인공 일반 지능이란 무엇입니까? 당신이 알아야 할 모든 것

인공 일반 지능(AGI)은 인간과 유사한 방식으로 생각하고, 행동하며, 학습할 수 있는 기계를 만드는 것을 목표로 합니다.

인공 지능(AI)은 이미 기계가 작업을 수행하는 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 오늘날 AI 도구로 훈련된 컴퓨터는 이미지 생성, 텍스트를 음성으로 변환, 유틸리티 제어 등 다양한 개인 및 전문적인 작업을 처리할 수 있습니다.

하지만 현재의 AI는 진정한 지능이라고 보기는 어렵습니다. 이러한 자동화 기술은 상당한 시간과 노력을 들인 학습 과정을 거쳐야만 작동합니다.

그렇다면 스스로 학습할 수 있는 진정한 지능형 컴퓨터 응용 프로그램은 어떨까요? 이것이 바로 인공 일반 지능(AGI)의 영역입니다. 지금부터 이 혁신적인 기술에 대해 자세히 알아보겠습니다!

소개

AGI는 소프트웨어와 하드웨어를 지능적으로 결합하여 인간과 유사한 인지 능력을 구현하는 기술입니다. 때로는 강인공지능(Strong AI) 또는 완전인공지능(Full AI)이라고도 불립니다.

간단히 말해, AGI 시스템은 이전에 접해보지 못한 새로운 문제를 제시받았을 때, 스스로 문제를 분석하고 인터넷 검색 등을 통해 해결책을 찾아낼 수 있는 능력을 갖춘 시스템입니다.

IBM, OpenAI, Microsoft, Google Brain, Darktrace, Deepmind와 같은 선도적인 기술 기업들이 AGI 기술 개발에 박차를 가하고 있습니다. 이들은 다음과 같은 특징을 가진 지능형 컴퓨터를 구현하고자 노력하고 있습니다.

인간과 유사한 일반 지능
특정 작업(타이핑, 말하기 등)에 국한되지 않는 광범위한 지능 표현
새로운 지식을 기존 경험과 연결하고 일반화하는 능력
질적으로 다른 학습 방법으로부터 이해를 도출하는 능력
실제 환경에서 작업을 인식하고 분석하는 능력

현재까지 진정한 인공 일반 지능(AGI)은 아직 개발되지 않았습니다. IBM Strong AI와 Google Brain이 일부 진전을 보이고 있지만, 아직 상용화 단계에는 이르지 못했습니다.

이점 및 필요성

위험한 환경에서 인간을 대체할 AGI에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 또한 AGI 컴퓨터는 업무 효율성을 크게 향상시켜 생산성을 예측 불가능한 수준으로 끌어올릴 수 있습니다.

AGI 응용 프로그램은 인류가 의학, 의료, 공급망, 경제, 금융, 사회 과학 등 다양한 분야에서 해결하기 어려운 과제들을 해결하는 데 도움을 줄 수 있을 것입니다.

AGI 개발의 중요성을 보여주는 다른 주요 이유들은 다음과 같습니다.

AGI 응용 프로그램은 위험 평가 프로젝트에서 원인과 결과에 대한 깊은 이해를 통해 인간을 지원할 수 있습니다.
AGI는 색상, 소리, 깊이, 시각, 크기 등 다양한 감각 정보를 효과적으로 처리하고 활용할 수 있습니다.
이러한 지능형 컴퓨터 프로그램은 로봇 팔이 전자 부품을 조립하는 것과 같은 복잡한 미세 운동 기술을 수행하도록 명령할 수 있습니다.
AGI의 자연어 처리(NLP) 기능을 통해 자동화가 더욱 쉬워집니다. 몇 가지 키워드만으로 AGI 도구가 필요한 자동화된 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
AGI는 문제를 분석하고 실제 환경을 평가한 후, 자체적으로 해결책을 찾을 수 있습니다. 미리 정의된 조건(If/Then, If/Else 등)을 따르지 않아도 됩니다.
AGI는 독창적인 아이디어를 통해 콘텐츠 제작자, 예술가, 디자이너, 설계자에게 영감을 줄 수 있습니다.
AGI 앱은 감성 및 사회적 지능을 보여주므로, 놓치지 않고 뛰어난 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.

AI 대 AGI

#1. 작동 방식

AI(좁은 AI라고도 함)는 반응형 스마트 애플리케이션입니다. 특정 이벤트나 신호를 받으면, 미리 정의된 작업 목록에 따라 반응합니다.

반면에 AGI는 특정 이벤트 트리거에 의존하지 않습니다. 사람처럼 능동적으로 반응하여 문제를 예방하고 해결하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

#2. 행동 범위

좁거나 약한 AI는 작업 범위가 제한적입니다. 예를 들어, 글쓰기 AI는 자동차를 운전할 수 없고, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 이러한 제한적인 응용 분야는 생산 수준에서 개발 비용을 높이고 비효율성을 초래합니다.

반면, 하나의 AGI는 전체 제조 공장, 지역 내 수천 채의 주택, 회사의 모든 사무실 등 대규모 운영을 관리할 수 있습니다. AGI는 인지 학습, 추론, 사전 조치 능력 등을 갖추고 있어 다양한 문제에 대응할 수 있습니다.

#3. 문제 해결 능력

좁은 AI는 GPS 내비게이션, 키워드 기반 웹 검색, AI 글쓰기, AI 코드 완성 등 주로 제한된 범위의 문제를 해결합니다.

반면, AGI는 시장, 고객, 제품을 분석하여 현장 마케팅 전략을 수립하는 것과 같이 보다 복잡하고 개방적인 문제를 처리할 수 있습니다.

#4. 기억 용량

대부분의 약한 AI 프로그램은 제한된 메모리 시스템을 사용합니다. 이러한 AI는 일련의 인공 신경망과 훈련 데이터베이스에 의존하며, 데이터베이스나 알고리즘이 오래되면 제대로 작동하지 못합니다.

AGI는 로컬 데이터베이스, 클라우드 데이터베이스, 인터넷 등 광범위한 지식 리소스를 활용하여 거의 무한한 메모리 용량을 제공합니다.

#5. 업그레이드

비즈니스 요구 사항과 시장 동향 변화에 따라 약한 AI는 정기적으로 업그레이드해야 합니다.

반면에 AGI는 스스로 메모리와 데이터베이스를 업데이트합니다. 따라서 인간의 개입이 필요하지 않습니다.

접근 방식

#1. 하위 기호적 접근

이 접근 방식에서 AGI 개발자는 인간의 두뇌와 유사한 애플리케이션을 사용합니다. 예를 들어, DeepMind의 AlphaGo, 컨볼루션 신경망, 딥러닝 시스템 등이 있습니다.

#2. 기호적 접근

이 방법에서 AGI 개발자는 순서도, 기호, if-then 문 등을 활용합니다. AGI는 기본적인 알고리즘을 사용하여 지식 기반을 학습하고 생성합니다. 또한, 알고리즘과 기호를 실제 세계와 비교하여 약한 AI보다 더 나은 사고 과정을 개발할 수 있습니다.

#3. 전신 접근법

이 개념에서 AGI 개발자들은 인간과 유사한 신체에 모든 소프트웨어, 하드웨어, 네트워크, 감각 기능을 통합하고자 합니다. 이를 통해 휴머노이드 로봇은 걷고, 말하고, 사람을 만지는 등 다양한 작업을 수행할 수 있게 됩니다.

#4. 하이브리드 접근 방식

AGI 개발을 위한 하이브리드 접근 방식은 하위 기호적 접근과 기호적 접근을 모두 활용합니다.

이 범주의 대표적인 예시는 휴머노이드 로봇 Sophia입니다. Sophia는 기호 시스템과 연결주의 시스템을 모두 사용합니다. 예를 들어, Sophia는 기능 수행을 위해 CogPrime 아키텍처와 AtomSpace 데이터베이스를 활용합니다.

#5. 수학적 접근

연구자들은 AGI의 무한한 계산 능력을 할당하는 것을 목표로 합니다. 이러한 스마트 앱과 장치는 뛰어난 의사 결정을 내리는 데 필요한 수많은 수학적 문제 해결을 수행할 수 있습니다.

AGI는 어떻게 작동합니까?

AGI 프로그램은 인간 수준의 인지 능력을 달성하기 위해 다양한 기술을 활용합니다. 아래에서 자세히 살펴보겠습니다.

입력 및 출력(I/O)

AGI는 다양한 센서를 사용하여 제조 공장 또는 자율 주행 자동차와 같은 환경에서 작업을 수행합니다. 이러한 센서는 시각, RFID, 온도, 압력, 속도, 동작 등을 감지할 수 있습니다.

또 다른 AGI 그룹은 사무실에서 업무를 처리하기 위해 OCR, 데이터베이스 커넥터 등이 필요할 수 있습니다.

운동 능력

전신 로봇, 로봇 팔, 자율 주행 자동차 등은 미세한 움직임을 통해 작동합니다. AGI는 신경망, 3D 이미지 처리, 시각 모방 등에서 습득한 운동 기술을 사용합니다.

NLP

AGI는 웹사이트 기사, 연구 저널, eBook, YouTube 동영상 등 다양한 소스에서 학습할 수 있습니다. 이를 위해 AGI 애플리케이션은 먼저 자연어를 기계어로 해석하는 방법을 학습해야 합니다.

추론 및 문제 해결

AGI 로봇 또는 애플리케이션은 종종 시뮬레이션을 사용하여 복잡한 문제를 해결합니다. 방대한 처리 및 메모리 기능을 갖추고 있기 때문에 여러 시뮬레이션을 동시에 실행하고 성공률에 따라 최적의 시뮬레이션을 선택할 수 있습니다.

창의적 사고

AGI는 여러 신경망을 사용하여 예술 작품, 음악, 기사 등 독창적인 아이디어를 생성할 수 있습니다.

안면 인식 및 사운드 처리

사람과 상호 작용하는 휴머노이드 AGI는 주로 사운드 분석과 안면 인식을 사용합니다. 환경에서 오디오 및 비주얼 데이터를 처리하고 기존 지식 기반과 비교하여 사람과 상호 작용할 수 있습니다.

도전 과제

인공 일반 지능은 AI 분야를 혁신할 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 이 수준에 도달하는 것은 결코 쉽지 않습니다. AGI 개발의 주요 어려움과 과제는 다음과 같습니다.

#1. 인간과 같은 기술 습득

진정한 인간 수준의 지능을 구현하기 위해서는 AGI가 운동 기술, 자연어 이해, 감각 지각, 정서적 및 사회적 연결, 창의성 등 다양한 능력을 습득해야 합니다.

#2. 작업 프로토콜 부재

원활한 협업을 위한 AI 시스템 표준 작업 프로토콜이 아직 마련되지 않았습니다. 따라서 포괄적인 AGI 시스템을 개발하는 과정에서 기술적인 어려움이 발생할 수 있습니다.

#3. 비즈니스 연계 부족

AI를 기존 시스템에 통합하는 것은 여전히 복잡한 과정입니다. 관련 이해 관계자들이 여전히 운영 매개 변수를 제대로 이해하지 못하기 때문에 AI 개발을 비즈니스 목표와 일치시키는 데 어려움이 있습니다.

#4. 의사소통 격차

별도의 AI 시스템 간에 여전히 의사소통 격차가 존재합니다. 이러한 시스템 간의 원활한 데이터 공유가 불가능하기 때문에 AI 모델의 상호 학습이 저해되고 보편성이 떨어집니다.

#5. AGI 방향 부재

기업 비즈니스 운영에서 AGI를 구현하기 위한 구체적인 계획이나 방향이 부족합니다. 따라서 AGI 구현 비용이 많이 들고 과정이 복잡해집니다.

AGI의 위험

AGI의 데이터베이스가 제한적인 경우, 기업과 가정에 피해를 줄 수 있는 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다.
AGI는 지능형 해킹 공격의 대상이 될 수 있습니다. 해커가 AGI 시스템을 무력화시키면 전체 비즈니스에 큰 피해를 입힐 수 있습니다.
AI 개발자들은 프로토타입 AGI가 편향된 결정을 내리는 다양한 사례를 보고했습니다.
AGI에 무제한 데이터베이스 액세스 권한을 부여하면 전 세계적으로 개인 정보 보호 규정을 위반할 수 있습니다.

다음으로 인공 일반 지능의 실제 사례를 살펴보겠습니다.

실제 사례

#1. ROSS의 AI 검색

AI 변호사 ROSS는 3초 이내에 수십억 건의 법률 문서를 검색할 수 있습니다. 법률 관련 질문을 입력하면 정확한 답변을 제공합니다.

ROSS는 순위, 검색, 이해 등 다양한 스마트 기술을 활용하기 때문에 AGI로 볼 수 있습니다. 또한, 법률 분야의 모든 부분을 다루고 있어 폭넓은 행동 범위를 가집니다.

#2. 알파고

AlphaGo는 AI 기반의 바둑 게임 플레이어입니다. 프로 바둑 기사를 이긴 최초의 스마트 머신입니다. 행동 범위는 제한적이지만, 스스로 학습하는 능력을 갖추고 있습니다. AlphaGo는 경쟁자 및 자신의 실수로부터 학습할 수 있습니다.

#3. OpenAI의 번들 AI 도구

OpenAI의 다양한 AI 시스템은 API 호출을 통해 결합되었을 때 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다.

GPT-3는 간단한 문장이나 단서를 통해 자연어 기반 텍스트를 생성합니다. FableStudio의 스토리 중심 “가상 존재”와 같은 많은 온라인 게임 및 혼합 현실 경험은 대화형 스토리 제작에 GPT-3을 활용합니다.
Codex는 개발자가 자연어 입력을 코드로 변환하여 코딩 작업을 보다 편리하게 할 수 있도록 도와줍니다.
DALL·E는 NFT 제작자 및 디지털 아티스트가 몇 분 안에 수천 개의 독창적인 작품을 만들 수 있도록 지원합니다. 또한 AI는 이미지 편집 기능도 제공합니다.

#4. IBM 왓슨

IBM Watson은 비즈니스를 위한 풀 서비스 AI 번들입니다. 다양한 응용 분야를 제공하기 때문에 AGI로 분류할 수 있습니다. 다양한 Watson AI에는 다음과 같은 것들이 있습니다.

고객 서비스 또는 가상 지원을 위한 IBM Watson Assistant
복잡한 비즈니스 문서에서 인사이트와 답변을 생성하는 IBM Watson Discovery
IBM Watson 자연어 이해 및 분류 도구

마지막 말

지금까지 인공 일반 지능의 개념을 살펴보았습니다. 또한 AGI의 작동 방식, 과제, 실제 사례, 위험성 등에 대해 알아보았습니다.

이 정보를 통해 인공 지능 개발 프로젝트를 올바르게 계획하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 프로젝트는 차세대 스마트 애플리케이션을 포함할 수 있을 만큼 충분히 유연해야 하며, AGI로 발전할 가능성을 염두에 두어야 합니다.

운영 효율성을 높이고 비용을 절감하고자 하는 기업이라면, AGI가 해결책이 될 수 있습니다. 물론 아직 더 많은 개발이 필요하지만 말입니다.

다음으로 기계 학습에 대해 자세히 알아보시면 도움이 될 것입니다.

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