AGI의 기능과 예시

AGI란?

AGI란? AGI는 소프트웨어에서 일반화된 인간의 인지 능력을 표현하여 AGI 시스템이 낯선 작업에 직면했을 때 해결책을 찾을 수 있도록 합니다. AGI 시스템의 목적은 인간이 할 수 있는 모든 작업을 수행하는 것입니다. AGI의 정의는 다른 분야의 전문가들이 다른 관점에서 인간의 지능을 정의하기 때문에 다양합니다. 컴퓨터 과학자들은 종종 인간의 지능을 목표를 달성할 수 있다는 관점에서 정의합니다. 반면 심리학자들은 흔히 적응력이나 생존의 관점에서 일반적인 지능을 정의한다. AGI는 강력한 인공지능으로 여겨집니다. 강한 AI는 특정 업무나 문제에 인공지능을 적용하는 약하거나 좁은 AI와 대비된다. IBM의 왓슨 슈퍼컴퓨터, 전문가 시스템, 자가운전 자동차는 좁은 인공지능의 예시입니다. AGI는 무엇을 할 수 있을까요? 컴퓨터 사이언스의 AGI는 포괄적이거나 완전한 지식과 인지 컴퓨팅 능력을 갖춘 지능형 시스템입니다. 현재로선 진정한 AGI 시스템은 존재하지 않습니다. 공상과학 소설의 소재로 남아있습니다. 이러한 시스템의 성능은 적어도 그 측면에서는 인간의 그것과 구별할 수 없다. 그러나 AGI의 광범위한 지적 능력은 엄청난 속도로 거대한 데이터 세트에 액세스하고 처리할 수 있기 때문에 인간의 능력을 초과할 수 있습니다. 진정한 AGI는 기존 컴퓨터가 달성할 수 없는 인간 수준의 태스크와 능력을 수행할 수 있어야 합니다. 오늘날 AI는 많은 작업을 수행할 수 있지만 인간 또는 일반 지능으로 분류되는 성공 수준은 아닙니다. 이러한 AGI 시스템에는 다음과 같은 기능이 필요합니다. AGI의 기능은 먼저 추상적 사고와 배경 지식 그리고 상식 및 원인과 결과가 도출되고 전달 학습이 되어야 합니다. 더불어 AGI의 예시는 다음과 같습니다. 첫번째로 창의성입니다. AGI 시스템은 이론적으로 인간이 생성한 코드를 읽고 이해하고 개선할 수 있을 것입니다. 두번째로 감각 지각입니다. AGI는 주관적인 인식인 색 인식에 탁월할 것입니다. 또한, 정적 이미지에서 깊이와 3차원을 인식할 수 있습니다. 세번째로 미세 운동 기술입니다. 그 예시로 주머니에서 열쇠를 잡는 것을 들 수 있는데 이것은 상상력 있는 지각의 수준을 포함합니다. 네번째로 자연언어 이해입니다. 인간의 언어를 이해하는 것은 문맥에 매우 의존합니다. AGI 시스템은 NLU를 가능하게 하는 수준의 직관을 가지고 있을 것입니다. 마지막으로 다섯번째는 내비게이션입니다. 기존 GPS는 지리적 위치를 정확히 파악할 수 있습니다. AGI가 완전히 개발되면 기존 시스템보다 물리적 공간을 통해 움직임을 더 잘 투영할 수 있습니다. AI 연구자들은 또한 AGI 시스템이 다음과 같은 더 높은 수준의 기능을 보유할 것으로 예상합니다. 미래에는 다양한 유형의 학습 및 학습 알고리즘을 처리하고 모든 작업에 대해 고정된 구조를 만들며 기호 시스템을 이해하게 될 것입니다. 또한, 다른 종류의 지식을 사용하고 신념 체계를 이해하며 메타인지와 메타인지 지식을 활용할 것입니다. 그렇다면 AGI와 AI의 차이점은 무엇일까요? 먼저 AGI는 이론적으로 인간이 할 수 있는 모든 작업을 수행할 수 있어야 하며 다양한 영역에서 다양한 지능을 발휘해야 합니다. 그것의 성능은 대부분의 지능 영역에서 문제를 해결하는 데 있어 인간과 같거나 더 우수해야 합니다. 반면 AI는 특정 작업이나 문제 유형을 완료하는 데 탁월합니다. 많은 기존 AI 시스템은 자기계발과 특정 유형의 문제를 해결하기 위해 기계학습, 딥러닝, 강화학습 및 자연어 처리를 조합하여 사용하고 있습니다. 그러나 이러한 기술은 인간의 두뇌의 누적 능력에 근접하지 못합니다. 현재 AGI는 아직 존재하지 않지만 AI는 다양한 맥락에서 사용되고 있습니다. AI의 예시는 다음과 같습니다. 고객 서비스 챗봇, 시리와 알렉사 같은 음성 보조원들, 구글, 넷플릭스 및 스포티파이와 같은 권장 엔진, 비즈니스 인텔리전스와 고객 정서를 수집하는 데 사용되는 마케팅 플랫폼, 얼굴 인식 어플리케이션 등에서 사용되고 있죠. AGI의 예시에 대해서도 알아보겠습니다. 아직 진정한 AGI 시스템은 아직 시장에 나와 있지 않습니다. 그러나 특정 분야에서 인간의 능력에 근접하거나 심지어 그 이상의 좁은 인공지능 시스템의 예가 존재하고 있습니다. 인공지능 연구는 이러한 시스템과 미래에 AGI로 가능할 수 있는 것에 초점을 맞추고 있습니다. AGI의 예시의 첫번째는 IBM의 왓슨입니다. 왓슨과 다른 슈퍼컴퓨터들은 일반 컴퓨터가 처리할 수 없는 계산을 할 수 있습니다. 그들은 우주 탄생이나 인간 두뇌의 빅뱅 이론 모델링과 같은 이전에는 불가능했던 과학과 공학 작업을 수행하기 위해 그들의 엄청난 컴퓨팅 능력을 인공지능과 결합합니다. AGI의 예시의 두번째는 엑스퍼트 시스템입니다. 이 시스템은 인간의 판단을 모방한 인공지능 기반 시스템입니다. 그들은 환자 데이터를 바탕으로 약을 추천하고 분자 구조를 예측할 수 있습니다. AGI의 예시의 세번째는 자가운전 자동차입니다. 자가운동 자동차는 도로에 있는 다른 차량, 사람 및 물체를 인식할 수 있으며 운전 규칙과 규정을 준수합니다. AGI의 예시의 네번째는 ROSS 인텔리전스입니다. ROSS는 AI 변호사라고도 불리는 법률 전문가 시스템입니다. 약 10억 개의 텍스트 문서에서 데이터를 추출하고, 정보를 분석하고, 복잡한 질문에 대한 정확한 답변을 3초 이내에 제공할 수 있습니다. AGI의 예시의 다섯번째는 대한민국에서도 무척 유명한 알파고입니다. 이것은 특정 유형의 문제 해결에 뛰어난 협소한 지능의 또 다른 예시입니다. 알파고는 바둑을 둘 수 있는 컴퓨터 프로그램이다. 바둑은 인간이 숙달하기 어려운 복잡한 게임이죠. 지난 2016년에 알파고는 세계 챔피언 이세돌을 5게임에서 이기는 모습을 보여줬습니다. AGI의 예시의 여섯번째는 언어 모델입니다. GPT3는 인간의 언어를 자동으로 생성할 수 있는 프로그램입니다. 경우에 따라 텍스트와 사람의 출력을 구분할 수 없지만 출력에 결함이 있는 경우가 많습니다. 그 기술은 인간의 일반적인 지능을 지속적으로 모방할 수 있습니다. 마지막으로 AGI의 예시의 일곱번째는 음악 인공지능입니다. Dadabots는 AI 알고리즘으로 기존 음악의 본체가 주어지면 그 음악의 근사한 스트림을 생성할 수 있습니다. AGI를 위의 예시 중 일부에 적용하면 그 기능을 개선할 수 있습니다. 예를 들어서 자가운전 자동차는 애매한 상황에서 의사결정을 하기 위해 사람이 있어야 합니다. 음악 제작 알고리즘, 언어 모델 및 법률 시스템도 마찬가지입니다. AI가 자동화할 수 있는 작업뿐 아니라 고도의 추상화와 인적 지능이 필요한 작업도 포함됩니다. 앞으로 AGI는 어떻게 될까요? AGI의 미래에 대해서 살펴보겠습니다. 많은 전문가들은 AGI가 가능할지에 대해 회의적이다. 다른 사람들은 그것이 바람직한지에 대해 의문을 제기합니다. 영국의 이론 물리학자이자 우주론자이자 작가인 스티븐 호킹은 2014년 영국 방송과의 인터뷰에서 위험에 대해 경고했습니다. 완전한 인공지능의 발달은 인류의 종말을 의미할 수 있다고 그는 말했습니다. 더불어 그것은 스스로 출발하여 점점 더 빠른 속도로 재설계할 것이고 느린 생물학적 진화에 제약을 받는 인간은 경쟁할 수 없었고 대체될 것이라고 말하며 경고했죠. 그러나 일부 AI 전문가들은 AGI의 지속적인 발전을 기대하고 있습니다. 2017년 사우스 바이 사우스웨스트 컨퍼런스의 인터뷰에서 발명가이자 미래학자 레이 커즈와일은 컴퓨터가 2029년까지 인간의 지능 수준을 달성할 것이라고 예측했습니다. 커즈와일은 또한 인공지능이 기하급수적인 속도로 향상되어 인간의 이해와 통제를 넘어서는 수준으로 작동할 수 있는 획기적인 발전을 가져올 것이라고 예측했습니다. 1936년 Alan Turing과 Alonzo Church가 개발한 Church Turing 논문은 AGI의 궁극적인 발전을 뒷받침하는 또 다른 관점입니다. 그것은 무한한 시간과 메모리가 주어진다면 어떤 문제도 알고리즘을 사용하여 해결할 수 있다고 명시하고 있습니다. 어떤 인지과학 알고리즘이 될지는 논란의 여지가 있습니다. 어떤 사람들은 신경 네트워크가 가장 유망하다고 말하는 반면에 다른 사람들은 신경 네트워크와 규칙 기반 시스템의 조합을 믿습니다. 또 다른 잠재적 이니셔티브는 신경과학에서 나옵니다. 신경형 컴퓨팅은 인간 뇌의 생물학적 틀과 기능을 복제하기 위해 인공 뉴런과 시냅스를 사용하죠. 이렇게 AGI의 기능과 예시에 대해서 설명해드렸습니다.