AI 시대에 이거 못하면 망합니다 - 1부 (KAIST 전자및전기공학부 김정호 교수)

김정호 교수의 강연은 AI 시대에 필수적으로 알아야 할 것들에 대한 깊이 있는 통찰을 제공합니다. 현대 사회에서 반도체와 인공지능이 산업 발전의 핵심 요소라는 점을 강조하며, 이를 위해 필요한 인재상에 대해 설명합니다. 특히, 수학의 중요성을 강조하는 한편 AI 개발을 위한 알고리즘, 컴퓨터 하드웨어, 빅데이터의 이해도가 필수적임을 알려줍니다. 강연을 통해 사람들이 수학적인 사고를 통해 더욱 창의적인 문제 해결 능력을 갖출 수 있도록 해야 한다는 메세지를 전달합니다. 이 정보는 AI 및 반도체분야에서 경력을 쌓고자 하는 이들에게 큰 도움이 될 것입니다.

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1. 🎓 AI 시대의 필수 인재 양성 [00:00:00] (8분)

• AI 개발을 가능하게 하는 세 가지 기술은 알고리즘, 컴퓨터, 빅데이터이다.
• 인공지능의 알고리즘개발에는 수학적 지식이 필수적이며, 특히 선형대수, 확률 통계, 미적분이 중요하다.
• 교육 체계가 수학을 강조하지 않는 현재 상황은 개선이 필요하다.
• 수학을 잘하는 학생들이 AI 분야에서 뛰어난 성과를 보이고 있다.
• AI 엔지니어의 연봉은 한국에서 1억 원, 실리콘밸리에서는 그보다 10배 높을 것으로 예상된다.

1.1. 언더스탠딩 시작 및 투어 공지 [00:00:00]

• 강연이 시작되기 전에 언더스탠딩의 모회사인 3프로 TV의 미국 투어가 진행 중임을 알린다.
• 투어 일정은 뉴욕 스타 익스체인지 및 보스턴 MIT와 하버드 견학 등으로 구성되어 있고, 참가자 모집이 완료되었으나 예약 취소로 인한 소수 자리가 남아있다.
• 참가 비용은 1천만 원 이하로, 현지 합류 등의 옵션이 제공되며, 김 프로와의 저녁 식사 여부는 선택 가능하다.
• 기타 공지사항과 관련한 내용을 완료한 후, 김정호 교수의 강연을 안내한다.

1.2. 김정호 교수 소개 및 반도체 중요성 강조 [00:01:42]

• 김정호 교수는 한국 HBM의 아버지로 불리며, 반도체와 AI가 산업 발전의 핵심이라는 것을 강조한다.
• 반도체 산업을 유지하기 위해서는 기술, 투자, 인프라가 필수적이며, 세계적으로 인재가 가장 부족한 요소임을 지적한다.
• AI와 관련 학과의 인기도와 사회적 이슈를 언급하며, AI 및 반도체 분야의 직업적 가능성과 중요성을 강조한다.

1.3. 필요한 인재상 및 교육의 중요성 [00:06:25]

• 인공지능과 반도체를 위한 두 가지 중요한 기술 그룹을 설명하며, 알고리즘, 컴퓨터 하드웨어, 빅데이터가 필요하다고 설명한다.
• 이러한 기술을 익힌 인재를 길러내기 위해서는 교육 체계의 개편이 필요하며, 특히 수학의 중요성이 커진다.
• 예로 인공지능 학습에서 미적분의 활용을 설명하며, 성공적인 AI 인재들의 수학적 배경을 강조한다.

 

2. 🧠 AI와 수학, 하드웨어의 중요성 [00:09:00] (8분)

• 수학적 배경은 AI 분야에서 중요한 역할을 하며, 이를 통해 양자 컴퓨팅 및 다양한 모델을 이해하는 데 필수적이다.
• AI 모델 설계에는 컴퓨터 하드웨어에 대한 이해가 필수적이며, 이는 GPU와 슈퍼컴퓨터를 포함한다.
• 효율적인 AI 모델 구현을 위해서는 알고리즘뿐만 아니라 하드웨어 아키텍처 이해가 중요하므로, 두 가지 측면 모두를 잘해야 한다.
• 전문가는 전문 분야에 집중하되, 다양한 사람들과의 소통 능력을 갖추어야 한다.
• AI 분야의 급변하는 환경에 적응하기 위해서는 새로운 용어와 개념을 이해하기 위한 지속적인 학습이 필요하다.

2.1. 인공지능(AI)와 수학의 관계 [00:09:00]

• 김정호 교수는 대학원에서의 경험을 토대로 인공지능과 양자 컴퓨터 같은 학문을 배우는데 있어 수학이 필수적임을 강조하고 있다.
• 물리 및 양자 역학도 수학으로 표현될 수 있으며, 이는 AI 개발에도 결정적 역할을 한다고 주장한다 .
• 이러한 수학적 기초가 학생들의 문제 해결 능력을 크게 향상시킨다고 말한다 .

2.2. 학생 지도와 실무 능력의 중요성 [00:10:16]

• 김 교수는 수학적 이해와 AI 전문가로서의 균형을 강조하며, 학생들의 개인적 성장도 도와주고자 한다 .
• 주로 AI 관련 연구를 수행하는 학생들을 지도하고 있으며, 이들이 다양한 분야에서 실무에 필요한 능력을 개발할 수 있도록 한다 .
• 이 과정을 통해 학생들이 학문적 성과뿐만 아니라 실질적인 능력을 갖추도록 돕고 있다 .

2.3. AI 연구 및 산학 협력의 필요성 [00:11:35]

• 김 교수는 반도체와 AI 등 첨단 기술 분야에서의 연구 경험을 바탕으로, 다양한 분야의 통합적 접근이 필요하다고 설명한다 .
• 학문적 연구와 실제 산업의 필요성을 잘 이해해야 하며, 이러한 연구를 통해 실무에 기여할 수 있는 인재를 배출하는 것이 목표이다.
• AI와 반도체 연구에 있어서 하드웨어와 소프트웨어 모두에 대한 깊은 이해가 필수적임을 강조한다 .

2.4. 전문성 개발과 리더십 [00:15:04]

• 한 분야에서 숙련된 전문가가 되기 위해서는 지속적인 노력이 필요하며, 이는 팀원과의 원활한 소통 능력에서도 중요한 요소가 된다.
• 다양한 분야에 대한 이해가 중요하며, 이를 통해 경영자 혹은 기술 리더로서의 역할을 수행할 수 있다고 설명한다 .
• 김 교수는 한 분야에서만 뛰어난 사람이 아닌, 다양한 기술을 통합적으로 이해하고 적용하는 능력을 갖춘 인재의 중요성을 강조하고 있다 .

 

3. 🤖 AI 시대의 수학적 이해의 중요성 [00:17:13] (8분)

• 미래 예측에는 자본 투자, 정치 게임, 그리고 지정학적 문제를 포함한 여러 요소에 대한 이해가 필요하다.
• 기업들은 엔지니어의 성장을 지원해야 하며, 현재 한국 기업들은 제조업 중심의 구조로 인해 인재가 성장하기 어려운 상황이다.
• AI 시대에는 수학적 개념의 이해가 필수적이며, 수학을 잘하지 못하는 학생들은 불리할 수 있다.
• 수학은 문제 해결을 위한 논리적 사고와 선택을 도와주며, 문과 학생들에게도 그 중요성이 강조된다.
• 한국의 수학교육이 주로 문제풀이 중심으로 이루어져 있어 학생들이 수학에 대한 흥미를 잃게 되는 경향이 있으며, 이러한 교육 방식이 이과 인재 양성의 실패로 이어질 수 있다.

3.1. 미래 예측과 인재 성장의 필요성 [00:17:13]

• 미래를 예측하기 위해서는 지정학적인 이해와 더불어 반도체 설계 및 관련 기업들과의 협력이 필수적이다 .
• 엔지니어들은 30대부터 60대까지 기업의 성장 지원과 기업문화의 변화를 통해 성장해야 한다 .
• 현재 한국의 기업 문화는 제조업 중심으로, 인재 육성에서 부족함이 있다는 비판이 있다 .

3.2. 수학과 인공지능의 상관관계 [00:18:56]

• 수학을 이해하지 못할 경우 AI 시대에서 불리할 수 있으며, AI를 잘 사용하기 위해 수학적 개념이 필요하다 .
• 인공지능 알고리즘 이해를 위해 지도학습과 강화학습이 있으며, 이는 수학적 표현과 이해가 필요하다 .
• 중고등학교 수학 교육은 단순 문제풀이에 집중하고 있어, 창의적인 문제 해결 능력을 키우는 데 한계가 있다는 의견이 제기된다 .

3.3. 수학 교육의 변화 필요성 [00:24:33]

• 현재의 수학 교육은 입시 중심적이며, 창의적인 사고와 흥미를 일깨우는 방식으로 변화해야 한다 .
• 직관적이고 창의적인 문제 해결 관점에서 접근해야 수학에 관한 흥미를 잃지 않을 수 있다 .
• 은퇴 후 새로운 형태의 수학 강의 제공을 통해 이러한 교육 변화에 기여하고 싶다는 의견이 있다 .

 

4. 🚀 공학 분야의 인재 양성과 연구원 선발 기준 [00:25:59] (7분)

• 카이스트에서 학생을 선발할 때, 연구실 면담을 통해 인재를 뽑으며, 매년 세 명의 학생만 받을 수 있다.
• 연구실에서는 논문보다 산업계에서 받은 아이디어를 바탕으로 새로운 접근 방식을 강조하며, 논문을 먼저 보는 것을 피하라고 권장한다.
• 수학적 논리성과 문제 해결 능력이 중요하며, 운동과 연애를 잘하는 학생을 선호하는 이유는 감정적으로 어려운 상황을 잘 극복할 수 있기 때문이다.
• 지원자가 많을수록 좋은 인재를 선발할 가능성이 높아지며, 경쟁력 있는 인재가 필요하다는 점을 강조한다.
• 공학 분야는 전 세계적으로 활동할 수 있는 기회와 창조성을 제공하며, 사회 기여 가능성이 크다고 주장한다.

4.1. 학생 선발 및 교육철학 [00:25:59]

• 김정호 교수는 대학원생 선발 시 학점이 높은 학생뿐만 아니라 다양한 경험을 가진 학생도 선호한다는 입장을 설명한다 .
• 연구 방법론에서 논문 중심보다는 산업계의 실제 사례나 아이디어를 참고하는 것이 더 유익하다고 강조한다 .
• 성실함과 다양성 모두 중요한 덕목이며, 학생들이 학업과 연구 외에도 다양한 능력을 개발해야 한다고 주장한다 .

4.2. 학생들의 비학업 활동 및 개인 발전 [00:29:10]

• 김정호 교수는 학생들이 수학 외에도 운동이나 연애 등 비학문적인 활동을 통해 다양한 경험을 쌓기를 권장한다 .
• 학생들이 사회적 관계와 책임의 중요성을 인식하도록 결혼과 가족 생활의 예시를 통해 설명한다 .

4.3. 산업계와 인재 양성 [00:29:55]

• 진로를 고민하는 젊은이들에게 AI와 반도체 분야에 대한 필요성과 기회를 강조한다 .
• 과학과 공학은 세계적인 경쟁력을 갖춰야 하는 분야이며, 글로벌 시장에서의 기회와 도전을 언급한다 .
• 공학의 창의성과 사회 기여의 중요성을 강조하며, 학생들이 산업 분야에서 혁신적인 역할을 수행할 수 있도록 도와야 한다고 주장한다.

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5. 📊 AI 및 반도체 분야의 미래와 교육 필요성 [00:33:14] (8분)

• 반도체산업은 재료, 공정, 설계, 패키징, 컴퓨터 아키텍처 등 여러 단계를 통합적으로 이해해야 하며, 컴퓨터 아키텍처를 알아야 새로운 재료를 활용할 수 있다.
• AI 및 소프트웨어의 중요성이 강조되며, 특히 HBM이나 GPU의 발전과 함께 소프트웨어 전공자의 승진 기회가 제한되는 문제를 지적한다.
• KPI(Key Performance Indicator) 기준이 매출액으로 설정되어 있어 소프트웨어 분야가 평가받기 어렵기 때문에, KPI의 변화를 요구하며 임원 평가 시스템도 재조정되어야 한다.
• 한국 교육과 기업의 문제는 다양성의 결여에 있으며, 학생들이 전공 선택의 자유를 통해 다양한 분야로 나아갈 수 있는 환경 조성이 필요하다.
• AI 및 반도체와 관련된 인재 양성을 위해, 국립대학교에 AI 및 반도체전공 학과를 설립하고, 필수적인 AI 교육을 모든 전공에서 제공해야 한다.

5.1. 반도체와 인공지능 산업의 핵심 요소 [00:33:14]

• 반도체 산업에서는 재료부터 컴퓨터 아키텍처까지 여러 단계가 필수적이다 .
• 인공지능 개발과 서비스를 포함하여, 새로운 사업 분야를 결정하기 위해 여러 기술을 이해해야 한다 .
• 현대 기업은 다양한 분야와 협력해 인재를 양성하고, 30년 이상의 긴 시간을 투자한다 .

5.2. 다양한 교육과 평가 시스템의 필요성 [00:34:34]

• 한국 교육과 기업은 다양성 결여 문제가 있으며, 미국은 조금 더 다양성을 가지고 있다 .
• 대학교에서는 평생 학습이 불가능하며 기업이 인재 성장을 도와야 한다 .
• AI 반도체는 물리적 한계에 도달하면서 소프트웨어가 중요해지고 있지만 기업의 KPI가 이를 잘 반영하지 못한다 .

5.3. 인공지능 시대와 교육의 변화 [00:37:25]

• 인공지능 시대에는 AI를 개발, 적용, 배달하는 세 가지 역할이 있을 것이다 .
• 인공지능 개발을 위해서는 수학이 중요하며, 여러 도메인의 지식을 알아야 한다 .
• 한국은 AI를 활용하는 엔지니어를 양성하는 것이 중요하며, 각 분야에서 AI의 기본적인 교육이 필요하다 .

5.4. 인프라와 인재 양성의 필요성 [00:40:28]

• 중국 대학의 반도체 전공자는 많지만 한국은 부족하다 .
• 국립대와 과학기술원이 AI 및 반도체 학과를 더 많이 열어야 한다 .
• 한국은 슈퍼 컴퓨팅 데이터 센터 등의 인프라가 부족하여 국제적 비교에서 위기 상황이다 .

 

원본영상

https://youtu.be/hggIthv3jUk