신기술 AGI란?

[思索人]

Artificial General Intelligence(AGI)
인공 일반 지능

흔히 강인공지능(Strong AI)이라고 분류되는 인공지능 중의 하나이다.

인공 일반 지능이라는 용어에서 일반(General)의 의미는 '일반적이다'라는 단어의 평범한 의미보다는 특수 상대성 이론을 일반화시킨 일반 상대성 이론에서 '일반'의 의미처럼, 말 그대로 '범용' 혹은 '통상'의 뜻으로 이해하면 좋다. 이 때문에 일본 등 일부 국가에서는 인공 일반 지능을 '범용 인공지능'이나 '인공 범용 지능' 등의 보다 직관적인 명칭으로 호칭하기도 한다.

쉽게 설명하자면, 특정한 조건 하에서만 적용할 수 있는 약인공지능과 달리 모든 상황에 일반적으로 두루 적용할 수 있는 AI를 말한다. 인공 일반 지능은 약인공지능과 달리 한 번도 해 보지 않은 꽃꽂이를 남들이 하는 것을 보고 배워서 한다든가, 방범 업무를 경찰에게 인수 인계 받아서 학습하여 한다든가 하는 것도 가능하다.

약인공지능이 신경 덩어리라면 이것은 그 신경 덩어리의 집합이라 일컬을 수도 있는데 이는 단순한 집합의 의미뿐만 아니라 집합 사이에서 이루어지는 유기적인 정보 처리 반응이 핵심이 된다는 의미이며, 현실에서 인공지능 연구가들이 목표 삼는 인공지능이 바로 이 인공 일반 지능이다.

이 단계의 인공 지능부터는 인공지능 특이점과 관련된 위험성이 의심된다. 때문에 일각에서는 진짜 인공 일반 지능을 연구하는 대신 수많은 분야의 약인공지능을 개별적으로 분리해 놓고, 그것을 포괄적으로 관리하는 서비스 시스템을 따로 만들어서 간접적으로 범용의 인공 지능을 구현해야 한다고 주장하기도 한다. 즉 신경 덩어리를 유기적으로 결합하지 않고 기계적으로 결합시키자는 의견인데, 이렇게 하면 시스템을 관리하는 인간이 언제나 우위에 있게 되어 인공 지능이 특이점을 돌파하지 못하므로 초지능이 만들어질 가능성도 억제된다고 한다.

인공 일반 지능보다 더 뛰어난 것이 인공 의식이다. 물론 만들어진 것을 의식이라고 일컫는 것에 대한 거부감은 순전히 떨쳐낼 수 있을 것이라고 믿지 않는 사람들도 많고, 아직까지도 이런 기술을 개발하는 데 진전이 몹시 더디기 때문에 실제로 구현될 때에는 이름이 바뀔 수도 있다.

아래는 미래 예측 통계 사이트 Metaculus에서 제시한 AGI의 달성 조건이다.
참가자는 일반 문자 메시지, 애플리케이션등과 같은 텍스트, 이미지, 오디오 파일을 통해 대화하는 2시간 동안의 '적대적' 튜링 테스트를 안정적으로 통과할 수 있어야 한다. 튜링 테스트는 난이도가 높고 인간 참가자가 유리하도록 설계되었으며, 심사위원들은 참가자가 컴퓨터인지 인간인지 식별하기 위해 어려운 질문을 하도록 지시받는다. AI가 이 적대적 튜링 테스트를 통과하고 메타큘러스 관리자가 잘 설계된 것으로 간주하면 이 요건을 충족한 것이다.
사람이 읽을 수 있는 지침이 주어지고 필요한 액추에이터가 장착된 2021년경의 페라리 312 T4 1:8 스케일 자동차 모델 또는 이와 동등한 모델을 자율적으로 조립할 수 있는 능력을 보여야 한다. 한 번의 성공적인 시연 또는 이와 충분히 유사한 것으로 간주되는 시연으로 이 요건을 충족할 수 있다.
댄 헨드릭스 등이 개발한 Q&A 데이터 세트(MMLU)의 모든 작업에서의 75% 이상의 정확도 및 평균 정확도 90%를 달성하여 다양한 전문 분야에서 높은 역량을 보여야 한다.
댄 헨드릭스, 스티븐 바사트 등이 도입한 APPS 벤치마크에 포함된 인터뷰 수준의 문제에서 90.0% 이상의 엄격한 상위 1% 정확도를 달성하는 능력을 갖춰야 한다. '상위 1% 정확도'란 여러 개의 출력을 생성하여 가장 좋은 출력을 선택하는 '상위 k 정확도'와 달리 모델에서 하나의 출력만 생성하고 이를 실제 답변과 비교한다는 의미다.

약인공 일반 지능(Weakly General AI)에 대한 조건도 있다.
로브너 은상을 수상할 수 있는 유형의 튜링 테스트를 안정적으로 통과할 수 있어야 합니다.
강력한 버전의 Winograd 스키마 챌린지(예: "Winogrande" 챌린지 또는 인간의 성능이 90% 이상인 유사한 데이터 세트)에서 90% 이상의 점수를 받을 수 있어야 합니다.
2015~2020년 표준 SAT 시험의 모든 수학 전 영역에서 75번째 백분위수(해당 연도의 인간 학생과 비교했을 때, 2016년에는 600점)를 얻을 수 있어야 하며, 시험 페이지의 이미지만 사용하고 훈련 데이터의 일부로 10회 미만의 SAT 시험이 포함되어야 합니다. (다른 수학 문제집에 대한 훈련은 SAT 시험과 명백히 구별되는 한 공정한 게임입니다.)
고전 아타리 게임 "몬테주마의 복수"(시각적 입력과 표준 컨트롤만 사용)를 학습하고 100시간 미만의 실시간 플레이에 해당하는 24개의 방을 모두 탐험할 수 있습니다(밀접하게 관련된 문제 참조).