주제: Living and Flourishing with Social Robots (Keynote 1)
발표자: Cynthia Breazeal | MIT Media Lab
Relational AI 라는 개념을 소개
- 수학의 Relation이 연관 검색어로 뜨는데 그것과는 다름
- 사람과의 관계를 형성하기 위한 AI 를 말함
- 실제 Product가 있음: https://www.jibo.com/
로봇을 잘 만들기 위해 필요한 것
- 사람이 가진 감정과 행동을 이해해야 하며 왜 그러했는지 문맥까지 이해해야 함
- 사람과 AI 간의 UX를 디자인해야 함 (AI 기술 뿐 아니라 사람과의 접점도 중요)
- AI 와 ML 의 혁신
아래 슬라이드가 발표의 핵심을 담고 있음
주제: The Computer and the Brain: a Contemporary Perspective (Keynote 2)
발표자: Sebastian Seung | Samsung Research & Princeton University
- 관련 영상: I am my connectome
뇌를 nm 단위로 촬영해서 렌더링하고 어떻게 동작하는지 밝히기 위한 연구 과제 공유
모세혈관, 미토콘드리아 및 실제 뉴런의 모양을 보여주며 강연 시작
- 1px이 nm 단위임을 알려주며 강렬하게 시작
- 분홍색 모양은 하나의 뉴런을 visualize 한 결과
뉴런을 모니터링하며 얻은 교훈을 실제 수식으로 적용
- 실제 뉴런에서 신호가 너무 강하면 완화하고 너무 약하면 좀 더 강하게 함을 발견하고 이를 수식으로 풀어봄
- 관련자료: Neuronal cell types and connectivity: lessons from the retina
주제: The Missing Representation in Neural Language Models (Language & Inference 1)
발표자: Yejin Choi | University of Washington
2017 Alexa Prize 에서 우승
- 사람과 자연스럽게 대화하는 것이 목표
- 사람과 10분 22초간 대화하였으며 평점 3.17 (5점만점) 달성
- UW students win Amazon’s inaugural Alexa Prize for most engaging socialbot
기존 모델 (Language Model) 은 사용자와 대화하는데 있어 문제가 있음
- 번역의 경우 상호 연관성을 mapping하는 문제이기에 기존 모델로 잘 풀수 있음
- 상황에 적절한 답변을 하는 경우 대화의 문맥 및 개념 (Common Sense) 등 World에 대한 이해가 필요
L2W (Learning 2 Write) 모델을 설명해주며 기존 방식의 생성모델 (LSTM, GRU) 의 결과물과 비교하며 기존보다 좋은 결과가 나옴을 보임
- 특히 사용자 평가에서는 2배이상 좋은 점수를 얻고 있음
