일반 인공지능(AGI): 인공지능의 다음 단계

인공지능(AI)의 개선과 새로운 적용 외에도 일반 인공지능(AGI)이 등장하면 인공지능의 다음 도약이 일어날 것이라는 데 대부분의 사람들은 동의합니다. 우리는 AGI를 인간이 수행할 수 있는 지적 작업을 이해하거나 학습하는 기계 또는 컴퓨터 프로그램의 가상 능력으로 광범위하게 정의합니다. 그러나 이것이 언제, 어떻게 달성될지에 대해서는 합의가 거의 이루어지지 않았습니다.

각각 특정 문제를 해결하는 다양한 AI 애플리케이션을 충분히 구축할 수 있다면 이러한 애플리케이션은 결국 함께 AGI 형태로 성장할 것이라는 견해가 있습니다. 이 접근 방식의 문제점은 소위 "좁은" AI 애플리케이션이 정보를 범용 형식으로 저장할 수 없다는 것입니다. 따라서 다른 좁은 AI 애플리케이션은 이 정보를 사용하여 범위를 확장할 수 없습니다. 따라서 언어 처리와 이미지 처리를 위한 애플리케이션을 서로 연결하는 것은 가능하지만 인간의 두뇌가 청각과 시각을 통합하는 것과 같은 방식으로 이러한 애플리케이션을 통합할 수는 없습니다.

다른 AI 연구자들은 충분한 컴퓨터 성능으로 충분히 큰 기계 학습(ML) 시스템을 구축할 수 있다면 자동으로 AGI를 보여줄 것이라고 믿습니다. ML이 실제로 어떻게 작동하는지 더 깊이 파고든다는 것은 가상의 ML 시스템이 직면할 수 있는 모든 상황을 포함하는 훈련 세트가 있다는 것을 의미합니다. 전문가 시스템은 도메인별 지식을 포착하려고 시도하지만 시스템의 근본적인 이해 부족을 극복하기 위해 충분한 사례와 예시 데이터를 생성하는 것이 불가능하다는 것이 수십 년 전에 분명히 입증되었습니다.

이 두 접근 방식의 문제점은 기껏해야 똑똑해 보이는 인공 지능만 만들 수 있다는 것입니다. 그들은 여전히 ​​미리 결정된 스크립트와 수백만 개의 학습 예제에 의존하고 있습니다. 그러한 AI는 여전히 단어와 이미지가 물리적 우주에 존재하는 물리적 사물을 나타낸다는 사실을 이해하지 못할 것입니다. 그들은 여전히 ​​여러 감각에서 나오는 정보를 결합할 수 없습니다. 따라서 언어와 이미지 처리 응용 프로그램을 결합하는 것은 가능하지만 시각, 청각 및 환경과의 직접적인 상호 작용을 인간의 두뇌만큼 원활하게 통합할 수 있는 방법은 아직 없습니다.

AGI가 성공하려면 무엇이 필요합니까?

진정한 AGI를 달성하려면 연구자는 계속 확장되는 데이터 세트에서 의식의 세 가지 기본 구성 요소를 포함하는 보다 생물학적으로 의미 있는 구조로 초점을 옮겨야 합니다. 환경에 대한 정신적 모델, 현재 행동과 상상력을 기반으로 미래 결과를 인식할 수 있게 해주며, 여러 잠재적 행동을 고려하고 그 결과를 평가하고 선택할 수 있게 해줍니다. 간단히 말해서, AGI는 주변 세계를 경험하기 위해 인간과 동일한 상황 및 상식적 이해를 나타내기 시작해야 합니다.

이 목표를 달성하려면 인공 지능의 컴퓨팅 시스템은 인간 두뇌의 생물학적 과정에 더 가까워야 하며, 그 알고리즘은 오늘날의 인공 지능에 대한 엄청난 요구보다는 무한한 연결을 통해 추상적인 "사물"을 구축할 수 있도록 허용해야 합니다. 어레이, 훈련 세트 및 컴퓨터 성능. 이러한 통합 지식 기반은 시각, 청각, 운동 및 음성 모듈이 포함된 모바일 인식 포드와 통합될 수 있습니다. 이러한 포드를 사용하면 전체 시스템이 수행하는 모든 작업에서 빠른 감각 피드백을 경험할 수 있으며, 시간이 지남에 따라 진정한 AGI에 가까워지고 궁극적으로 작동을 시작할 수 있는 엔드투엔드 시스템이 됩니다. 사람들과 더 잘 일하십시오.

그런 시스템이 있더라도 AGI의 실제 출현은 크게 두 가지 이유로 하룻밤 사이가 아닌 점진적으로 이루어질 가능성이 높습니다. 첫째, 아마도 가장 중요한 것은 AGI를 개발하는 것은 분명히 매우 복잡하고 어려운 작업이며 컴퓨터 과학, 신경 과학, 심리학을 포함한 여러 분야에서 상당한 발전이 필요하다는 것입니다. 이는 수많은 과학자와 엔지니어의 기여를 포함하여 수년간의 연구 개발을 의미하지만, 좋은 소식은 현재 많은 연구가 진행되고 있다는 것입니다. AGI의 다양한 구성 요소는 다양한 분야에서 연구되면서 등장하게 될 것입니다.

그러면 AGI의 많은 기능이 그 자체로 시장 가치를 갖기 때문에 즉각적인 만족이 AGI의 출현을 늦출 수 있습니다. 개발된 기능은 Alexa가 이해하는 방식을 향상시킬 수 있고, 새로운 비전 기능은 자율주행차를 향상시킬 수 있으며, 개별 개발은 상업적으로 실행 가능하기 때문에 빠르게 시장에 출시될 수 있습니다. 그러나 이러한 보다 전문화되고 개별적으로 판매 가능한 AI 시스템이 공통의 기본 데이터 구조를 기반으로 구축될 수 있다면 서로 상호 작용하기 시작하여 진정으로 이해하고 학습할 수 있는 더 넓은 맥락을 구축할 수 있습니다. 이러한 시스템이 더욱 발전할수록 서로 협력하여 더욱 광범위한 지능을 창출할 수 있을 것입니다.

이러한 측면이 증가함에 따라 인공지능 시스템은 개별 영역에서 더욱 인간과 유사한 성능을 발휘하게 되며, 시스템이 강화됨에 따라 초인적인 성능으로 발전하게 됩니다. 하지만 동시에 모든 영역에서 성능이 동일할 수는 없습니다. 이는 어느 시점에서 우리가 AGI의 임계값에 접근한 다음 임계값과 동일해지고 임계값을 초과할 것임을 시사합니다. 그 후 어느 시점에는 인간보다 훨씬 더 나은 지능을 가진 기계를 갖게 될 것이고 사람들은 아마도 AGI가 존재할 수도 있다는 데 동의하기 시작할 것입니다. 결국 AGI는 시장이 요구하기 때문에 구현되어야 합니다.

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