오늘도 서울대학교 AI 여름학교 3일차 프로그램을 오프라인으로 참석하였습니다. 마지막 날인만큼 시간이 너무 빨리간 것 아닌가에 대해서 아쉬움이 생겼던 하루였습니다.
오늘은 여름 이후에 UT Austin에 조교수 부임하시는 최은솔 박사님의 온라인 세션으로 시작하였습니다. 어제 황승원 교수님의 자연어 처리 세션또한 정말 알차고 많은 정보, 인사이트를 얻었기에 기대가 컸습니다. 최은솔 박사님의 세션은 윤킴 박사님의 세션과 똑같이 모두 영어로 진행되었고 그간 영어 공부를 그래도 틈틈히(?) 해서 어렵지 않게 들을 수 있었습니다.
마치 영어 리스닝 수업도 같이 듣는 듯한 기분이였습니다. 아무튼 최은솔 박사님의 강의에서의 핵심 키워드는 Context였습니다. 그 중에서도 세션에서 커버하신 큰 주제들은 Social context, temporal context, geographical context, common sense knowledge, prior conversation history등이 있었고 더 deep하게는 decontextualization에 대해서 자세하고 설명해주셨습니다. 이러한 내용들은 제가 추후 자연어 처리를 연구하는데 있어서 큰 도움이 될 것 같습니다. 논문을 검색하거나 연구 아이디어를 조사하는데 있어서 Keyword만 알아도 정말 시간을 단축하거나 많은 연관성있는 논문 및 자료를 찾을 수 있기 때문입니다.
모든 연사님들 교수님들도 해당되는 사항이였지만 최은솔 박사님 또한 그 동안 진행하신 연구에 대해서 자세하게 예를 들어가면서 설명을 해주셨습니다. 그리고 제가 세션 후에 질문드린 내용또한 친절하게 답변을 해주신 점에 대해서는 감사했습니다.
그다음 세션으로는 알파고를 개발한 유명한 구글의 DeepMind에서 재직 중이신 오준혁 박사님의 세션을 들을 수 있었습니다.
세션은 강화학습에 대한 Intro 및 overview를 시작으로 전개가 되어서, 강화학습(RL)에 대해서 잘 모르시는 청중들 또한 충분하게 배려하신 세심함에 감탄하였습니다.
사실 강화학습이 각광받고 떠오르는 분야이긴 한데 많은 분들이 어려운 설명이나 수식에서 좌절을 하시고 포기를 하십니다. 물론 저도 옛날 수식을 보고 기겁해서 포기했던 1 人 입니다. 하지만 지금은 다시 이해가 될때까지 포기하지 않고 계속 찾아나가면서 공부를 하고 있습니다. 왜냐고요?? 대학원(생)이기 때문입니다 ㅎㅎ. 시간이 허락하고 연구를 진행하는데 그에 대한 사전 지식이 없으면 제일 비효율적인 방법이긴 하지만 input으로 많은 시간을 cost값으로 지불합니다. 그리고 이러한 지식을 남에게 전달해주거나 이해하였을 때 정말 큰 보람을 느낍니다.
사설이 길었는데요. 다시 본론으로 돌아오면 강화학습을 들으면 빠질 수 없는 분야는 Game AI분야 입니다. 가장 최근에 RL을 많이 적용하려는 분야가 국민 게임 스타크래프트입니다. 과연 이 AI가 사람의 명령없이 강화학습만으로 스타크래프트를 진행하거나 사람 게이머와 대결을 할 수 있을 것인가? 라는 주제에 대해서 많은 연구들이 이루어지는 것으로 알 고 있습니다.
들으면서 정말 제가 게임에 관심이 많은터라 시간가는 줄도 모르고 세션을 들었습니다. 물론 다른 세션들을 소홀히 들었다는 것은 아닙니다 ㅎㅎ 추후 저도 제 졸업 논문을 쓰고 시간이 허락한다는 전제, 가정하에 강화학습에 대한 연구 및 게임 AI 분야에 대해서도 한번 도전을 해보고 싶습니다.
그 다음 세션으로는 AI를 입문하시거나 연구하시는 분들은 모두 한번쯤 들어보셨거나 아실 (前) 고려대학교 컴퓨터학과 이자 (現) KAIST AI학과에 교수로 재직 중이신 주재걸 교수님의 session이 진행되었습니다. 주재걸 교수님은 거의 AI 필드에서 아이돌만큼이나 명성을 가지고 계시고 그만큼 public하게 대중에게 open된 강의도 많이 진행하신 분이기에 많은 분들에게 친숙하신 얼굴입니다. 저또한 주재걸 교수님의 선형대수 강의를 온라인으로 들은 적이 있었는데 저가 대학원 입학 준비를 하는데 있어 많은 도움이 됬습니다.
주재걸 교수님의 Session에서 핵심 topic은 GAN입니다. 연구실 세미나에서도 GAN에 대한 내용을 잠시 접했던 경험이 있었는데 이번 세션을 통하여서 또 다른 시각을 바라볼 수 있었던 점이 인상적이였습니다. 그 다른 시각을 구체적으로 말씀드리자면 User's perspective 즉 사람, 사용자들의 관점에서 바라보는 점입니다. GAN 모델의 ouput 결과에 대해서 사람,유저들의 평가로 evaluation을 진행하여 정량적인 평가를 한다는 점이 신선하였습니다.
데이터를 기반으로 정량적인 평가 및 연구를 진행하는 점에 개인적으로 저를 Data science, AI분야로 이끌어준 motivation 중 하나여서 정말 흥미로운 세션이였습니다. 일단 주재걸 교수님은 주어진 2시간을 정말 시간 가시는 줄도 모르고 꽉꽉 알차게 채우셔서 세미나를 진행하셨습니다. 덕분에 이 세미나가 정말 값어치를 매길 수 없을 만큼의 참여 동기를 주었고, 또 한번 오프라인으로 참석하기 잘했다는 점을 시사해준 시간이기도 했습니다.
또 한가지 놀라웠던 점 중 하나는 주재걸 교수님이 연구하신 colorization(채색)을 하는 연구가 저의 눈길을 끌었습니다. 위와 같은 연구가 우리가 일상생활에 흔히 접하는 활력소 같은 존재 웹툰 분야에서도 적용되는 점을 보고 한가지 생각이 주마등처럼 머리를 스치고 지나갔습니다.
어떤 생각이 들었을까요?ㅎㅎ 바로 Business 도메인적으로 profit을 낼 수 있다는 점과 웹툰 작가들이 겪는 고충 및 need를 충족시켜줄 수 있는 비즈니스 모델이라는 생각이 들었습니다. 이 인사이트를 보고 창업 아이디어가 떠오른 분은 커피 기프티콘을 쏴주시면 감사하겠습니다 ㅎㅎ. (농담입니다~)
주재걸 교수님의 세션또한 정말 빠르게 시간가는 줄 모르고 지나갔고 정말 위에서도 말했듯이 유료강의 못지 않은 고퀄리티의 세미나였습니다. Image captioning 분야에서도 GAN의 적용 사례를 한번 찾아보고 싶다는 생각이 들면서, 저의 TODO 리스트 책장의 한켠에 또 다른 퀘스트 쌓였습니다.
여름에 연구 주제 및 공부를 하는데 방황하던 저에게 오아시스의 샘물같은 기회를 제공해주신 서울대학교 컴퓨터 공학부 교수님들과 AI 여름학교 기획자 분들에게 감사드립니다!! 내년 2021년에도 AI Summer 스쿨이 열린다고 하는데 2020년 겨울이나 방학때도 열리면 좋을 것 같다는 생각이 듭니다.
P.S 그리고 현장 참석자가 일정시간이상 교육 이수 및 세션 참가를 하면 수료증을 부여해도 성취감 면에서 고무적일 것 같고, 또한 기념품을 수여받는 다는 느낌이 들 것 같습니다.
3일동안 정말 알찬 세션들을 통해서 저또한 성장한 점을 확인할 수 있었습니다. 그리고 연구나 brainstorming을 진행하는데 있어서 많은 insight가 있었습니다.