‘논리적으로 설명해주는 인공지능’ 개발…LG AI연구원 첫 성과

[이데일리 피용익 기자] LG의 인공지능(AI) 전담조직인 LG AI연구원이 세계 최고 권위의 인공지능 학회인 국제인공지능학회(AAAI)를 통해 ‘설명하는 AI(Explainable AI)’와 ‘연속 학습(Continual Learning)’ 분야 논문 2편을 발표했다. 지난해 12월 LG AI연구원이 출범한 이후 첫 연구 성과다.

LG AI연구원은 캐나다 토론토대학교와 공동으로 연구를 진행해 이같은 성과를 냈다고 25일 밝혔다. LG는 지난 2018년 세계 최고 수준의 AI 연구성과 및 기술력을 보유하고 있는 토론토대학교와 ‘토론토 인공지능연구소’를 설립했다.

매년 세계적인 AI 연구기관 등이 AAAI를 통해 논문을 발표한다. 논문 채택 자체가 연구의 내용과 기술 가치를 세계적으로 인정받는다는 의미가 있다고 LG는 설명했다.

이번에 발표한 ‘설명하는 AI’는 단순히 결과만 알려주는 AI가 아니라 어떤 근거를 바탕으로 결과가 도출이 됐는지 인간이 쉽게 이해할 수 있도록 논리적으로 설명하는 기술을 말한다.

예를 들면, 엑스선 촬영(X-Ray) 이미지를 AI가 분석한 뒤 단순히 특정 신체 부위의 이상 유무만을 알려주는 것이 아니라, 이미지 상 어떠한 이유로 신체 이상 유무를 판단했는지 자세하게 설명해준다.

LG AI연구원은 토론토대 콘스탄티노스 플라타니오티스 교수팀과 공동으로 ‘설명하는 AI’ 기술을 연구했다. 기존 기술 대비 설명의 정확도와 충실도를 향상했고, 이를 영상 인식과 관련된 분야에서 활용할 수 있도록 했다.

‘설명하는 AI’는 신뢰성이 생명인 의료, 금융, 법률 등의 분야에서 인간의 의사결정을 돕거나 대체할 수 있을 것으로 보인다. 특히 아직까지 세계적인 기업인 구글조차도 초기 연구 단계 수준에 머무르고 있어 향후 한국이 퍼스트무버로 나갈 수 있는 가능성이 열려 있는 분야로 꼽힌다.

‘연속학습’은 인공지능이 데이터를 순차적으로 학습해가는 것을 뜻한다. 마치 사람처럼 단기 메모리를 사용해 과거의 중요한 데이터들을 저장해 새로 학습한 내용들을 바탕으로 종합적으로 판단할 수 있게 하는 기술이다.

그 동안 AI가 데이터를 학습할 때 많은 양의 데이터를 학습하면 메모리 사용이 급증하고, 데이터의 양을 줄이면 정확도가 떨어지는 것이 AI 학습 분야의 최대 난제였다. 그러나 LG AI연구원은 AI가 학습할 때 사용하는 메모리는 줄이면서도 성능을 유지하거나 향상시키는 기술을 개발했다.

LG AI연구원과 토론토대 스캇 새너 교수팀은 데이터의 중요도를 측정하는 평가값인 새플리 지표(Shapley value)를 연속 학습에 최초로 적용시켜 기존 방식 대비 최대 40%까지 학습 성능을 향상시켰다.

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.

한편 LG AI연구원은 글로벌 최신 AI 원천기술을 확보하고 AI 난제 해결 역할을 수행하는 LG의 AI 싱크탱크로 지난해 12월 설립됐다. 세계적인 AI 석학 이홍락 미국 미시건 대학교 교수를 C레벨급 AI 사이언티스트(CSAI: Chief Scientist of AI)로 영입하고, 서울대 , 캐나다 토론토대, 글로벌 AI 연구기관 등과의 협력을 통해 글로벌 AI 생태계 조성에 힘쓰고 있다. 또한, LG전자(066570), LG화학(051910), LG유플러스, LG CNS 등 4개 계열사는 소프트뱅크벤처스가 조성한 약 3200억원 규모의 펀드에 200여억원을 공동 출자하는 등 AI 분야에 집중 투자하고 있다.

LG AI연구원 (사진=LG AI연구원)