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(포커스) 인공지능(AI) 2018 년에 어디로 향하고 있습니까?
정한영 기자 | 승인 2017.12.06 08:14
이미지:AI EXPO KOREA

우리가 체감할 수 있는 인공지능과 2018년 AI 분야에서 어떤 변화를 체감할 것인지를 묻는 “다음은 무엇일까?” 라는 질문으로 세계를 선도하는 인공지능 연구자 및 산업계의 인사들의 13명의 예측을 엔비디아의 로지 브라운(Rosie Brown)이 엔비디아 정식 블로그에 발표한 글로 본지가 전재 및 정리한 글이다.

로지 브라운은 실리콘 밸리의 기술 홍보 및 마케팅 대행사에서 수년간 근무한 후 엔비디아의 딥러닝 마케팅 팀에 합류하여 기술, 벤처 캐피탈, 게임, 딥러닝, 클라우드 및 기타 분야에서 B2B 기술 고객을 위한 창의적인 마케팅 캠페인을 구축하고 실행한다.

“인공지능은 의학에 대한 현실이 될 것이다.” - 매사추세츠 종합병원 임상 데이터 사이언스 센터 연구팀 마크 미샬스키(Mark Michalski) 전무이사

2018 년은 인공지능이 현실이 되는 해가 될 것이다. 우리는 알고리즘에서 제품으로 이동하고 통합 및 유효성 검사에 대해 더 많이 생각하고 이러한 솔루션이 개념에서 의료부분에서 의사를 위한 실제적이고 실질적인 솔루션으로 전환할 수 있도록 할 것이다.

내년 말까지, 선도적인 의료 시스템의 약 절반이 진단 그룹 내에서 인공지능을 채택 할 것으로 생각하며, 이밖에 병원 운영 및 다양한 임상 전문 분야에 대한 솔루션이 빠르게 뒤 따를 것이다. 2018 년에 우리는 의료 서비스 제공자가 일하는 방식을 변화시킬 수 있는 기술의 채택과 환자가 글로벌 수준에서 의료 서비스를 경험하는 방식을 시작한다.

“딥러닝은 엔지니어링 시뮬레이션 및 설계 혁명을 일으킬 것이다.” - GE 리서치 수석 정보 과학자 마크 에드가(Marc Edgar)

2018 년은 엔지니어링 시뮬레이션 및 설계의 혁신을 시작하는 한해가 될 것이다. 향후 3 ~ 5 년 동안 딥러닝은 제품의 기능, 성능 및 비용 면에서 혁신적인 패러다임을 창출하기 위해 수년에서 수개월 걸리던 제품 개발을 수 주 또는 수일 만에 가속화 할 것이다.“

“인공지능은 정규 임상 시스템의 일부로 간주 될 것이다.” - 오하이오 주립대 웩슬러 메디컬 센터(Wexler Medical Center) 방사선학 및 신경 방사선학과 루시아노 프리베델로(Luciano Prevedello)

2018 년과 그 앞으로도 인공지능은 우리의 임상 시스템에 깊숙이 들어와 인공지능은 더 이상 특별한 시스템이 될 수 없다. 사람들은 스스로에게 이렇게 질문한다. “과거에 이러한 시스템 없이 어떻게 살아갈 수 있었습니까?”

“인공지능은 주류 콘텐츠 제작자로 간주 될 것” - NVIDIA 비주얼 컴퓨팅 및 기계 학습 연구 담당 선임 이사 쟌 카츠(Jan Kautz)

연구의 속도가 빠른 것을 감안할 때, AI는 개인의 취향에 따라 음악과 같은 새로운 맞춤형 미디어를 만들 수 있을 것으로 기대한다. 기존 노래를 재생할 뿐만 아니라 새 노래를 지속적으로 만들어주는 미래의 음악 서비스를 상상해보자

“기술은 인공지능에 계속 적응할 것이다.” -엑센츄어(Accenture) 인공지능 및 성장 및 전략 담당 기술 이사 니콜라 모리니 비앙지노(Nicola Morini Bianzino)

인공지능은 기술 지출의 25 %에 영향을 미칠 것이다. 핵심 주제는 AI 기술이 가져올 변화에 조직과 인력이 어떻게 대처할 것인가이다. 

“생체 인식은 신용 카드를 교체하고 운전면허증이 될 것인가?” - 실리콘 밸리 오렌지 연구소글로벌 연구 공동 실험실 조르주 나혼(Georges Nahon) CEO

인공지능 덕분에 우리의 얼굴은 새로운 신용카드로 또한 운전 면허증이 될 것이다. 안면 인식 기술은 생체 인식 기능을 채택하는 보안 산업을 완전히 바꿔 놓을 것이다.

“새로운 딥러닝 기법을 통해 데이터 처리 방식에 대한 투명성 제공” - 미네소타 메이오클리닉(Mayo Clinic) 브래들리 J. 에릭슨(Bradley J. Erickson) 박사

딥러닝은 방사선학 보고서의 양적·질적 내용을 상당히 증가시킬 것이다. 그리고 딥러닝에 대한 우려는 '블랙 박스'가 될 것이다.

“인공지능과 딥 뉴럴 네트워크, 스마트 폰에서 액세스 가능” - eBay 컴퓨터 비전 수석 과학자 로빈슨 피라미투(Robinson Piramuthu)

스마트 폰의 광대한 응용 프로그램은 AI을 구현할 수 있도록 심층 신경 네트워크(DNN)를 실행하며, 친절한 로봇은 더 저렴한 가격으로 출시되고 가정에서는 새로운 플랫폼으로 부상할 것이다.

“인공지능은 일상생활에 보다 완벽하게 통합될 것이다.” - 스카이마인드 아이오(Skymind.io) CEO이자 공동 설립자 크리스 니콜슨(Chris Nicholson)

우리는 어떤 형태의 인공 지능을 포함하는 제품이 점점 더 많이 생겨나는 것을 보게 될 것이며, 구글 웨이모(Waymo)의 레벨 4 차량은 현재 도로에 배치될 것이다. 따라서 실험실에서 테스트 한이 모든 것들이 더 보편적이고 사용 가능해질 것이며, 더 많은 삶을 경험할 것이다. "

“인공 지능 개발은 더욱 다양해질 것이다.” - MD.ai 조지 신(George Shih) 정보학 부교수

인공지능의 구축, 개발 및 제품화에 참여하는 사람들이 다양한 배경에서 점점 더 많아지기 시작할 것이다. 툴링 및 인프라 스트럭처가 지속적으로 향상되고 더 많은 사람들이 데이터 및 알고리즘을 실제 사용할 수 있는 것으로 쉽게 변환된다. 또한 제품 및 응용 프로그램을 사용하면 기본 모델의 내부 동작에 대해 대화형으로 쿼리 할 수 ​​있으므로 결과적으로 특히, 미션 크리티컬(Mission Critical) 한 응용 프로그램에서 이러한 시스템에 대한 신뢰와 확신이 높아진다.

의학 분야에서는 단일 애플리케이션 사례에 초점을 맞추기 보다는 여러 분야에 걸쳐 서로 다른 정보 소스를 더 많이 수집 할 것이며, 이러한 대상 애플리케이션의 범위는 폭발적인 속도로 계속 확장 될 것이다.“

“인공위성은 현대 천체 물리학의 새로운 연구 분야를 열어 줄 것이다.” - 천체 물리학자이자 일리노이 대학 국립수퍼컴퓨팅응용센터 중력그룹 책임자 엘리 우에르타(Eliu Huerta)

인공지능은 현대 천체 물리학에서 새로운 연구 분야를 열어 중력파를 방출하는 예기치 못한 천체 물리학적 사건을 탐지 할 수 있게 할 것이다.

“인공지능 연구실에서 환자 병실로 전환” - 스텐포드 어린이 병원(Stanford Children 's Health)의 이미징 정보학(Radiology Informatics) 의학 디렉터 사완 할라비(Safwan Halabi)

이미징의 인공지능이 절정에 이르렀고 인공지능 도구가 연구실에서 방사선 의사용 워크스테이션으로, 궁극적으로 환자의 머리맡에서 운용되기 시작한다. 인공지능 평가 및 구현을 위한 매우 매력적인 사용 사례 (예:워크 플로우 도구, 품질 / 안전성, 환자 분류법 등)는 개발자, 보험 회사, 의료기관 및 기관의 관심을 끌기 시작한다.

또한 의료 및 이미징 AI는 업계가 직면하게 될 가장 큰 과제 중 하나는 규제 당국을 혁신시킬 수 있는 능력이다. FDA는 질병의 선별, 탐지 및 진단에 사용될 알고리즘을 확인하고 승인하는 효율적이고 능률적인 방법론을 찾아야 할 것이다.“

“AI 개인 비서는 더 똑똑해지기를 계속할 것이다.” - NVIDIA 수석 연구원 알레한드로 트로콜리(Alejandro Troccoli)

인공지능 개인 비서는 점점 더 똑똑해질 것이다. 개인 비서가 일상생활에 대해 더 많이 알게 되면서 저녁 준비에 대해 걱정할 필요가 없는 날을 상상할 수 있다. 나의 인공지능은 내가 좋아하는 것, 내가 식료품 저장실에 있는 것, 내가 집에서 요리하기를 좋아하는 날을 알고, 내가 일터에서 돌아올 때 모든 식료품점들이 나의 문앞에서 기다리고 있는지, 내가 음식을 할 준비가 되었는지 확인한다.

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