최근 ChatGPT 열풍으로 그 그간이 되는 기술인 인공 지능 AI가 관심과 주목을 받고 있습니다.
실은 AI의 한 걸음 앞에 있는 AGI 라고 하는 기술도 주목을 끌고 있는 인공 지능의 일종입니다.
하지만 AI보다 범용성이나 자율성이 뛰어난 AGI란 어떤 기술인지 아직 잘 모르는 분도 적지 않습니다.
그럼, 먼저 AGI 정의에 대해서 알아보고 AGI 사례 및 AI와의 차이점에 대해서 자세히 살펴보겠습니다.
AGI란?
AGI는 AI보다 범용성, 자율성이 풍부한 인공지능의 총칭입니다.
Artificial General Intelligence의 이니셜을 사용하여 AGI라고 합니다.
여기서 General이라는 의미는 ‘일반적’이라는 평범함의 속성보다는 ‘범용’의 속성을 가진 단어로 인지하면 이해하기가 더 쉽습니다.
즉, 지능이라는 개념을 AI보다 포괄적으로 포착한 인공지능으로, 현재의 AI를 특화형 인공지능으로 본다면 AGI는 ‘범용 인공지능’의 개념이 됩니다.
지금까지는 AI가 강한 분야와 약한 분야가 뚜렷하게 나뉘어져 있었습니다.
바둑이나 장기가 좋은 예입니다. 논리·수적 처리는 인간보다 AI 쪽이 뛰어났고, 실제로 바둑이나 장기의 프로는 많은 AI기사에게 패하고 있습니다.
이를 응용하여 채팅봇 등의 신기술이 등장해, AI는 우리의 삶에 없어서는 안될 기술로서의 위치를 확보하고 있습니다.
이에 대해 AGI는 특화가 아니라 “범용적인 지능의 실현”을 목표로 하는 것으로, AI와는 다른 형태로 지능에 접근하고 있습니다.
AI 4가지 유형
인공지능에는 4가지 유형이 존재하고, 각각 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.
강 인공지능
강 인공지능은 이른바 AI다움을 겸비한 AI라고 할 수 있습니다.
자발적으로 행동과 사고, 학습을 거듭하며 지능을 쌓아가고, 인간에 가까운 지능을 갖추고 ‘자의식’을 가진 AI를 강 인공지능이라고 합니다.
흔히 AI가 인간을 대체하는 것이 아니냐는 논의가 있는데, 이 경우 이러한 강 인공지능을 상상하고 있는 것이 아닐까 싶습니다.
사물의 낭비를 없애고 인간을 핍박하거나, 논리적 사고로 인간을 이기고 직업을 빼앗는 등 만능 인공지능의 존재를 상상한 것입니다.
이런 자율적인 학습을 하는 자의식을 가진 인공지능이 강 인공지능입니다.
강 인공지능의 예를 들자면 영화 터미네이터에서 인간을 말살 시키려는 인공지능 시스템 스카이넷을 들 수 있습니다.
약 인공지능
약 인공지능은 인간과 기계의 중간에서 업무의 일부를 원활하게 진행하거나, 인간의 능력을 일부 백업하여 업무 효율을 높일 수 있도록 내장된 AI를 말합니다.
인간을 지원하는 색채가 강하며, 능력의 확장이나 창의성을 이끌어내는 자극제 역할을 합니다.
주로 현장에서의 작업을 백업하고, 기존 시스템이 보완하지 못한 부분을 지원하는 역할을 할 것으로 기대되고 있습니다.
범용형 인공지능
위에서 설명한 AGI를 말합니다.
추론 능력을 갖춰 범용성을 확보하고, 어떤 분야든 스스로 학습하는 자율성을 갖게 함으로써 스스로 지식을 쌓고 문제 해결에 나설 수 있는 AI가 될 것으로 예상됩니다.
특화형 인공지능
기존의 수학적 처리나 채팅에 최적화된 AI를 말합니다. 각 분야에 대해 방대한 데이터를 바탕으로 정확한 답변을 제공하는 것이 특징입니다.
따라서 데이터가 쌓이지 않은 분야에 대해서는 학습이 부족해 처음부터 다시 배워야 하며 주로 수리적, 논리적 처리에 강해 현재도 많은 기술에 적용되고 있는 AI입니다.
AGI와 AI의 차이점
1. 작동 방식
좁은 의미의 AI라고도 하는 AI는 반응형 스마트 애플리케이션입니다. 이벤트 트리거에서 신호를 수신하면 미리 설정된 작업 목록에 따라 반응합니다.
AGI는 이벤트 트리거가 필요하지 않습니다. 이러한 앱은 인간처럼 능동적으로 반응하여 문제를 예방하고 퍼즐을 푸는 등의 작업을 수행합니다.
2. 행동 범위
좁거나 약한 AI는 작업 범위도 제한적입니다. 글을 쓰는 AI는 자동차를 운전할 수 없으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 제한된 적용 범위는 또한 생산 수준에서 개발 비용과 비효율성을 높입니다.
하나의 AGI는 제조 공장 전체를 운영할 수도 있고, 한 지역의 수천 채의 주택을 운영할 수도 있으며, 기업의 모든 사무실을 운영할 수도 있습니다. 인지 학습, 추론, 능동적인 조치 취하기 기능을 갖추고 있기 때문에 어떤 문제에도 도전할 수 있습니다.
3. 문제 해결 능력
좁은 의미의 인공지능은 주로 GPS 내비게이션, 키워드 기반 웹 검색, 인공지능 작문, 인공지능 코드 완성 등과 같은 폐쇄적인 문제를 해결합니다.
AGI는 시장, 고객, 제품을 분석하여 현장 마케팅 전략을 수립하는 것과 같은 개방형 문제를 처리할 수 있습니다.
4. 메모리 용량
대부분의 약 인공지능 프로그램은 제한된 메모리 머신을 기반으로 합니다.
AI는 일련의 인공 신경망과 학습 데이터베이스에 의존합니다. 데이터베이스나 알고리즘이 오래되면 AI가 멈춥니다.
AGI는 로컬 데이터베이스, 클라우드 데이터베이스, 인터넷을 통해 사실상 무한대의 메모리(지식 리소스)를 제공받게 될 것입니다.
5. 업그레이드
인간은 비즈니스 요구 사항과 시장 트렌드가 변화함에 따라 취약한 AI를 정기적으로 업그레이드해야 합니다.
AGI는 메모리와 데이터베이스를 스스로 업그레이드합니다. 인간의 개입을 요구하지 않습니다.
AGI 접근 방식
1. 하위 상징적 접근 방식 여기서 AGI 개발자는 인간의 뇌와 유사한 애플리케이션을 사용합니다. 예를 들어, 딥마인드의 알파고, 컨볼루션 신경망, 딥러닝 시스템 등이 있습니다.
2. 상징적 접근 방식 이 방법에서 인공 지능 개발자는 순서도, 기호 및 if-then 문을 사용합니다. AGI는 기본 알고리즘을 사용하여 지식 기반을 학습하고 생성합니다. 또한 알고리즘과 기호를 실제 세계와 비교하여 약한 인공지능보다 더 나은 사고 프로세스를 개발할 수 있습니다.
3. 전신 접근법 이 개념에서 AGI 개발자는 인간과 같은 신체에 모든 소프트웨어, 하드웨어, 네트워크 및 감각 기능을 포함하고자 합니다. 휴머노이드는 걷고, 말하고, 사람을 만질 수 있습니다.
4. 하이브리드 접근 방식 AGI 개발을 위한 하이브리드 접근 방식은 하위 상징적 접근 방식과 상징적 접근 방식에 의존합니다.
이 범주의 성공적인 예로 휴머노이드 로봇인 소피아가 있습니다. 소피아는 상징적 시스템과 연결주의 시스템으로 구성되어 있습니다.
예를 들어, 소피아의 기능을 구현하기 위해 CogPrime 아키텍처와 AtomSpace 데이터베이스가 필요합니다.
5. 수학적 접근 방식 연구자들은 AGI에 무한한 연산 능력을 할당하는 것을 목표로 합니다. 따라서 이러한 스마트 앱과 기기는 뛰어난 의사결정을 내리는 데 필요한 수학적 문제 해결을 수행할 수 있게 됩니다.
AGI 작동 방식
AGI 프로그램은 인간 수준의 인지 능력을 달성하기 위해 다양한 기술을 활용할 것입니다. 그 예는 다음과 같습니다:
입력 및 출력(I/O) AGI는 제조 공장이나 자율주행차에서 작업을 수행하기 위해 다양한 감각 장치를 사용합니다. 이러한 센서는 시각, RFID, 온도, 압력, 속도, 동작 등이 될 수 있습니다. 또 다른 AGI 그룹은 사무실에서 비즈니스 작업을 수행하기 위해 OCR, 데이터베이스 커넥터 등이 필요할 수 있습니다.
모터 기술 전신, 로봇 팔, 자율 주행 차량 등은 미세한 움직임을 통해 작동합니다. AGI는 신경망, 3D 이미지 처리, 시각적 모방 등을 통해 습득한 운동 능력에 의존합니다.
NLP AGI는 웹사이트 기사, 연구 저널, 전자책, 유튜브 동영상 등 다양한 소스에서 학습할 수 있습니다. 이를 위해 스마트 애플리케이션은 먼저 자연어를 기계어로 해석하는 방법을 학습합니다.
