LG AI연구원은 이번 학회에서 캐나다 토론토대학교와 공동으로 연구를 진행한 ‘설명하는 AI(Explainable AI)’와 ‘연속 학습(Continual Learning)’ 분야 논문 총 2편을 발표했다고 25일 밝혔다.
AAAI는 매년 세계적인 AI 연구기관 등이 참석해 논문을 발표한다. 논문 채택 자체가 연구의 내용과 기술 가치를 세계적으로 인정받는다는 의미가 있다.
구광모 LG그룹 회장은 지난해 12월 LG AI연구원을 출범시켰다. AI 원천기술을 확보하고, 기술을 사업 전반에 적용하겠다는 목표다.
당시 구 회장은 LG AI연구원 출범 축하 메시지를 통해 "AI연구원이 그룹을 대표해 기업 스스로의 변화와 혁신의 방법을 발전시켜나가는 핵심적인 역할을 해줄 것"이라고 했다.
이번에 발표한 논문 2편은 토론토대학교와 공동으로 진행한 연구 결과다. ‘설명하는 AI’는 단순히 결과만 알려주는 AI가 아니라 어떤 근거를 바탕으로 결과가 도출이 되었는지 인간이 쉽게 이해할 수 있도록 논리적으로 설명하는 기술을 말한다.
예를 들면, 엑스선촬영(X-Ray) 이미지를 AI가 분석한 뒤 단순히 특정 신체 부위의 이상 유무만을 알려주는 것이 아니라, 이미지상 어떤 이유로 신체 이상 유무를 판단했는지 자세하게 설명해주는 방식이다.
LG AI연구원은 토론토대 콘스탄티노스 플라타니오티스(Konstantinos Plataniotis) 교수팀과 공동으로 ‘설명하는 AI’ 기술 연구에 매진해 기존 기술 대비 설명의 정확도와 충실도를 향상시켜, 이를 영상 인식과 관련된 분야에서 활용할 수 있도록 개발을 진행했다.
설명하는 AI는 신뢰성이 생명인 의료, 금융, 법률 등의 분야에서 인간의 의사결정을 돕거나 대체하는 AI 개발의 핵심 기술이라고 할 수 있다. 구글조차도 초기 연구 단계 수준에 머무르고 있다.
‘연속학습’은 인공지능이 데이터를 순차적으로 학습해가는 것을 말한다. 마치 사람처럼 단기 메모리를 사용해 과거의 중요한 데이터들을 저장해 새로 학습한 내용들을 바탕으로 종합적으로 판단할 수 있게 하는 기술이다.
그동안 AI가 데이터를 학습할 때, 많은 양의 데이터를 학습하면 메모리 사용이 급증하고, 데이터의 양을 줄이면 정확도가 떨어지는 것이 AI 학습 분야의 최대 난제였다.
LG AI연구원이 이번 논문에 발표한 내용은, AI가 학습할 때 사용하는 메모리는 줄이면서도 성능을 유지하거나 향상시키는 기술이다.
LG AI연구원과 토론토대 스캇 새너(Scott Sanner) 교수팀은 데이터의 중요도를 측정하는 평가값인 새플리 지표(Shapley value)를 연속 학습에 최초로 적용시켜 기존 방식 대비 최대 40%까지 학습 성능을 향상시키는 기술을 개발했다.
이들 공동연구팀은 지난해 세계적 권위의 국제 학회인 CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition)에서 처음으로 개최한 ‘연속학습 기술 경연 대회’에서 아마존, 중국과학원, 동경대 등 세계적인 기업들과 연구기관 79개팀을 제치고 종합 1위를 차지하기도 했다.
배경훈 LG AI연구원장은 “AI 기술 연구를 고도화해 고객들이 직접 기술 발달을 체감할 수 있도록 하는 것이 목표”라며, “젊은 AI 인재를 지속적으로 영입하고, 2023년까지 AI 전문가 1000명을 육성하는 등 글로벌 최고 수준의 AI 경쟁력을 확보하겠다”고 말했다.