의 뇌는 150조가 넘는 신경세포의 시냅스라는 연결 고리를 통해 다른 신경세포와 신호를 주고 받으며 순식간에 정보를 처리합니다. 인간의 뇌가 내리는 연산과 판단 속도는 내로라하는 인공지능도 따라잡기 힘든 부분이죠. 놀라운 속도로 처리하는 인간의 뇌를 모방하자는 추세 덕분에 시냅스 정보 전달체계인 스파이킹 신경망(Spiking Neural Network)은 는 인공지능의 새로운 열쇠로 떠오르고 있습니다. 인간의 뇌신경구조를 모방한 인공지능을 바로 ‘뉴로모픽 인공지능’이라고 합니다.

뉴로모픽 인공지능은 순차 처리 방식의 컴퓨터가 병렬로 동작하는 인간의 뇌를 모방해 기억과 연산을 대량으로 같이 진행할 수 있도록 합니다. 현재도 사람의 뇌와 인공지능의 차이를 좁히고자 노력하고 있습니다.

인간의 신경망과 인공지능 연산 처리 방법 비교

인간의 신경망과 인공지능 연산 처리 방법 비교

 

3. 뉴로 심볼릭 인공지능(Neuro-Symbolic AI)

네 번째 AI 사내 세미나였던 “딥러닝은 이성, 윤리, 철학, 현실 세계 반영이 가능한가?”를 기억하시나요? 해당 세미나에서 뉴로 심볼릭 인공지능에 대해 알아봤었는데 이번 강의에서도 '뉴로 심볼릭 인공지능'을 알아봤습니다. 그만큼 뉴로 심볼릭 인공지능이 인공지능 분야에서 핫하다는거겠죠?

딥러닝 기술에 추론과 응용 능력을 결합한 뉴로 심볼릭 인공지능은 자연어 처리 기술 분야 발전에 중요한 지표로 사용되고 있으며 인간의 언어와 대화를 보다 잘 이해하도록 돕습니다. 뉴로 심볼릭 방식의 인공지능 개발이 가속화되면 지금처럼 음성 비서나 챗봇이 엉뚱한 답을 하는 경우는 대폭 줄고 질문에 맞는 답을 하는 경우는 더욱 많아질 것입니다.

 

세션 2, Neuro-symbolic AI의 연구 사례

뉴로 심볼릭은 아래 그림과 같이 6 가지 유형으로 구분됩니다.

오늘날 주가 되고 있는 인공지능 유형은 Neural 모델이 객체를 감지하고 Symbolic 모델이 추론을 하는 '유형 3번'에 해당합니다. 두 번째 세션에서는 3번 유형인 뉴로 심볼릭 인공지능의 연구 사례를 공식 및 연구 동향을 토대로 알아봤습니다.

뉴로 심볼릭의 6 가지 유형

뉴로 심볼릭의 6 가지 유형

 

인공지능 기술은 빠른 속도로 발전하고 있지만 아직 인간과 동일하게 판단하기는 어렵습니다. 그렇지만 언젠가는 인간과 인공지능의 간극이 좁혀지고 인공지능의 기술이 더욱 정교해져 인간의 생각을 이해하고 인간과 원활하게 의사소통을 하게 되지 않을까요?

이번 강연에서 알아본 '초거대 인공지능', '뉴로모픽 인공지능', 그리고 '뉴로 심볼릭 인공지능'의 결합으로 인공지능이 인간을 더 깊이 이해하고 인간 사회에 보다 유용한 답을 제공해 줄 수 있길 기대해봅니다.

Neuro AI의 한계는 초거대 인공지능, 뉴로모픽 인공지능 그리고 뉴로 심볼릭 인공지능을 조합하여 극복 가능

초거대 인공지능, 뉴로모픽 인공지능 그리고 뉴로 심볼릭 인공지능을 조합하여 Neuro AI의 한계 극복

 

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ThinQ.AI 5.0 소개

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