AI윤리관련 안전과 프라이버시 문제로 최근 부각되기 시작한 ‘설명가능한 AI(XAI)’를 인공지능 윤리와 연결시켜 발표합니다. 특히, 딥러닝에서 AI의 윤리적 의식과 도덕성 구현방법 에 관한 내용과 심을 가지고 있습니다. 개괄적인 주요 발표내용은 다음과 같습니다.

  1. What is Xai?, Why Xai? and Challenges
    1. Tay, Google, Uber Car Driving
    2. Social Effects and Business Effects
    3. Challenges
  2. Humanistic Background
    1. Human (Un)Consciousness and AI Consciousness
    2. Explainability vs. Interpretability
  3. Xai Case Studies
    1. DARPA and AI Fairness 360
  4. K-Xai Engine(V.1): L-TTEC Architecture
  5. AI Ethics and Governance System
    1. Machine Learning Algorithm and Data Ethics
    2. Toward AI Governance System
  6. What’s Next?

img

연사소개

저는 대학에 교수로 재직하다가 퇴직을 하고 인공지능콘텐츠LAB 이란 연구소를 만들고 현재 홈페이지 등 관련 작업을 진행하고 있습니다. 박사학위를 받은 후 2000년 초반 국내에 e러닝 이 처음 도입되던 시기에 향후 우리 교육에 IT기술 접목이 중요하겠다 싶어 교육공학 석사과 정에 등록, e러닝 교수학습 콘텐츠 제작 및 교수설계, 컨설팅 등 관련 공부를 하였습니다. 2011년, 디지털인문학 도입관련 논문발표를 하면서 자연스럽게 디지털기술로 그리고 인공지능 쪽으로 계속 연구를 하게 되었고, 현재는 인공지능산업컨설턴트(한국인공지능협회)로서 인공지 능 윤리와 안전 그리고 가버넌스 중심으로 강연 및 세미나를 진행하고 있습니다.

최근 인공지능 관련 논문발표

  • 한국지능정보시스템학회 2018 춘계학술발표회(2018년 6월 1일): 인공지능스피커의 ‘윤리병합설계(Ethically Aligned Design)’ 전략
  • 한국지능정보시스템학회 2019 춘계학술발표회(2019년 6월 1일): ADDIE모델 기반 데이터파이프라인 개발 및 데이터윤리 구현전략 - 설명가능하고 책임있는 AI 시스템 개발을 위해 -

2018년 제1회 DLCAT 발표자료들을 읽어보고는 우리나라 인공지능 딥러닝의 미래 전문가들을 보게 되었습니다. 올해 제2회 에서도 딥러닝 관련 좋은 발표 주제들이 많은데, 저는 그 중에 설명가능한 AI 주제로 발표하고자 합니다. 그리고 한국인공지능협회 윤리분과 위원장으로서 다음달 7월 17일(수)-19일(금) 서울 코엑스 에서 열리는 대한민국인공대전 엑스포 기간 중 19일(금) 오후 1시부터 열리는 제 1회 대한민국 인공지능 윤리포럼을 준비하고 있습니다.

  • 이메일: hamletahn@gmail.com

현재 진행하고 있는 개인적인 프로젝트로 조지아 공대 마크 리들과 브렌트 해리슨의 ‘이야기 를 이용해 인공 행위자에게 인간 가치를 가르치기’라는 논문에서 처럼 ‘키호테 (Quixote)’라는 이야기를 이용한 가치 학습 방법을 딥러닝으로 구현하는 기술개발을 해보려고 애를 쓰고 있습 니다.

발표자료

참고자료

  • Alex Graves, Marc G. Bellemare, Jacob Menick, R”Lemi Munos, and Koray Kavukcuoglu, Automated Curriculum Learning for Neural Networks, Proceedings of the 34 th International Conference on Machine Learning, Sydney, Australia, PMLR 70. (2017)
  • Carl Miller, The Death of Gods(2018)
  • CIO Korea, “eAI의 블랙박스화’ 막겠다”c 오픈소스로 알고리즘 공개 선언한 IBM.
  • CIO Korea, “g설명할 수 없는 AI라면 퇴출되어야 한다” IBM 지니 로메티
  • DARPA, Explainable AI Update(2017). https://www.darpa.mil/attachments/XAIProgramUpdate.pdf.
  • F. Doshi-Velez and Been Kim, Towards A Rigorous Science of Interpretable Machine Learning(2017)
  • IBM, AI FAIRNESS 360: AN EXTENSIBLE TOOLKIT FOR DETECTING, UNDERSTANDING, AND MITIGATING UNWANTED ALGORITHMIC BIAS(2018)IDG TechReport,”g인공지능의 세대교체 “설명가능한 AI”, Explainable AI. Info World, Explainable AI: Peering inside the deep learning black box.
  • Katharine Jarmul, Towards Interpretable Reliable Models, 19 October 2017. https://blog.kjamistan.com/towards-interpretable-reliable-models.
  • Movie, Rashomon(1950). Pierre Fournier, Mohamed Chetouani, Pierre-Yves Oudeyer, and Olivier Sigaud, Accuracy-based Curriculum Learning in Deep Reinforcement Learning(2018)
  • Y. Benkler, “From consumers to users: Shifting the deeper structure of regulations toward sustainable commons and user access”(2000)

장소 및 시간

  • 장소: 대전광역시 유성구 가정로 217 UST 과학기술연합대학원대학교, UST 대회의실
  • 시간: 7월 4일 오전 11시
시간 A-USTaudi B-USTsci C-USTmeet D-ETRI212 E-ETRI224 F-ETRI219
10시 조수현
3분 강화학습 순한맛 SAC		 이수진
AI시대의 예술작품 - AI Atelier를 이용하여		 박해선
케라스 in 텐서플로우2.0		 유용균
딥러닝과 최적설계		 이현호
(실습)유니티 기반 드론 강화학습 (1)		 정연준
아기다리고기다리던딥러닝 - 케라스로 띄어쓰기 정복하기 (1)
11시 안수빈
The Newbie Guide to Blogging & Visualization		 김준태
나도 너도 모르는 Graph Neural Network의 힘		 안종훈
설명가능한 AI for AI 윤리		 이유한
I’m Kaggler - Why need kaggle?		 이현호
(실습)유니티 기반 드론 강화학습 (2)		 정연준
아기다리고기다리던딥러닝 - 케라스로 띄어쓰기 정복하기 (2)
13시 남기현
(이론)딥러닝으로 오디오 만나보기		 김유민
딥러닝 모델 엑기스 추출(Knowlege Distillation)		 홍원의
(실습)한페이지 논문잡기:찾고+읽고+쓰고+정리하기		 서정훈
빽 투 더 Representation Learning: Visual Self-supervision을 중심으로		 신경인
(실습)파이토치로 갈아타기 (1)		 전미정
(실습)MS Azure ML Service와 함께하는 AutoML 사용하기(1)
14시 황준원
(실습)딥러닝으로 오디오 만나보기		 김영하
AutomatedML 동향		 홍원의
(실습)한페이지 논문잡기:찾고+읽고+쓰고+정리하기		 송규예
Deeplema, 딥러닝 서비스상용화의 딜레마		 신경인
(실습)파이토치로 갈아타기 (2)		 전미정
(실습)MS Azure ML Service와 함께하는 AutoML 사용하기 (2)
15시 민규식
강화학습 환경 제작, Unity ML-agents와 함께하세요		 김태진
구글 코랩 TPU 알아보기		 김보섭
Structuring your first NLP project (1)		 이진원
Efficient CNN 톺아보기		 김경환,박진우
(실습)Rainbow로 달착륙부터 Atari까지 (1)		 대전AI거버넌스
AI 거버넌스 구성
16시 옥찬호
카드게임 강화학습 환경 개발기 - 하스스톤		 김형섭
GAN 동향		 김보섭
Structuring your first NLP project (2)		 차금강
설명가능한 강화학습		 김경환,박진우
(실습)Rainbow로 달착륙부터 Atari까지 (2)		 대전AI거버넌스
AI 적용 가속화 방안
17시 김태영
이제		 김태영
하이퍼파라미터		 김태영
튜닝은		 김태영
케라스 튜너에게		 김태영
맡기세요		 대전AI거버넌스
한계 및 목표치 설정
  • 점심시간은 12시 ~ 13시입니다.
  • 각 세션은 45분 발표, 5분 질의응답, 10분 휴식 및 이동입니다.
  • UST과 ETRI사이는 도보로 10분이내 거리에 있습니다. 따라서 쉬는 시간을 이용해서 이동하시면 됩니다.

상세 프로그램 보기

참가신청

신청은 아래 링크에서 해주세요~

» 신청하기 «

딥러닝을 시작하는 이유는 달라도 딥러닝을 계속 하는 이유 중 하나는 바로 ‘함께하는 즐거움’이지 않을까합니다. 작년 6월 말 대전에서 “1st 함께하는 딥러닝 컨퍼런스”에 400명 넘게 모여 즐겁게 인공지능 및 딥러닝 관한 다양한 주제로 톡을 나누었습니다. 그간 매일 논문만 읽어도 못 따라갈 만큼 새로운 연구가 쏟아지고 있고, 그 활용 사례 및 관심 또한 각 분야에 퍼져가고 있습니다. 대전은 전국 각지에서 오시기에 접근성이 용이하고, 정부출연연구원 및 정부청사, 우수한 대학교, 대기업의 기술 연구소, 최첨단 기술 중심의 벤처회사들이 밀집된 지역인 만큼 지식공유의 즐거움을 나누고자 합니다.

별도의 참가비는 없습니다. 연사분들도 여러분과 즐기게 위해 재능기부합니다. 주차공간이 협소하므로 대중교통을 이용해주세요.

img

  • 일시: 2019년 7월 4일 (10시~18시)
  • 장소: 대전광역시 유성구 가정로 217
    • 과학기술연합대학원대학교 - 대전광역시 유성구 가정로 217
    • ETRI 융합기술연구생산센터 - 대전광역시 유성구 가정로 218
  • 주최: (주)인스페이스 - (주)인스페이스는 한국항공우주연구원 출신 연구원들이 시작한 벤처회사로 위성지상국 개발 및 활용 전문 기술을 기반으로 사업 영역을 확장하고 있습니다. 현재 “태양에서 세포까지 딥러닝”, “게임에서 우주까지 강화학습”의 모토로 여러분야 인공지능을 적용하고자 활발히 연구 개발 중입니다. 인공지능은 기술을 넘어 산업체, 학계, 정부출연연과 오픈 커뮤니티의 공동상생할 수 있는 생태계를 만들고 있기 때문에 인스페이스는 대전을 중심으로 인공지능 생태계를 위한 소통의 장을 형성하기 위해 노력하고 있으며 확대할 계획입니다.
  • 주관: 대딥사, 케라스 코리아, 캐글 코리아, RL 코리아
  • 후원:
    • UST 과학기술연합대학원대학교
    • ETRI 융합기술연구생산센터
    • 대전정보문화산업진흥원
    • (주)유클리드소프트 - 유클리드소프트는 정부부처 및 공공기관 서비스 개발과정에서 축적한 솔루션 기반 탄탄한 기술력 위에 빅데이터 분석, AI기반 CCTV 행동 패턴 분석, CNN, RNN, GAN 등 최신 기술을 접목하여, 고객의 핵심 가치에 더 나은 핵 가치를 제공하고자 계속 노력하고 있는 덕후 개발자들의 회사입니다.
  • 대상: 인공지능 및 딥러닝에 관심있거나 관련 연구를 수행하시는 분들 (약 700명)
    • 트랙 A: UST 강당 300명
    • 트랙 B: UST 사이언스홀 65명
    • 트랙 C: UST 대회의실 35명
    • 트랙 D: ETRI 융합기술연구생산센터 212호 대회의실 180명
    • 트랙 E: ETRI 융합기술연구생산센터 224호 중회의실 50명
    • 트랙 F: ETRI 융합기술연구생산센터 219호 중회의실3 20명

img