얀 르쿤(Yann LeCun)은 최근 세계경제포럼(World Economic Forum)에서 AI의 발전 방향에 대한 통찰력을 표명하면서 현재의 영상 처리 모델의 한계를 강조하고 미래의 AI는 픽셀 공간이 아닌 추상 공간에서 예측해야 한다고 지적했습니다. 이는 AI 모델의 아키텍처와 개발 방향에 대한 심층적인 사고를 촉발시켰으며, AI 연구가 새로운 도전과 기회에 직면하게 될 것임을 시사합니다. 이 기사에서는 비디오 처리에서 발생하는 어려운 문제와 이러한 문제를 해결하는 데 필요한 새로운 방법 및 기술에 중점을 둡니다.
Turing Award 수상자이자 Meta의 수석 AI 과학자인 Yann LeCun은 세계 경제 포럼에서 생성 모델은 비디오 처리에 적합하지 않으며 AI는 추상 공간에서 예측을 해야 한다고 지적했습니다. 인터넷의 텍스트 데이터가 고갈됨에 따라 AI 연구자들은 비디오에 관심을 돌리고 인과 관계를 이해하는 것이 미래 AI 시스템에 중요하다는 것을 깨닫고 있습니다. 따라서 새로운 모델은 픽셀 공간이 아닌 추상적 표현 공간에서 예측하는 방법을 배워야 합니다. 비디오 처리의 어려움은 픽셀 공간의 복잡성에 있기 때문에 비디오 입력을 처리하고 추상 표현 공간에서 예측을 수행하려면 새로운 아키텍처가 필요합니다. 영상처리의 난제를 해결하기 위해서는 AI 시스템이 인간과 마찬가지로 정보를 활용할 수 있도록 새로운 과학적 방법과 기술이 만들어져야 한다.르쿤의 관점은 AI 분야의 미래 연구 방향을 제시하고, 데이터 희소성과 인과성 이해 측면에서 새로운 도전을 제기하며, AI 기술이 더욱 지능적이고 이해적인 방향으로 발전할 것임을 시사한다. 앞으로 픽셀 공간의 한계를 뛰어넘고 추상적인 공간에서 예측하는 것이 AI 연구의 핵심 돌파구가 될 것이다.