실제에서 AI 구현: 여전히 많은 과제가 남아 있습니다

NDO - "AI는 앞으로 몇 년 안에 더욱 발전할 것이지만, 현재 AI는 아직 한계가 있으며 특정 지능을 만들어내기에는 거리가 멀고 고양이의 지능 수준에는 도달하지 못했습니다." 뉴욕 대학교의 얀 레쿤 교수이자 미국 메타 연구소의 인공지능 과학 책임자가 "실제 AI 활용"이라는 주제로 학술 토론회를 열었습니다.

12월 4일 오후, 아흐마즈 컨퍼런스 센터 홀에서 열린 과학 토론회 "실제 AI 구현"은 많은 젊은이들로부터 특별한 관심을 받았습니다. 과학자들은 모두 AI가 개발 단계에 있으며, 잠재력이 크지만 실제로 AI를 도입하기 위해서는 많은 과제가 있다는 데 동의했습니다.

"AI는 모든 분야에서 전능하지 않다"

미국 메타 인공지능 과학부장이자 뉴욕 대학교의 얀 레쿤 교수는 현재 우리는 AI에 대해 긍정적이든 부정적이든 엄청나게 다양한 의견을 가지고 있다고 말했습니다. 일부 사람들은 AI가 인간을 대체할 것이라고 우려하지만, 다른 사람들은 AI가 탑재된 컴퓨터 시스템이 인간보다 수백만 개의 계산을 더 잘 수행할 수 있다고 생각합니다.

그는 60년대에는 사람들이 10년 안에 AI가 인간을 대체할 것이라고 말했지만, 지금까지 AI는 아직 개발 단계에 있다고 말했습니다. AI 개발의 방향을 정하는 것은 아직도 매우 어렵습니다. "우리보다 더 똑똑한 존재가 있다고 해서 모든 분야에서 인간보다 더 똑똑하다는 것을 의미하지는 않는다는 점을 이해해야 합니다. AI가 발전하려면 인간이 기술을 가르쳐야 합니다."라고 얀 레쿤 교수는 말했습니다.

미국 메타(Meta) 인공지능 과학 책임자이자 뉴욕 대학교의 얀 레쿤(Yann Lecun) 교수는 AI의 방향을 제시하면서 생성적, 확률적 또는 지도 학습 AI 모델을 폐기하고 AI를 더욱 스마트하게 만드는 다른 접근 방식을 선택해야 한다고 말했습니다.

뉴욕 대학교의 얀 레쿤 교수이자 미국 메타의 인공지능 과학 책임자입니다.

따라서 인공지능에 인간의 지식을 더해 AI 플랫폼이 개방되어야 한다. 미래의 AI가 전 세계의 모든 언어를 구사하도록 훈련시킵니다. 그래서 우리에게는 인공지능을 위한 오픈 소스가 필요합니다.

2019년 부이 훙 하이 박사가 VinAI의 사장직을 맡기 위해 베트남으로 돌아왔을 때, 그는 저렴한 가격과 AI에 대한 접근성이 두 가지 중요한 요소라고 말했습니다.

따라서 VinAI의 사명은 모든 사람이 AI를 이용할 수 있도록 접근성과 경제성을 확대하는 것입니다. "AI가 전 세계 모든 언어를 이해할 수 있는 동기식 방법이 필요합니다. 특히 Chat GPT는 강력한 기능을 갖춘 오픈소스 모델이며, 컴퓨터에서 실행 가능하고 용량이 크지 않아 인기가 높습니다."라고 Hai 박사는 설명했습니다.

의료 분야에서 인공지능의 잠재적 응용 분야

일리노이 대학교 어바나-샴페인 캠퍼스(UIUC, 미국)와 VinUni 대학교(베트남)의 Do Ngoc Minh 교수는 VinFuture Prize 예비 위원회 위원으로서 현재 학교에 석사 50명, 박사 50명, 대학원생 10명이 있으며, 건강 분야에서 AI 응용 프로그램과 관련된 연구를 수행하고 있으며 일정한 성과를 거두었다고 말했습니다.

그는 2022년에 VinUniversity(VinUni)와 일리노이 대학교 어바나-샴페인(UIUC)이 VinUni-Illinois Smart Health Center(VISHC)를 개원할 것이라고 밝혔습니다. 이 프로젝트는 두 개의 암 치료 연구 부서를 합쳐 세포 제거를 제한하는 화학 요법과 수술적 치료 요법을 찾는 것입니다.

유방암의 경우, 암세포가 제거되었는지 확인하기 위해 세포 샘플을 여러 번 채취해야 하므로 환자가 피곤하고 고통스럽습니다. 이때 AI의 지원으로 수천 개의 샘플을 빠르게 스캔할 수 있어 환자에게 큰 도움이 됩니다.

도 응옥 민 교수, 일리노이 대학교 어바나-샴페인 캠퍼스(UIUC, 미국), 빈유니 대학교(베트남).

따라서 그는 많은 응용 프로그램이 연구 개발 단계에 있다고 단언했습니다. 10년 전에 발표된 많은 증거에 따르면 AI는 단시간 내에 절대적인 정확도로 사물을 인식할 수 있다고 합니다. 그는 AI가 더 효과적으로 활용되어야 하며, 기술에 더 잘 적응할 수 있도록 현실 세계에 맞게 조정되어야 한다고 믿습니다.

도 응옥 민 교수는 AI를 제약 개발 실무에 적용하는 데 있어 베트남은 대형 제약회사도 없고, 약물 연구 개발 기반을 갖춘 회사도 없기 때문에 이점이 없다고 말했습니다. 따라서 베트남은 AI가 현장에서 데이터를 수집하는 데 필요한 중요한 조건을 충족하지 못합니다.

하지만 도 응옥 민 교수는 베트남은 인구가 많고 의료 환경이 다양하다는 장점도 지적했습니다. AI를 이용해 건강 상태를 수집한다면, 이는 악용 및 활용이 가능한 분야입니다.

출처: https://nhandan.vn/trien-khai-ai-trong-thuc-te-con-nhieu-thach-thuc-post848480.html