NIPS로 뜨거워질 'AI의 12월'
[AI Weekly Talk-2] 170818
이번 주에 AI Weekly Talk에서 주목한 주제는 네 가지입니다. AI 연구 분야에사 가장 주목받는 학회 중 하나인 신경정보처리시스템 학회(Neural Information Processing Systems, NIPS)가 발표 논문의 경연장을 열었다는 소식, 두 번째는 호주 시드니에서 열렸던 머신러닝 국제컨퍼런스(International Conference on Machine Learning, ICML)에서 소개된 논문, 세 번째는 AI에 몰입하고 있는 중국 정부, 그리고 마지막 네 번째는 이번 주 언론의 화두인 자율주행차입니다. ICML 소개 꼭지에는 카카오 정책지원파트에서 올해 열린 ICML, CVPR, ICLR 발표 논문 제목의 키워드를 분석한 결과가 담겨 있습니다.
1. NIPS의 경쟁 세션으로 뜨거워질 'AI 연구의 12월'
먼저 NIPS 이야기 부터 해보겠습니다. 매년 12월에 개최되는 NIPS는 학회 발표 대상 논문으로 통과되는 자체가 AI 연구자들에게는 하나의 성과로 여겨질 정도로 주목받고 있는 행사입니다. 자세한 이야기는 카카오 AI 리포트 3호에서 소개한 바 있습니다.
올 12월 미국 캘리포니아에서 열리게 될 NIPS에서는 처음으로 경연 트랙(competition track)을 개설됐습니다. 총 23개의 제안 중 선정된 5개의 경쟁 주제는 다음과 같습니다.
1) Learning to Run Deep RL(딥러닝을 이용해서 달리는 방법을 학습하는 것)
2) Conversational Intelligence Challenge (인간과의 대화를 통해 인공지능인지 판별하는 것 )
3) Human-Computer Question Answering (제퍼디의 퀴즈쇼와 같이 인간과 함께 퀴즈를 푸는 인공지능) 4) Adversarial Attacks and Defenses (인공지능이 진짜와 가짜 이미지를 생성해서 상대방을 속이는 것)
5) Classifying Clinically Actionable Genetic Mutations (암으로 전이 가능한 세포를 구분하는 것 )
각 과제별로 우승팀에는 상금이 주어지기도 할 뿐만 아니라, AI 연구의 중심인 NIPS에 우수 논문으로 선정되는 결과 자체가 자신의 이름을 학계에 단숨에 새길 수 있는 기회이기에, AI 연구자들의 관심이 쏠릴 것으로 예상됩니다. 해당 페이지의 링크
NIPS 경연 세션을 소개하는 홈페이지2. 2017년 ICML 개최...ICML, CVPR, ICLR에서 발표된 논문의 키워드 분석
8월6일부터 11일까지 호주 시드니에서는 ICML이 열렸습니다(https://2017.icml.cc/). 34번째 ICML에서는 총 310건의 논문이 발표됐습니다. AI 연구가 활발해진 2014년 이후 유지되어 온 300편 안팎의 발표 논문 수는 올해도 유지됐습니다.
ICML 발표 논문수 연도별 추이발표된 논문의 제목을 카카오 정책지원파트에서 분석을 해봤습니다. 가장 많이 등장한 단어는 learning 이었으며, networks와 neural, 그리고 deep이 그 뒤를 따랐습니다.
2017년 8월 개최된 ICML 발표 논문들의 제목에 등장하는 주요 단어들 ICML을 분석한 김에, 7월과 4월에 각각 열린 컴퓨터 비전과 패턴 인식에 관한 컨퍼런스(conference on computer vision and pattern recognition, CVPR)과 학습 표현에 대한 컨퍼런스(International Conference on Learning Representations, ICLR)에 발표된 논문 제목의 키워드 역시 분석해 봤습니다.
2017년 7월 개최된 CVPR 발표된 논문들의 제목에 등장하는 주요 단어들
2017년 4월 개최된 ICLR의 발표 논문들의 제목에 등장하는 주요 단어들Best Paper Award는 스탠포드 소속의 싱가포르 출신의 팡 웨이 코(Pang Wei Koh)가 발표한 "Understanding Black-box Predictions via Influence Functions"에게 주어졌습니다. 이 분은 스탠포드 대학 소속으로, 앤드류 응(Andrew Ng) 교수 연구실에 있습니다. 이번 ICML에서 최고의 논문으로 선정된 연구물을 보시고 싶으신 분은 다음 링크를 클릭하세요. https://arxiv.org/pdf/1703.04730.pdf )
3. 정부 도움으로 데이터를 확보하는 중국 AI 산업
카카오 정책지원파트는 'Tech in China 1호'를 통해 중국 AI 시장의 성장과 중국 정부의 강력한 AI 산업 발전 정책을 소개한 바 있습니다. 15일 블룸버그는 중국의 AI 산업 제패의 꿈을 세부적인 중국 내 프로세스와 함께 소개했습니다. 우선, 중국은 AI 산업 측면에서 크게 3가지 장점을 가지고 있다고 평가 받고 있습니다.
첫째, 유능한 개발자들이 아주 많습니다.
둘째, 인터넷 서비스를 이용하는 약 7억5000만명의 고객의 데이터가 있습니다.
셋째, 중국 정부의 도움으로 이용할 수 있는 데이터가 정말 많습니다.
마지막 세 번째는 중국이 아닌 다른 나라 정부에서는 추진하기 어려운 부분입니다. 중국의 AI 스타트업들은 정부의 도움으로 데이터를 확보하고 있습니다. 이를 위해서 중국의 주요 도시들은 데이터 공유를 위한 AI 연구소를 설립하기 위한 준비를 한다고 합니다. 최근에 발표한 중국정부의 AI산업 육성 정책에 따라서 이런 트렌드는 더욱 확대될 것으로 예상됩니다. 세부 링크: https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-08-14/china-s-plan-for-world-domination-in-ai-isn-t-so-crazy-after-all
아래 그래프에서 보시는 바와 같이, 중국 정부 차원의 지원은 중국의 유력 AI스타트업 등장을 통해 결실을 맺어가고 있습니다.
2013년 이후 AI관련 자율주행, 소프트웨어 스타트업들 투자 현황...최상위 8개 기업 중 중국 기업이 4곳4. "2020년 2억대의 자동차가 인터넷과 연결될 것이다"
조금 과장하면, 이번 주 언론상에서 AI 분야는 자율주행차 기사로 도배된 한 주 였습니다. 테슬라 모델 3에 관한 소식을 중심으로 자율주행차 기사가 봇물 터지듯 쏟아졌습니다. 그 중 현황 및 전망에 방점을 둔 기사를 살펴보자면, 가디언에서는 "2020년 2억대의 자동차가 인터넷과 연결될 것이다"는 전망을 담았습니다. 세부 링크: https://www.theguardian.com/technology/2017/aug/13/robot-connected-cars-hacking-risks-driverless-vehicles-ross-now
2016년 1분기에 발행한 모바일 산업 리포트에 미국내에서 신규로 인터넷에 연결된 기기들 중 처음으로 자동차가 모바일폰보다 많아졌다고 합니다.(자료 링크 https://techcrunch.com/2016/06/20/more-cars-than-phones-were-connected-to-cell-service-in-q1/ )
전기차 와 자율주행차 등이 등장하면서 더 많은 차들이 인터넷에 연결되고 있습니다. 고성능의 스테레오 시스템을 개발하는 Harman에서는 2020년에는 약 2억대의 차들이 온라인에 연결될 것이라고 전망합니다. 이렇게 되면서 해커들에 대한 보안 이슈가 중요해질 것으로 전망되고 있습니다. 이미 중국의 연구팀은 테슬라 모델 X차량을 휴대폰에서 통제하는 기술을 선보였습니다. 미국 정부에는 Highly Automated Vehicle Testing and Deployment Act of 2017 법안을 통해 자율주행차 관련 법제화를 위한 움직임을 보이고 있습니다. 해당 법안은 다음과 같습니다.
미 연방법전 49편(Title 49, United States Code) 개정안: 관련 개정안은 도로교통안전국에게 자율주행차(HAV; Highly Automated Vehicles)에 대한 권한을 부여하는 법안으로 자율주행차에 대한 안전 조치를 의무화 하는 것을 목적으로 함. 이번 법안에는 자율주행차와 자동운전시스템 등을 정의하며, 이에 대한 자동차안전기준을 새로 정함. 또한 자율주행차에 의해 수집된 개인정보보호 등을 위한 사이버 보안 계획을 마련하고, 자율주행차 안전성 평가인증서 제출을 요구하는 규정을 포함하고 있음.
5. AI 뉴스 모음
자율주행차와 관련된 뉴스 몇 가지와 기타 AI 뉴스를 아래와 같이 정리했습니다.
1) 자율주행차 관련 뉴스들
테슬라, 9월에 자율주행트럭 선보일듯
테슬라가 다음달 완전자율주행이 가능한 전기 트럭을 선보일 계획이라고 합니다. 테슬라는 자율주행 전기트럭의 시험운행을 위해 네바다주 교통국과 논의하고 있는 중입니다. 시험운행 'platooning' 이라는 방법으로 여러 대의 자율주행 차량이 좁은 간격으로 운전자가 탑승한 차량을 뒤따르는 형태의 운행이 될 것이라고 합니다.(세부 링크: http://www.businessinsider.com/r-exclusive-tesla-developing-self-driving-tech-for-semi-truck-wants-to-test-in-nevada-2017-8 )
테슬라, 자율주행차 업데이트 해주기로
https://www.theverge.com/2017/8/9/16119746/tesla-self-driving-hardware-upgrade-hw-2-5
테슬라가 자율주행차 목표를 달성하기 위해 더 많은 컴퓨팅 성능을 갖춘 하드웨어 제품군을 개발했다는 소식. 테슬라 차량 모델 S, X등이 새로운 하드웨어 제품과 함께 제공됨. 테슬라 측은 하드웨어 2.5 버전이란 것은 과장이며 2.1 버전 수준이며 안정성이 약간 향상되었지만 추가 GPU 아키텍처인 파스칼(Pascal GPU)는 없다고 밝힘.
테슬라, 9월에 자율주행트럭 선보일듯
http://www.businessinsider.com/r-exclusive-tesla-developing-self-driving-tech-for-semi-truck-wants-to-test-in-nevada-2017-8
테슬라가 다음달 완전자율주행이 가능한 전기 트럭을 선보일 계획이라 밝힘. 테슬라는 자율주행 전기트럭의 시험운행 문제를 네바다주 교통국과 논의하고 있는 중. 시험운행 시 군집운행도 함께 시행할 것으로 알려짐. 군집운행은 여러 대의 자율주행 차량이 좁은 간격으로 운전자가 탑승한 차량을 뒤따르는 형태의 운행. 완전자율주행의 전단계. 미국에서는 우버, 알파벳 등이 자율주행차량 트럭을 개발하고 있지만 시험운행에 성공한 곳은 없음.
인텔, 자율주행차 테스트할 예정
인텔은 올 연말부터 세계 각국에서 100대 이상의 자율주행차를 테스트하며 이를 통해 2019년 부터 자동차 제조사용 자율주행시스템을 공급할 예정. 올해 3월 AI 센서 기술을 가지고 있는 Mobileye를 인수한 인텔은 자사의 기술이 다양한 형태로 활용되길 원하고 있다고.(세부 링크: https://www.engadget.com/2017/08/09/intel-building-100-self-driving-cars-for-test-fleet/)
2) AI & Culture
인스타그램 악성 댓글 관리 AI시스템, 카니예 웨스트 노래 가사 어려워 해
인스타그램은 자사 앱에서 스팸 및 악성 댓글을 근절하기 위해 Facebook이 개발한 단어분류시스템인 DeepText를 사용하고 있음. 그러나 이 AI 기술은 문화 차이에서 발생하는 단어의 차이등을 판단하기에는 여전히 부족하다는 내용. (세부 링크: http://www.businessinsider.com/instagram-using-kanye-west-lyrics-to-test-its-mean-comments-eliminator-2017-8)
AI가 창작한 예술품의 저작권은?
미국에서는 AI가 스스로 생성한 창작물에 대해서 저작권을 가질 수 없음. 학습할 수 있는 데이터를 통해 AI는 새로운 것을 생성함. 예를 들면 네덜란드의 화가 램브란트(Rembrandt Harmenszoon van Rijn)의 작품을 학습한 AI는 램프란트 풍의 새로운 그림을 생성하는데, 이럴 경우 창작된 그림의 저작권은 누구에게 있을까? 이에 대한 다양한 가능성을 소개하는 기사.(세부 링크: https://qz.com/1054039/google-deepdream-art-if-an-ai-creates-a-work-of-art-who-owns-the-rights-to-it/)
3) AI & Human
‘AI 코’ 다른 냄새 기억할 수 있다
https://www.engadget.com/2017/08/11/neural-net-nose/
러시아 연구자들은 딥러닝 신경망을 사용하여 냄새에 잠재된 위험을 탐지함. 이러한 전자 “코”는 새로운 냄새를 기억하고 인식할 수 있음. 센서가 냄새를 감지하면 AI는 알고있는 코드와 가장 작은 해밍 거리(Hamming Distance)로 유사한 냄새를 일단 찾고 이 유사한 향의 데이터베이스와 인식한 향을 대조하여 확인. 일치하는 것을 못찾으면 새 향으로 구분함. 한번에 두가지 이상 향 느낄 수 있어 가스 혼합물 구별시 유용.
인도계 천재소녀, 안질환 발견 가능한 AI기반 앱 만들어
http://www.businessinsider.com/this-teenager-invented-an-ai-based-app-that-can-quickly-diagnose-eye-disease-2017-8
카브야 코파라푸(Kavya Kopparapu) 라는 인도계 여학생이 3D 프린터로 만든 렌즈와 스마트폰 앱을 사용해 당뇨망막병증(Diabetic Retinopathy) 등 안과질환과 초기 당뇨병을 진단할 수 있는 AI 시스템 개발함. 코파라푸가 개발한 AI 시스템인 ‘아이애그노시스’(Eyeagnosis)는 스마트폰으로 망막사진 찍으면 바로 진단 결과 볼 수 있음. 코파라푸는 이미지 인식에 강한 CNN(심층회선신경망) 을 적용하였으며 망막 이미지 분석을 위해 마이크로소프트가 개발한 ResNet-50 모델 채택. 머신러닝에 필요한 데이터베이스는 미(美) 국립보건원(NIH)의 아이진(EyeGene) DB를 활용함.
아마존 알렉사, 외골격 로봇과 만나다
https://www.theverge.com/2017/8/8/16106724/exoskeleton-alexa-integration-arke-bionik-laboratories
아마존의 AI 기반 음성인식비서인 알렉사를 사람이 타는 외골격(exoskeleton) 로봇에 탑재시켜 음성인식기술을 통합시킴. 발과 관절부분에 장착된 센서로 무게가 분산되는 변화를 기록하며 사용자 의도를 추론해 걷거나 앉는 동작을 수행하게 함. 또한 움직임 뿐 아니라 음성으로 명령 수행 가능. 이를 통해 척추손상 환자 또는 뇌졸증으로 인해 움직임이 불편한 사람들의 이동성 확보.
AI, 크라우드 소싱과 결합하여 ‘유추’ 하는 방법 알아내다
https://www.sciencedaily.com/releases/2017/08/170810145718.htm
카네기 멜론 대학(Carnegie Mellon University)와 에루살렘 히브리 대학의 연구원으들은 컴퓨터가 논문 데이터베이스를 조사하고 문제를 해결하는 때에 유추할 수 있는 방법을 개발. 이들은 크라우드 소싱(Crowd sourcing)과 딥러닝 (강화학습 deep learning)을 결합함.
4) AI & Game
OpenAI의 AI, Dota2 프로게이머들 꺾어
https://techcrunch.com/2017/08/12/openai-bot-remains-undefeated-against-worlds-greatest-dota-2-players/
비영리인공지능단체 OpenAI의 인공지능과 <DOTA2>의 프로선수가 경기를 벌였고, AI가 2:0으로 승리함. 이 AI는 두 인공지능끼리 플레이하면서 자연스럽게 테크닉을 학습. OpenAI는 인간과 합동하여 게임할 수 있는 다른 봇 연구중이라 밝힘.
딥마인드와 블리자드, 이번엔 스타크래프트에 도전
https://www.theverge.com/2017/8/9/16117850/deepmind-blizzard-starcraft-ai-toolset-api
구글 딥마인드가 스타크래프트2 AI 개발에 본격적으로 나섬. 딥마인드와 블리자드는 협력하여 스타크래프트2 기계학습을 위한 툴인 ‘SC2LE’ (Starcraft 2 Learning Environment)를 공개함. 이 툴은 특정 기술을 학습하는 등에 사용할 수 있는 일종의 미니 게임. AI가 인간처럼 게임하고 연구원에게 피드백을 할 수 있게 해줌.
