AGI 기초

AGI(Artificial General Intelligence)?

인공지능에 대한 사회적 관심은 현재 최고조에 달하고 있습니다. 세계 여러나라와 각국의 대표 기업들은 천문학적인 돈을 쏟아 부으려고 있으며, 예상 투자 금액은 천정부지로 상승하고 있습니다. 여기서 인공지능의 최종 목표로가 할수 있는 인공 일반 지능에 대해 알아보고 그것의 향후 진행 사항에 대해 가볍게 예측해 보는 글을 작성합니다.

AGI 뜻

AGI(인공 일반 지능, Artificial General Intelligence)는 인간과 유사한 학습, 추론, 이해, 그리고 창의적인 문제 해결 능력을 가진 인공지능을 의미합니다. 현재 대부분의 인공지능 시스템은 특정 작업이나 분야에 초점을 맞춘 인공지능(ANI, Artificial Narrow Intelligence)입니다. 반면, AGI는 다양한 분야에서 인간과 같은 수준으로 작업을 수행할 수 있는 능력을 지향합니다.

중요한 순간 : 발전의 역사

1950년대

• 1950: 앨런 튜링이 “Computing Machinery and Intelligence” 논문을 발표하며, 기계가 생각할 수 있는지를 묻는 튜링 테스트를 제안했습니다.

1960년대

• 1966: 조셉 와이젠바움이 ELIZA, 초기 인공지능 대화 프로그램을 개발했습니다.

1970년대

• 1972: 앨런 뉴웰과 허버트 사이먼이 “Human Problem Solving”을 출판, 인간의 문제 해결 방식을 모방하는 인공지능 시스템에 대해 논의했습니다.

1980년대

• 1980: 존 호프필드가 호프필드 네트워크를 소개, 신경망이 어떻게 기억을 저장하고 재생할 수 있는지 설명했습니다.

1990년대

• 1997: IBM의 딥 블루가 세계 체스 챔피언 게리 카스파로프를 이겼습니다. 이는 인공지능이 특정 지적 작업에서 인간을 능가할 수 있음을 보여준 중요한 사건이었습니다.

2000년대

• 2006: 제프리 힌튼이 “A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets”을 발표, 딥러닝의 기초를 마련했습니다.

2010년대

• 2011: IBM의 왓슨이 제퍼디 퀴즈 쇼에서 인간 챔피언을 이겼습니다.
• 2014: 이안 굿펠로우가 “Generative Adversarial Networks” (GANs) 논문을 발표, 생성적 경쟁 신경망의 개념을 소개했습니다.
• 2016: 구글 딥마인드의 알파고가 세계 바둑 챔피언 이세돌을 이겼습니다.

2020년대

• 2020: OpenAI가 GPT-3을 발표, 자연어 처리 분야에서 획기적인 발전을 이루었습니다.
• 2021~: 여러 연구 기관과 기업들이 AGI 달성을 향한 노력을 계속하고 있으며, 인간과 유사한 일반적 지능을 가진 시스템을 개발하기 위한 연구가 진행 중입니다.

Issue: AGI 개발의 현재 상황은 어떠한가요?

Clue: 현재 AGI는 주로 이론적 연구와 초기 개발 단계에 있습니다. 여러 연구 기관과 기업에서 AGI를 실현하기 위한 다양한 접근법을 모색하고 있으나, 아직 인간과 같은 지능 수준을 가진 AGI를 구현하는 데는 상당한 과제가 남아 있습니다. 이는 인간의 지능이 매우 복잡하고 다차원적인 특성을 가지고 있기 때문입니다. 또한, AGI의 개발은 컴퓨터 과학, 신경과학, 인지과학 등 여러 분야의 연구 결과를 통합해야 하는 복잡한 과정을 포함합니다.

Issue: AGI 개발이 가져올 장단점은 무엇인가요?

Clue: AGI 개발이 가져올 장점으로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

1. 다양한 분야에서의 활용: AGI는 의료, 교육, 과학 연구, 일상 생활 등 다양한 분야에서 인간과 같은 수준의 지능을 제공할 수 있습니다.
2. 복잡한 문제 해결: 인간의 지능을 모방한 AGI는 기후 변화, 질병 퇴치, 우주 탐사 등 인류가 직면한 복잡한 문제를 해결하는 데 기여할 수 있습니다.

단점으로는 다음과 같은 우려가 있습니다:

1. 윤리적, 사회적 문제: AGI의 도입은 일자리 감소, 개인정보 보호, 인간의 결정권 침해 등 다양한 윤리적, 사회적 문제를 야기할 수 있습니다.
2. 제어의 어려움: 인간과 같은 지능을 가진 AGI를 어떻게 통제할 것인가에 대한 문제는 큰 도전 과제입니다. AGI가 잘못된 목표를 추구하거나 예측 불가능한 행동을 할 경우 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

Issue: AGI가 인간의 일자리에 미치는 영향은 어떻게 될까요?

Clue: AGI가 인간의 일자리에 미치는 영향은 복잡하고 다양한 의견이 존재합니다. 한편으로는 AGI와 같은 고도의 인공지능 기술이 특정 업무를 자동화함으로써 기존의 일자리를 대체할 가능성이 있습니다. 이는 제조업, 운송, 서비스 업종 등에서 기계와 소프트웨어가 인간의 노동을 대신할 수 있는 분야에서 더욱 두드러질 수 있습니다. 특히, 반복적이고 정해진 규칙에 따라 이루어지는 작업이 대체 위험이 높습니다.

반면, AGI가 새로운 기술과 서비스를 창출함으로써 새로운 일자리를 만들어낼 수도 있습니다. 창의적이고 전략적인 사고가 필요한 분야, 인간의 감성과 밀접한 관련이 있는 업무, AGI 기술 자체를 연구, 개발, 관리하는 분야 등에서는 일자리가 증가할 수 있습니다. 또한, AGI가 인간의 작업을 보조함으로써 업무의 효율성을 높이고, 인간이 더 창의적이고 가치 있는 작업에 집중할 수 있는 환경을 조성할 수 있습니다.

Issue: AGI의 도덕적, 윤리적 문제는 어떻게 다루어져야 할까요?

Clue: AGI의 도덕적, 윤리적 문제를 다루는 것은 매우 중요합니다. AGI가 인간과 유사한 지능을 가지게 될 경우, 그 책임과 권리, 의사결정 과정에서의 도덕성 등에 대한 근본적인 질문이 제기됩니다. 이를 위해 다음과 같은 접근이 필요합니다:

1. 윤리적 기준 설정: AGI 개발과 운용에 있어서 따라야 할 윤리적 원칙과 기준을 명확히 해야 합니다. 이는 인간의 권리를 존중하고, 사회적 가치와 조화를 이루며, 부정적인 영향을 최소화하는 데 중점을 둡니다.
2. 투명성과 책임성 확보: AGI의 의사결정 과정이 투명하게 이루어지도록 하고, 잘못된 결정이나 행동에 대한 책임 소재를 명확히 해야 합니다.
3. 지속적인 모니터링과 평가: AGI의 사회적 영향을 지속적으로 모니터링하고, 필요한 경우 조정하거나 개선하는 메커니즘을 마련해야 합니다.
4. 국제 협력과 규제 마련: AGI와 관련된 도덕적, 윤리적 문제는 전 세계적인 차원에서 고려되어야 하며, 국제적인 협력을 통해 공통된 규제와 지침을 마련하는 것이 중요합니다.

Issue: AGI 기술의 발전을 위한 국제적 협력의 중요성은 무엇인가요?

Clue: AGI 기술의 발전을 위한 국제적 협력의 중요성은 매우 큽니다. AGI 기술은 전 세계적인 영향력을 가질 수 있는데, 이는 긍정적인 측면과 함께 위험성도 내포하고 있습니다. 국제적 협력을 통해 다음과 같은 목표를 달성할 수 있습니다:

1. 지식과 자원의 공유: AGI 관련 연구와 개발에서 얻은 지식과 자원을 공유함으로써, 기술 발전을 촉진하고 연구 비용을 절감할 수 있습니다.
2. 글로벌 표준 설정: AGI 기술과 관련된 글로벌 표준을 설정함으로써, 기술의 호환성과 안정성을 보장할 수 있습니다.
3. 윤리적, 법적 문제 해결: AGI 기술의 윤리적, 법적 문제를 해결하기 위한 국제적인 논의와 협력이 필요합니다. 이는 기술의 안전한 사용과 사회적 수용성을 높이는 데 기여합니다. (최근 EU 의 AI 법률 제정은 이런 시도의 첫 발자국입니다.)
4. 위험 관리와 안전 보장: AGI 기술의 잠재적인 위험을 관리하고, 기술의 안전한 발전을 보장하기 위한 국제적인 협력 체계가 중요합니다.

Issue: AGI 연구에 있어서의 기술적 과제는 무엇인가요?

Clue: AGI 연구에 있어서의 기술적 과제는 다음과 같습니다:

1. 인간 지능 이해: 인간 지능의 복잡성을 기계가 모방할 수 있도록 완전히 이해하는 것은 아직 해결해야 할 큰 과제입니다. 인간의 학습, 추론, 인식, 감정 등의 다양한 측면을 기계가 이해하고 재현할 수 있는 방법을 찾는 것이 필요합니다.
2. 일반화 능력: 현재의 인공지능은 특정 작업에는 뛰어난 성능을 보이지만, 다른 작업으로 그 능력을 일반화하는 데 한계가 있습니다. AGI는 다양한 작업과 환경에서 유연하게 적응할 수 있는 일반화 능력을 가져야 합니다.
3. 상호작용 능력: 인간과 자연스럽게 소통하고 협력할 수 있는 AGI를 개발하는 것도 중요한 도전 과제입니다. 이를 위해서는 언어 이해, 비언어적 커뮤니케이션, 사회적 맥락 인식 등 인간의 상호작용 능력을 모방하는 기술이 필요합니다.
4. 윤리적 의사결정: AGI가 도덕적이고 윤리적인 의사결정을 할 수 있도록 하는 알고리즘과 기준을 개발하는 것은 매우 복잡한 문제입니다. AGI가 사회적 규범과 가치를 이해하고 적용할 수 있어야 합니다.
5. 안전성과 제어: AGI의 안전성을 확보하고, 인간이 통제할 수 있는 방법을 개발하는 것은 필수적입니다. AGI가 예측 불가능한 행동을 하거나, 인간에게 해를 끼칠 수 있는 상황을 방지하기 위한 안전장치와 제어 메커니즘이 필요합니다.

Issue: AGI 발전에 있어서 뉴로모픽 기술의 접점은 무엇인가요?

Clue: AGI(인공 일반 지능)의 발전과 뉴로모픽 기술은 상호간의 보완적으로 연결되어 있습니다. 뉴로모픽 기술은 인간 뇌의 구조와 작동 원리를 모방하여 설계된 컴퓨팅 시스템이나 칩을 의미합니다. 이 기술의 핵심 목적은 인간 뇌의 효율성, 유연성, 학습 능력을 컴퓨터에 구현하는 것으로, AGI를 실현하기 위한 기술적 돌파구로 작용할 가능성이 존재합니다.

1. 학습과 적응: 인간의 뇌는 경험을 통해 학습하고, 변화하는 환경에 적응하는 능력을 가지고 있습니다. 뉴로모픽 기술은 이러한 인간 뇌의 학습 메커니즘을 모방하여, 기계가 스스로 학습하고 문제를 해결하는 능력을 개발하는 데 기여할 수 있습니다. 이는 AGI가 다양한 상황에서 유연하게 대처할 수 있는 기반을 마련합니다.
2. 에너지 효율성: 인간 뇌는 매우 낮은 에너지로도 복잡한 작업을 수행할 수 있는 높은 효율성을 보입니다. 뉴로모픽 기술을 통해 개발된 시스템은 전통적인 컴퓨터보다 훨씬 적은 에너지로 작동할 수 있으며, 이는 AGI 시스템의 지속 가능성과 실용성을 높일 수 있습니다.
3. 처리 속도: 뉴로모픽 칩은 병렬 처리와 이벤트 기반 처리를 통해 빠른 응답 시간을 제공합니다. 이는 AGI가 실시간으로 복잡한 문제를 해결하고, 인간과 자연스러운 상호작용을 하는 데 필수적인 요소입니다.
4. 센서와의 통합: 뉴로모픽 기술은 센서에서 수집된 데이터를 처리하는 데 있어서도 유용합니다. 이는 AGI가 실제 세계의 정보를 인식하고 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

Issue: AGI를 향한 미래 연구 방향은 어떻게 될까요?

Clue: AGI를 향한 미래 연구 방향은 다음과 같습니다:

1. 인간 지능의 이해: 인간의 지능 작동 원리에 대한 심층적인 연구를 통해 AGI 개발의 기반을 마련합니다.
2. 안전성과 윤리적 기준 마련: AGI의 안전한 개발과 활용을 위한 윤리적 기준과 안전성 지침의 개발이 중요한 연구 주제가 될 것입니다.
3. 기술적 혁신: 머신러닝, 신경망, 컴퓨터 비전 등 다양한 AI 기술 분야에서의 혁신을 통해 AGI의 구현에 필요한 기술적 진보를 추구합니다.
4. 인간과 AI의 협력: AGI가 인간 사회에 긍정적인 영향을 미치도록 인간과 AI 간의 협력 방안 연구가 중요해질 것입니다.

간략하지만 전반적으로 AGI에 대해 알아봤습니다. 레즈커즈와일의 “특이점이 온다” 라는 책이 출간된지 20년도 채 안된 시기에 AGI의 시작이라고 할 수 있는 LLM과 생성형 AI가 세상을 뒤 흔들고 있습니다. 그리고 발전속도는 기술관련 뉴스의 대부분을 인공지능이 점령할 정도로 빠르게 진행되고 있습니다. 이 유행이 단 기간내에 관심에서 끝나고 지루한 기술적 성숙기를 겪을것인지 아니면 이 관심이 그대로 기술발전 혁신을 통한 초기 AGI 모델 이라는 마법까지 이어질지 관심을 가지고 지켜봐야 할 시대입니다.

기술이 고도로 발전하면 마법과 구별되지 않는다.

아서 클라크