이번에 개최된 인공지능 국제 심포지엄은 앞서 열린 인공지능 로봇 알파고와 인간의 바둑대결 영향때문인지 어느때보다 열띤 분위기에서 기조연설이 시작되었다.

IBM CTO 왓슨 부문 기술책임개발자인 Rob High는 기조연설에서 인공지능이 어떻게 발전해 왔고 어떤 서비스를 하고있는지, 그리고 이러한 변화가 우리 생활에서 얼마나 긍정적인 역할을 하는지에 대해 설명하였다.

이후 인공지능 분야에서 저명한 인사들의 연설이 이어졌는데,  인공지능 기술수준, 서비스 사례, R&D 프로젝트들의 연구추진현황 등을 설명하였다. 대부분 알고리즘의 발전과 이를 어떻게 서비스 할 것인가에 초점을 두고있었고 얼마나 다양한 분야에서 활용될 수 있는가에 대해 그 가능성을 제시하였다.

이번 심포지엄에서 개인적으로 가장 공감되고 기억에 남았던 부분은 일본의 인공지능연구 센터장인 Junichi Tsujii의 연설중에 있었다.

Junichi Tsujii는 다양한 종류 (성질 혹은 속성으로 설명되어 질 수도 있는)데이터가 필요하고 이러한 부분은 분산된 데이터를 하나로 만드는 작업을 통해 이루어 질 수 있다고 말한다. 즉, 정부, 민간 기업, 연구소에 분산된 데이터를 결합하고, 이를 중소기업 혹은 일반 연구자들에게 공개하는것이  인공지능 발전을 위한 길이라고 주장하였다.

이러한 주장을 하는 이유는
첫번째, 일본은 데이터의 다양성 특히 현실문제에서 날이 갈수록 늘어나는 정보 양과 종류를 인식하고 있으며 이로인해 실제로 일본 대기업들이 데이터를 수집과 관리에 중점을 두어 잘 구축 된 DB를 바탕으로 비지니스 모델을 수립하고 있는 환경이기때문이라고 생각되었다.

두번째는 실제상황에서의 다양성을 대비하기 위함이라고 생각된다.
알파고가 인간과의 바둑대회에서 우승을 한다고 해도 또는 초창기 왓슨이 IR 분야에서 인간보다 우수한 성능을 나타낸다고 해도 바둑과 IR 세계에서의 경우의 수는 현실공간에서의 경우의 수를 능가할 수는 없다. 특히 사람들이 인공지능을 우리의 삶에 도입시키는것에 대한 우려나 반감은 Mission critical 일수록 커지고 이는 우리가 예상치 못했던 경우의 수(학습되지 않은)를 두려워하는 것이라고 할 수 있다. 따라서, 최대한 많은 경우의 수를 학습하여 대비하기 위해서 개방형 서버가 필효한것이 아닐까 생각된다.

데이터, 기계학습, 서비스 등 여러 방면에서 생각하고 고민해 볼 수 있는 좋은 기회였다.
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