[KISDI: 남충현] 오픈소스 AI: 인공지능 생태계와 오픈 이노베이션

 

○ DeepMind Lab, TensorFlow 등의 인공지능 플랫폼이 공개되는 이유

1. 딥러닝 등 인공지능 핵심 알고리즘은 이미 어느 정도 정립이 되어 있어서 해당 알고리즘이 적용되는 기반 데이터가 더 중요해졌다.

2. 또한 광범위한 영역의 사용자 피드백이 필요하다.

따라서 국내에서도 이러한 인공지능 알고리즘의 표준화 및 오픈소스 라이브러리화 작업이 필요하며, 인공지능 기술의 개발에 필수적인 테스트 및 트레이닝용 데이터 셋의 확보가 요구된다.

 

○ AI 플랫폼의 필요성

1. 인공지능 기술의 양대 축은 알고리즘과 데이터이며, 이 중 알고리즘의 경우 다양한 문제해결에 공통적으로 적용될 수 있는 범용 툴을 개발하여 구현하는 것이 효율적

2. AI 플랫폼은 알고리즘, 알고리즘을 소프트웨어적으로 구현하여 모듈화한 라이브러리 및 그러한 라이브러리의 구성 모듈들을 불러내어 도구로 사용할 수 있게 하는 인터페이스 등으로 구성됨

3. AI 플랫폼은 다양한 영역의 문제를 해결하기 위한 도구에 불과하며, 실제 구현을 위해선 해당 영역 자체에 대한 지식을 뜻하는 도메인 지식 (Domain Knowledge)이 결합되어야 함

 

○ AI 플랫폼 오픈소스

1. 구글: 딥마인드 랩(DeepMind Lab) / 머신러닝 프레임워크 TensorFlow

2. 페이스북: Torch

3. 마이크로소프트: 옥스퍼드(Project Oxford)

4. OpenAI: OpenAI Gym

5. IBM: 머신러닝 플랫폼 SystemM

6. 삼성: 인공지능 플랫폼 Veles

7. 에어비앤비:  에어로솔브 (Aerosolve)

8. 바이두: 음성인식에 특화된 딥러닝 소프트웨어 모듈 WARP-CTC / 음성인식 소프트웨어인 딥 스피치(Deep Speech) 2를 개발 함

 

-원본문서

오픈소스 AI - 인공지능 생태계와 오픈 이노베이션.pdf