인공 일반 지능(AGI)은 OpenAI, Amazon, Google, Meta, Microsoft 등 다양한 기술 기업들의 궁극적인 목표가 되었습니다. AGI는 사람과 동등한 수준의 지능을 가진 기계를 가리키며, 과업을 능숙하고 자율적으로 수행할 수 있습니다. 그러나 인기를 끌고 있는 반면, AGI의 정의와 실현은 여전히 모호합니다.
AGI의 정의
AGI는 문서, 이미지, 소리와 같은 새로운 콘텐츠를 생성하는 생성적 인공지능(generative AI)과 구분됩니다. AGI는 사람 수준의 지능을 가진 기계에 더 넓은 범위로 이해됩니다. 유명한 AI 과학자인 제프리 힌튼은 AGI가 다소 모호한 개념이며 포괄적으로 정의되지 않았다고 언급합니다. 그는 AGI가 적어도 인간과 동등하게 인지적 작업을 수행할 수 있는 AI 시스템이어야 한다고 제안합니다.
생각하는 기계를 부활시키기
AGI의 원래 목표는 20세기 중반 컴퓨터 과학자들이 AI 연구가 다른 방향을 취하기 전에 지능적인 기계를 상상했던 것을 되살리는 것이었습니다. 오늘날 AI는 더 특수화되어 얼굴 인식 및 Siri, Alexa와 같은 음성 어시스턴트와 같은 응용 프로그램이 분야를 지배하고 있습니다. 그러나 일부 연구자들은 여전히 단순한 도구가 아닌 참된 사고 기계를 개발하기 위해 노력하고 있습니다.
진행 측정
AGI가 실현되었는지를 판단하는 것은 명확한 정의의 부재로 인해 여전히 어렵습니다. 제프리 힌튼은 지난 시스템인 GPT-4와 Google의 Gemini는 종래의 지능적인 대답을 제공할 수 있는 능력 때문에 특정 시점에서 AGI로 간주될 수 있었을 것이라고 제안합니다. 그러나 AI 기능이 발전함에 따라 AGI에 대한 기준은 계속 재평가됩니다.
AGI로의 길: 챗봇을 넘어
현재의 고급 오토리그레시브 기술을 활용하는 현재의 챗봇은 인상적이지만 AGI의 기대에는 미치지 못합니다. 진정한 AGI는 추론, 계획, 경험으로부터 학습하는 등의 다양한 작업에 능숙해야 합니다. AGI 진행 상황을 평가하기 위해 연구자들은 자율 주행 자동차의 발전을 추적하는 것과 유사한 분류 체계를 개발하고 있습니다.
자주 묻는 질문:
Q: AGI란 무엇인가요?
A: AGI는 Artificial General Intelligence의 준말로, 인간 수준의 지능을 가지며 다양한 작업에서 뛰어난 성과를 내는 기계를 나타냅니다.
Q: AGI는 생성적 AI와 어떻게 다른가요?
A: 생성적 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 데 중점을 두는 반면, AGI는 인간 수준의 지능을 가진 기계의 보다 넓은 개념을 포함합니다.
Q: 연구자들은 어떻게 AGI를 정의하나요?
A: AGI는 명확한 정의를 가지지 않지만 일반적으로 인간과 동등하게 인지적 작업을 수행하는 AI 시스템으로 간주됩니다.
Q: AGI 연구의 궁극적인 목표는 무엇인가요?
A: 목표는 추론, 계획, 학습 등 다양한 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 기계를 만드는 것입니다.
Q: AGI 진행은 어떻게 측정되나요?
A: 명확한 정의의 부재로 인해 AGI 진행을 측정하는 것은 어렵습니다. 연구자들은 자율 주행 자동차의 발전을 추적하는 것과 유사한 분류 체계를 개발하는 데 노력하고 있습니다.
소스:
– [source1.com]
– [source2.com]
인공 일반 지능(AGI)은 AI 분야에서 복잡하고 계속 변화하는 주제이며, 인간과 유사한 지능을 가지고 다양한 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 기계를 개발하는 것이 궁극적인 목표입니다. 그러나 명확한 정의의 부재와 지속적인 AI 기능 발전으로 인해 연구자들에게 AGI 진행을 측정하는 것은 어려운 과제입니다.
The source of the article is from the blog maltemoney.com.br