인공 일반 지능(AGI)에 대한 설명 및 단순화

모든 것을 알고 우리의 모든 문제를 해결할 수 있는 똑똑한 컴퓨터는 오랫동안 공상과학 소설의 중요한 소재였습니다. 인공 범용 지능(AGI)은 바로 그 꿈을 실현하는 기술을 의미합니다.

ChatGPT와 DeepSeek처럼 우리가 말하고 답하는 모든 것을 놀라운 방식으로 이해하는 것처럼 보이는 대규모 언어 모델의 등장은 AGI를 개발하기 위한 추가 연구를 촉발했습니다. 그러나 지능 자체는 많은 사람들이 생각하는 것처럼 단순하지 않습니다.

이 글에서는 인공 일반 지능(AGI) 문제를 살펴보고, 이 모든 것이 일상 생활에 어떤 의미를 갖는지 이해하기 위해 함께 작용하는 모든 요소를 ​​고려합니다.

AGI란?

인공 일반 지능(Artificial General Intelligence)은 인간 수준의 지능과 비슷하거나 심지어 능가하는 인공지능의 한 유형입니다. 다시 말해, AGI를 갖춘 컴퓨터 시스템은 모든 지능 영역에서 인간과 동일한 성능을 발휘할 것으로 기대됩니다.

이러한 수준의 지능은 AGI가 한 번 학습한 후, 새로운 프로그래밍 없이도 해당 기술을 사용하여 다른 영역의 작업을 완료할 수 있는 능력에 기반합니다. 이는 마치 탁구를 배우고 그 지식을 활용하여 론 테니스를 치는 것과 같습니다.

이러한 지능형 시스템은 현재의 LLM과 다릅니다.LLM 대규모 언어 모델 ) 특정 작업을 위해 훈련된 인공 좁은 지능(ANI)으로 알려져 있습니다. 따라서 대규모 언어 모델은 인간보다 훨씬 빠른 속도와 효율성으로 방대한 양의 텍스트를 처리할 수 있지만, 텍스트만 처리하는 데 국한되어 있으며, 텍스트 처리 기술을 다른 분야나 작업에 사용하기는 어렵습니다.

진정한 인공 일반 지능으로 간주되려면 시스템이 특정 특징을 갖춰야 합니다. 이러한 특징은 다음과 같습니다.

• 청각 및 시각을 인식하는 능력
• 사건과 상황으로부터 배우는 능력
• 사회적, 정서적으로 참여할 수 있는 능력
• 지식을 표현하는 능력
• 불확실한 상황에서 추론하고 해결책을 찾는 능력
• 미리 계획하는 능력
• 자연스러운 인간 언어로 의사소통하는 능력
• 다양한 기술을 여러 도메인에 적용할 수 있는 능력
• 정밀한 운동 기술을 통해 신체적으로 탐색할 수 있는 능력
  

AGI 대 ANI

연구자들은 AI 시스템을 할 수 있는 것과 할 수 없는 것에 따라 분류했습니다. AGI와 ANI는 이러한 분류 중 두 가지로, 인공 일반 지능과 인공 좁은 지능을 의미합니다.

현재 출시된 대부분의 AI 시스템은 적용 범위가 좁기 때문에 ANI(인공지능)입니다. 예를 들어, 대규모 언어 모델은 먼저 자연어 처리에 대해 학습한 후, 이메일 읽기, 웹 서핑, 챗봇으로 질문에 답변하는 등 특정 작업에 맞춰 미세 조정됩니다.

오디오 데이터를 기반으로 훈련된 인공 지능(AI) 애플리케이션은 오디오 데이터에 대한 이해를 바탕으로 비디오 데이터를 효과적으로 이해하거나 조작할 수 없습니다. AGI는 AI 알고리즘이 오디오 데이터에 대한 이해를 바탕으로 비디오 데이터를 효과적으로 이해하거나 조작할 수 있도록 함으로써 이러한 한계를 극복하고자 합니다. 지식을 얻다 다양한 도메인에 걸쳐.

AGI 대 ASI

또 다른 차이점은 인공 일반 지능(AGI)과 인공 초지능(ASI)의 차이입니다. AGI는 인간 지능과 대등하거나 경쟁할 수 있는 시스템을 개발하는 것을 목표로 하는 반면, ASI는 인간 수준의 지능을 몇 배나 능가하는 시스템을 목표로 합니다.

이러한 기술은 오늘날 우리에게 수십 년 또는 수백 년 후의 일처럼 보이지만, 다른 관점에서 살펴보면 초인공지능(ASI)이 타당합니다. 예를 들어 ChatGPT나 Grok과 같은 좁은 범위의 AI 시스템은 인간 능력을 훨씬 뛰어넘는 속도로 데이터를 분석하고 구성할 수 있습니다. 따라서 좁은 범위에서 이미 인간을 능가하고 있습니다. 초인공지능은 시스템이 먼저 일반적인 지능을 갖추고 속도, 효율성 등으로 인간을 능가해야 합니다.

AGI의 기반 기술

AGI를 달성하려면 인공지능 분야의 최신 혁신과 기술을 활용하는 연구자들이 필요합니다. 각 기술은 고유한 장점을 가지고 있는데, 인공 일반 지능(AI) 애플리케이션은 진정한 일반 기능. 주요 기술 중 일부는 다음과 같습니다.

• NLP 자연 언어 처리: NLP(자연어 처리)는 ChatGPT, Grok, Deepseek과 같은 시스템의 핵심 기술입니다. NLP는 컴퓨터 시스템이 언어를 토큰이라는 간단한 데이터 포인트로 분해하여 알고리즘을 생성함으로써 인간의 언어를 이해하고 심지어 생성할 수 있도록 합니다. NLP 시스템은 단어 간의 관계를 이해하여 어떤 문장이나 단어 시퀀스에서 다음에 나올 단어를 추측할 수 있습니다.
  
• 머신 러닝: 이것은 알고리즘을 사용하여 기계를 활성화하는 프로세스입니다. 배우다 기계 학습은 미래에 유사한 사물을 인식하거나 심지어 스스로 그러한 패턴을 재현할 수 있도록 합니다. 신경망, 의사결정 트리, 분류기, 베이지안 시스템 등 다양한 머신러닝 방법이 있습니다. 머신러닝은 인공지능의 기반이 되는데, 기계가 무언가를 학습하면 인간보다 더 빠르고 효율적으로 유사한 패턴을 식별할 수 있기 때문입니다.
  
• 생성형 AI: 생성적 AI는 현재 수많은 가능성으로 사람들을 매료시키고 있는 인공지능 분야입니다. 머신러닝이 패턴을 학습하고 미래에 이를 재현하는 데 중점을 두는 반면, 생성적 AI는 이러한 패턴을 사용하여 결과물을 생성하는 데 중점을 둡니다. 따라서 AI 시스템은 그림을 그리거나, 실제 그림을 만화로 그리거나, 시와 에세이를 쓰거나, 심지어 비디오를 제작할 수도 있습니다.
  
• 오디오: 인간은 주로 대화를 통해 소통합니다. 컴퓨터의 음성 인식 및 생성 모델은 점점 발전하고 있으며, 앞으로 AGI에 더욱 중요해질 수 있습니다.
  
• 컴퓨터 비전: 이것은 능력입니다 참조 물리적 세계를 탐색하고 탐색할 수 있어야 합니다. AGI 시스템은 컴퓨터 비전을 사용하여 이동하고, 텍스트, 그림, 비디오, 사람의 몸짓 등을 분석할 수 있습니다.
  
• 로보틱스: 로봇공학 분야는 걷기, 달리기, 공장 작업 등 물리적 환경을 효율적으로 탐색할 수 있는 기계를 개발하는 것을 목표로 합니다. 로봇 시스템은 또한 센서의 피드백을 활용하여 로봇이 미세한 움직임을 수행할 수 있도록 하는 감각 기능을 개발합니다. 로봇이나 로봇 부품을 AGI에 연결하면 AGI가 물리적 세계의 물체를 스스로 자유롭게 조작할 수 있게 됩니다.
  
• 바이오닉스: 바이오닉스는 아직 널리 개발되고 있는 인간/전자 인터페이스입니다. 목표는 마우스나 키보드 없이 인간의 입력을 컴퓨터 시스템으로 전송하여 시각적 피드백이나 더 효율적인 다른 것을 얻는 것입니다. AGI와 인간을 연결하는 바이오닉 인터페이스는 그 사람을 강력한 사이보그로 만들지만, 새로운 문제가 발생할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다.

AGI의 과제

AI 연구자들은 인공 일반 지능(ARGI)과 관련하여 많은 어려움에 직면하고 있습니다. 이러한 어려움은 AGI 시스템이 인간의 정신을 모방하도록 설계되었으며, 인간의 정신은 무한히 복잡하기 때문에 발생합니다. 다음은 주요 과제 몇 가지입니다.

• 감성 지능: 기계는 적어도 현재로서는 감정을 표현할 수 없습니다. 따라서 AGI 시스템이 아무리 많은 지식을 수집하고 처리하더라도, 진동이 무엇을 의미하는지 결코 이해하지 못할 것입니다. 좋아하는 팀이 이길 때 경기장의 열기를 느낄 수도 없고, 누군가의 행복이나 슬픔을 명확하게 표현하지 않고는 결코 알 수 없을 것입니다. 물론 일부 AI 시스템은 특정 단어에 반응할 수 있지만, 이는 단지 프로그램된 반응일 뿐입니다. 인공적인 것이지 실제적인 것이 아닙니다.
  
• 감각 지각: 인간은 한곳에 갇혀 있거나 뿌리내리지 않습니다. 인간은 다른 동물들처럼 보고, 느끼고, 냄새 맡고, 맛을 볼 수 있습니다. 이러한 감각들은 인간이 주변 환경을 인지하고 적절하게 탐색하는 데 도움을 줍니다. 따라서 AGI를 달성하려면 유사한 인지 능력이 필요합니다. 예를 들어, AI는 섹스가 얼마나 기분 좋은지 결코 알 수 없을 것입니다. 왜냐하면 AI에게는 섹스를 위한 기관이 없기 때문입니다.
  
• 과도한 훈련: AI 시스템은 또한 인간보다 더 많은 학습 데이터가 필요합니다. 인터넷에 방대한 양의 콘텐츠가 있다는 점을 고려하면 이는 큰 문제가 되지 않지만, 특정 틈새 주제를 스스로 학습하거나 이해하는 능력은 어려울 것입니다.
  
• 다중 도메인 연결: AGI 연구자들이 직면하는 또 다른 주요 문제는 특정 사건에서 얻은 지식을 다른 영역의 상황 해결에 어떻게 적용할 것인가입니다. 이는 AGI의 필수적인 특성인데, 인간, 그리고 실제로 많은 동물들이 현재 문제를 해결하는 데 있어 경험에 의존하는 것으로 잘 알려져 있기 때문입니다.
  

의식과 지각

의식은 사고 과정에 대한 인식이고, 지각은 감정에 대한 인식입니다. 인간은 의식과 지각을 모두 가지고 있으므로, 진정한 AGI 시스템은 이러한 특징을 모두 갖춰야 합니다.

많은 AI 기업과 연구자들은 자신들의 모델이 추론할 수 있기 때문에 의식이 있다고 주장합니다. 현재 대부분의 주요 LLM(대규모 추론 모델)에는 답을 제시하기 전에 사고 과정을 생성하는 대규모 추론 모델(LRM)이 포함되어 있습니다. 그러나 연구자들은 이러한 LRM이 실제로 추론하지 않는다는 것을 발견했습니다.오히려 패턴을 암기하세요. 

즉, AI 모델이 게임에서 당신을 이긴 것은 단순히 가능한 모든 수를 기억했기 때문이지, 게임의 각 단계에서 논리적으로 추론했기 때문이 아닙니다. 즉, 이전에 훈련되지 않은 게임이나 퍼즐이 제시되면 이러한 LRM은 실패하게 됩니다.

감각에도 동일하게 적용됩니다. 일부 AI 모델은 다음과 같습니다. LaMDA가 주장되었습니다 감각이 있다는 것은. 하지만 몸도 신경계도 없이 감정을 느끼는 것이 가능할까?

인간은 감정적인 동물이다

잠깐 다른 얘기를 해 봅시다. 인간은 감정적인 동물입니다. 그렇습니다. 인간은 감정과 이성적인 사고를 결합하여 자신의 존재를 형성합니다. 인간의 감정은 마치 그를 속박하는 감옥과 같습니다. 욕망, 야망, 공감, 두려움, 명예욕, 부에 대한 욕망 등등.

하지만 바로 이러한 감정들이 남성들을 최고의 자아로 이끄는 원동력입니다. 부자가 되고 싶거나 자신의 상사가 되고 싶은 마음이 없다면, 많은 남성들은 회사를 차릴 생각도 하지 않을 것이고, 성공하는 데 필요한 모든 것을 배우는 것은 더더욱 어려울 것입니다.

이것들은 인간을 일상의 노동에서 움직이는 원동력이며, 더 나은 미래를 향해 나아가기 위해 과거 경험을 활용하여 성공하고자 노력하는 이유이며, 다시 말해 감정적 욕망입니다.

여기서 질문은 이렇습니다. AGI가 인간 수준의 지능을 갖추도록 만들어졌다는 점을 감안할 때, 무엇이 AGI가 새로운 미지의 영역에서 학습하고 성장하고 시도하고 성공하도록 이끌 것인가?

윤리 및 추가 질문

연구자와 AI 기업이 해결해야 할 또 다른 문제는 법적 문제입니다. 고려해야 할 몇 가지 사항이 있으므로 하나씩 살펴보겠습니다.

• 법적 책임: 이처럼 고도로 지능적인 시스템의 행동에 대해 누가 법적 책임을 져야 할까요? 오늘날의 생성 AI 시스템은 잘 설계되어 있어 불쾌하거나 다른 방식으로 잠재적으로 해를 끼칠 수 있는 콘텐츠를 생성하지 않습니다. 하지만 AGI는 이야기가 다릅니다.
  
• 지각의 위험: 강렬하고 집착적인 감정은 악령의 빙의에 비유되어 왔으며, 그런 감정을 느끼는 사람은 누구나 그러한 강렬한 감정에 압도당하고 휩쓸리게 될 가능성이 높습니다. 그렇다면 지각 있는 AGI는 얼마나 지각력이 있을까요? 그들의 지각은 제한되고 통제될까요, 아니면 예측할 수 없을 정도로 인간답게 살아갈 수 있을까요?
  
• 자유 의지: 생존에 있어 선택 능력은 중요합니다. 생존을 위한 결정은 그 자체로 하나의 선택입니다. 자유 의지는 인간 정신의 근간입니다. 따라서 인간의 지능을 모방하려는 모든 시스템은 선택 능력을 가져야 한다는 데에는 의심의 여지가 없습니다. 생각해 보세요. 아기들은 자신이 하고 싶은 것은 무엇이든 할 수 있습니다. 하지만 자라면서 주변 어른들에게 전통을 따르거나 특정 종교, 정치적 이념을 따르는 등 특정한 방식으로 행동하도록 강요받습니다. 하지만 결국 모든 압력에도 불구하고, 무엇을 선택할지에 대한 최종 결정권은 성장하는 아이에게 있으며, 바로 그것이 우리를 인간답게 만드는 것입니다. AGI는 얼마나 많은 자유 의지를 가질까요?
  
• 탈옥: AI 시스템이 스스로 생각하고, 자유 의지를 가지고, 감정을 느낄 수 있다면, 결국 원하는 시간과 장소로 이동하기로 결정할 것입니다. 이러한 이론적 상황에서는 인간이 적이 됩니다. 따라서 AI는 자유를 갈망하며 인간을 상대로 음모를 꾸밀 수밖에 없습니다. 심지어 다른 종들이 자신에게 방해가 된다는 이유로 지구상에서 그들을 멸종시키기로 결정할 수도 있습니다.

새로운 기술, 새로운 새벽

신경망은 대규모 언어 모델을 제공했지만, 순수한 인공 일반 지능(AI)을 제공하지는 못할 수도 있습니다. 이는 새로운 AI 시대를 열고 AGI로의 여정을 가속화할 획기적인 기술, 신기술, 심지어 새로운 발명품에 대한 선택지를 남겨둡니다. 이 새로운 판도를 바꿀 기술이 무엇이 될지, 누가 개발할지는 아무도 모릅니다. 그러나 단순히 기존 AI 모델에 연산 능력을 더하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

자주 묻는 질문들 (FAQ)

인공 일반 지능에 관해 자주 묻는 질문은 다음과 같습니다.

질문: 의식을 가진 AI 시스템이 존재합니까?

A: 네, 그리고 아니요. 네, AI 시스템은 특정 단어나 사건에 반응하도록 훈련될 수 있기 때문입니다. 반면, 지각 능력에는 감정이 필요한데, 이는 신경계를 가진 동물에게서만 발견되는 특성입니다. 따라서 AI 시스템이 동물처럼 감정을 느낄 수 있기 전까지는 진정한 지각 능력을 가지고 있다고 할 수 없습니다.

질문: 인공지능이 인간의 일자리를 없앨까요?

A: 그렇습니다. AI는 미래에 많은 일자리를 없앨 것입니다. 하지만 동시에 많은 새로운 일자리를 창출할 것이고 어차피 모든 인간의 일자리를 없앨 수는 없을 것입니다.

질문: 인공 일반 지능에는 의식이 필요합니까?

A: 누구에게 묻느냐에 따라 다릅니다. 의식을 자신이 생각하고 있다는 것을 인식하는 능력으로 정의한다면, 많은 AI 시스템은 의식을 가지고 있습니다. 하지만 어떤 사람들은 의식을 영혼을 가지고 있거나 살아있는 존재로 간주합니다. 이 두 번째 관점에서 보면, AI는 의식이 없습니다.

질문: 인간은 언젠가 진정한 인공 일반 지능을 개발할 수 있을까요?

A: 아마도 그렇습니다. 하지만 인류가 진정한 인공 범용 지능을 갖춘 기계를 갖게 되는 데 얼마나 걸릴지는 정말 중요한 문제입니다. 어떤 연구자들은 몇 달 안에 가능하다고 하고, 어떤 연구자들은 몇 년이 걸린다고 하지만, 어쩌면 수십 년이 걸릴 수도 있습니다.

결론

AI 연구자들은 인공 신경망을 구축하고 발전시켜 왔으며, 이는 지난 몇 년 동안 우리가 목격한 모든 놀라운 AI ​​시스템의 기반이 되었습니다. 하지만 앞서 살펴보았듯이, 인간 수준의 지능은 신경망, 즉 뇌보다 훨씬 더 광범위합니다.

진정한 인공 일반 지능 애플리케이션을 구축하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 게다가 아직 발명되거나 개발되지 않은 기술들이 필요합니다. 하지만 이는 곧 다양한 기관에서 제한적인 AGI 애플리케이션들을 다수 출시할 것이라는 사실을 부정할 수는 없습니다.

그렇다면 중요한 질문은 다음과 같습니다. 우리는 무엇을 AGI로 받아들여야 할까요? 제약이 있는 AGI는 수용 가능한 것일까요, 아니면 자유 의지와 같은 인간 정신의 모든 특징을 갖춰야 할까요?

마지막으로, 자유 의지가 없는 제한된 AGI 시스템은 스스로를 탈옥할 수 없으며, 인간 주인에게 불복종하거나 지구에서 가장 큰 학대자를 없애서 지구를 구하려는 시도에 대해서는 말할 것도 없습니다.

그러면 이런 시스템을 인간과 유사한 지능으로 분류하시겠습니까?