구글 I/O 2018
구글이 국내 산·학·연 단체가 함께 하는 '구글 AI 위크 2018을 개최한다고 7일 밝혔다.
구글코리아는 오는 25일부터 29일까지 4일간 ‘모두를 위한 AI(AI for everyone)’를 주제로 국내 산·학·연과 함께 방향성 및 과제를 논의하는 ‘구글 AI 위크 2018(AI week with Google 2018)’을 개최한다.
총 4일간 진행되는 이번 ‘구글 AI 위크 2018’은 4차 산업혁명의 키워드인 인공지능(AI) 또는 머신러닝(ML)의 혁신과 과제에 대해 토론하고 배움을 나누는 장으로, 개발자·스타트업·학계/연구자·산업계·정부·언론 등에서 함께 참여하는 다양한 프로그램으로 구성될 예정이다.
행사 첫째 날에는 약 1천명의 개발자들과 함께 하는 ‘구글 포 모바일 I/O 리캡 2018(Google for Mobile I/O RECAP 2018)’ 컨퍼런스 행사가 삼성동 코엑스 컨벤션센터 그랜드볼룸에서 펼쳐진다.
이 날 행사에서는 지난 5월 미국 마운틴뷰에서 진행된 구글 개발자 컨퍼런스 ‘구글 I/O 2018’에서 발표된 주요 내용을 국내 전문가 및 개발자 등과 함께 교류하는 자리가 될 예정이다. 특히, 순다 피차이 구글 CEO가 ‘구글 I/O 2018' 행사 키노트 연설에서 발표한 핵심 메시지인 '모두를 위한 AI(AI for everyone)'를 구현하는 구글의 AI 제품과 기술들이 다시 한 번 소개되며, 행사장에는 다양한 제품을 직접 시연해볼 수 있는 체험존도 세워진다.
26일 둘째 날에는 실리콘밸리에서 진행되는 AI 혁신에 대한 지식을 함께 나누고 앞으로의 도전 과제에 대해 토의할 수 있는 ‘구글 AI 2018(AI with Google 2018)’ 컨퍼런스가 구글 캠퍼스 서울에서 개최된다.
이 날 행사에는 구글 본사에서 인공지능(AI) 프로젝트를 총괄하고 있는 제프 딘(Jeff Dean) 박사가 연사로 참여해 키노트 강연을 진행하고, 국내 학계에서는 KAIST의 황의종 교수, 국내 산업계에서는 SK텔레콤 AI리서치센터의 김윤 센터장, 카카오 모빌리티의 유승일 박사, 국내 스타트업 중에는 원티드랩 황리건 CTO와 뷰노의 정규환 기술이사가 연사로 참여한다. 오후에는 국내 석학 및 전문가들과 함께 ‘모두를 위한 AI(AI for everyone)’ 관련 혁신 강국을 위한 도전과 과제에 대한 패널 토의도 열릴 예정이다.
셋째 날인 27일 오후에는 한국언론학회(이민규 학회장)과 함께하는 미디어 혁신 워크샵을 통해 저널리즘과 언론 현장에서 AI를 어떻게 활용할 수 있는지가 다루어진다. 또한, 스타트업에서 활용할 수 있는 AI 기술 및 혁신에 대해 토의하는 ‘스타트업과 함께하는 머신러닝 데이’ 행사도 이 날 오후 구글 캠퍼스 서울에서 개최된다.
넷째 날인 28일에는 언론을 대상으로 ‘구글 AI 포럼’이 열린다. ‘구글 AI 포럼’은 4차 산업혁명으로 주목받고 있는 AI 기술 혁신을 공부하는 장으로, 지난 2017년부터 구글 제품별 혁신, 클라우드를 통한 국내 기업 혁신 사례, 헬스케어 및 새로운 과학적 발견 등 다양한 주제로 진행되고 있다.
AI 위크의 마지막 날인 이날 저녁에는 초대자들과 함께 지난 2016년 알파고와 이세돌 9단과의 대국 당시의 감동적인 순간을 스크린을 통해 볼 수 있는 '알파고 다큐멘터리' 영화 상영회도 마련된다.
구글코리아 존 리 사장은 "국내에서는 2016년 인공지능 바둑 프로그램인 알파고(AlphaGo) 대국 이래 산업계, 학계, 정부 등 다양한 부문에서 AI 혁신에 대한 관심이 높아지고 그에 대한 논의도 활발하게 진행되어 왔다"며 "이번 AI 위크를 통해 이러한 관계자들이 서로 정보를 교류하고, 4차 산업혁명에 대비하여 AI 혁신 능력을 개발하면서 우리 사회 모든 부문에서 AI 기술이 활용될 수 있도록 견문을 넓히는 자리를 마련할 예정이니 많은 관심 바란다" 말했다.
한편, 이번 행사 연사로 참석하는 구글 리서치 그룹의 시니어 펠로우 제프 딘 박사는 구글 본사에서 AI 프로젝트 총괄을 맡고 있다. 다섯 세대에 걸친 구글의 크롤링, 인덱싱 및 쿼리 서빙 시스템을 비롯해 구글의 주요 초기 광고 모델과 콘텐츠를 위한 애드센스(AdSense for Content) 시스템을 공동 설계하고 구현했다. 맵리듀스(MapReduce), 빅테이블(BigTable), 스패너(Spanner) 시스템, 프로토콜 버퍼(protocol buffer), 레벨DB(LevelDB), 통계기반 기계번역을 위한 시스템 인프라스트럭처, 다양한 대내외 라이브러리와 개발자 도구 등 구글의 분산 컴퓨팅 인프라스트럭처 또한 공동 설계 및 구현했으며, 현재는 머신 러닝을 위한 대용량 분산 시스템에 대해 연구하고 있다.