NDO - "AI는 앞으로 몇 년 안에 더욱 발전할 것이지만, 현재 AI는 여전히 한계가 있으며 특정 지능을 창조하는 데는 거리가 멀고 고양이의 지능 수준에는 도달하지 못했습니다." 뉴욕 대학교의 얀 레쿤 교수이자 미국 메타의 인공지능 과학 책임자가 "실무에서의 AI 배치"라는 주제로 학술 토론회를 열었습니다.
12월 4일 오후, 아흐마즈 컨퍼런스 센터 홀에서 열린 학술 토론회 "실제에서의 AI 구현"은 많은 청년들로부터 특별한 관심을 받았습니다. 과학자들은 모두 AI가 개발 단계에 있으며, 많은 잠재력을 가지고 있지만, 실제로 AI를 도입하기 위해서는 많은 과제가 있다는 데 동의했습니다.
"AI는 모든 분야에서 전능하지 않다"
미국 메타(Meta) 인공지능 과학부장이자 뉴욕대 교수인 얀 레쿤(Yann Lecun)은 현재 우리는 인공지능에 대해 긍정적, 부정적을 포함하여 셀 수 없이 많은 의견을 가지고 있다고 말했습니다. 일부 사람들은 AI가 인간을 대체할 것이라고 걱정하지만, 다른 사람들은 AI가 탑재된 컴퓨터 시스템이 수백만 개의 계산을 인간보다 더 잘 완료할 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 똑똑한 존재가 있다고 해서 모든 분야에서 인간보다 똑똑할 것이라는 뜻은 아니라는 걸 이해해야 합니다. AI가 발전하려면 인간이 기술을 가르쳐야 합니다." 얀 레쿤 교수가 말했습니다.
미국 메타(Meta)에서 인공지능 과학을 총괄하고 뉴욕 대학교의 얀 레쿤(Yann Lecun) 교수는 AI의 방향을 제시하면서 생성적, 확률적 또는 지도 학습 AI 모델을 폐기하고 AI를 더욱 똑똑하게 만드는 다른 접근 방식을 선택해야 한다고 말했습니다.
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뉴욕대학교의 얀 레쿤 교수이자 미국 메타의 인공지능 과학 책임자입니다. |
따라서 인공지능에 인간의 지식을 더해 AI 플랫폼을 개방해야 한다. 미래의 AI가 세계의 모든 언어를 구사하도록 훈련시킵니다. 그래서 우리에게는 인공지능을 위한 오픈 소스가 필요합니다.
2019년, Bui Hung Hai 박사가 VinAI의 총괄 이사로 취임하기 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 언어를 이해할 수 있는 동기적 방법이 필요합니다. 특히 Chat GPT는 강력한 기능을 갖춘 오픈소스 모델이며 컴퓨터에서 실행할 수 있고 너무 크지 않기 때문에 인기가 있습니다." Hai 박사가 공유했습니다.
의료 분야에서 인공지능의 잠재적 응용 분야
일리노이 대학교 어바나-샴페인 캠퍼스(UIUC, 미국)와 VinUni 대학교(베트남)의 Do Ngoc Minh 교수이자 VinFuture Prize 예비 위원회 위원인 그는 이 학교에 현재 석사 50명, 박사 50명, 대학원생 10명이 있어 건강 분야에서 AI 응용 프로그램과 관련된 연구를 하고 있으며 일정한 성과를 거두고 있다고 말했습니다.
그는 2022년에 VinUniversity(VinUni)와 일리노이 대학교 어바나-샴페인(UIUC)이 VinUni-Illinois 스마트 헬스 센터(VISHC)를 개원할 것이라고 밝혔습니다. 이 프로젝트는 두 개의 암 치료 연구 부서를 결합하여 세포 제거를 제한하는 화학 요법과 수술적 치료 요법을 찾습니다.
유방암의 경우, 암세포가 제거되었는지 확인하기 위해 세포 샘플을 여러 번 채취해야 하므로 환자가 피곤하고 고통스러울 수 있습니다. 이때 AI의 지원으로 수천 개의 샘플을 빠르게 스캔하는 데 도움이 되어 환자에게 큰 도움이 되었습니다.
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일리노이 대학교 어바나-샴페인 캠퍼스(UIUC, 미국), 빈유니 대학교(베트남)의 도 응옥 민 교수. |
따라서 그는 많은 응용 프로그램이 연구 개발 단계에 있다고 단언했다. 10년 전에 발표된 많은 증거에 따르면 AI는 단시간 내에 완벽한 정확도로 물체를 인식할 수 있다고 합니다. 그는 AI가 더 효과적으로 활용되어야 하며, 기술에 더 잘 적응할 수 있도록 현실 세계에 맞게 조정되어야 한다고 생각합니다.
도 응옥 민 교수는 AI를 제약 개발 실무에 적용하는 데 있어서 베트남은 대형 제약회사도 없고, 약물 연구 개발 기반을 갖춘 회사도 없기 때문에 이점이 없다고 말했습니다. 따라서 베트남은 AI가 현장에서 데이터를 수집할 수 있는 중요한 조건을 충족하지 못합니다.
하지만 Do Ngoc Minh 교수는 베트남이 인구가 많고 다양한 의료 조건을 가지고 있다는 장점도 지적했습니다. AI를 사용하여 의료 건강 상태를 수집한다면, 활용하고 활용할 수 있는 분야입니다.
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출처: https://nhandan.vn/trien-khai-ai-trong-thuc-te-con-nhieu-thach-thuc-post848480.html
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