인공 지능: 생각하는 기계로의 여정
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인공 지능: 생각하는 기계로의 여정
생성 인공 지능의 최신 반복이 2022년 말에 떨어졌을 때 무언가 중요한 변화가 있었음이 분명했습니다.
언어 모델 ChatGPT는 단 두 달 만에 월간 활성 사용자 수 1억 명에 도달하여 역사상 가장 빠르게 성장하는 소비자 애플리케이션이 되었습니다. 한편, Goldman Sachs는 AI가 10년 동안 전 세계 GDP에 7% , 거의 7조 달러를 추가할 수 있지만 그 과정에서 3억 개의 일자리를 대체할 수 있다고 예측했습니다.
그러나 AI가 삶과 업무의 모든 측면을 계속해서 방해하더라도 한 걸음 물러서 볼 가치가 있습니다.
후원자 VERSES AI를 위한 The AI Revolution 이라는 3부작 시리즈 중 첫 번째인 이 시각화에서 우리는 어떻게 여기까지 왔는지, 어디로 가고 있는지, 진정으로 생각하는 기계를 달성하는 데 얼마나 가까워졌는지 묻습니다.
주류로의 이정표
"인공 지능"이라는 용어는 1955년 컴퓨터 과학자인 John McCarthy가 회의 제안서에서 만들었습니다 . Alan Turing, Marvin Minsky 및 기타 많은 사람들과 함께 그는 종종 AI의 아버지 중 한 명으로 불립니다.
그 이후로 AI는 비약적으로 성장했습니다. AI는 1997년 러시아 그랜드 마스터이자 전 세계 체스 챔피언인 개리 카스파로프를 꺾고 체스를 마스터했습니다. 2016년에는 Google의 AlphaGo가 한국 바둑 챔피언 이세돌을 4-1로 이겼습니다. 9년의 성과 차이는 바둑의 복잡성 으로 설명됩니다 . 바둑은 10360개의 가능한 수를 가지고 있으며 체스 의 하찮은 10123개의 조합과 비교 됩니다 .
DALL-E는 2021년에, ChatGPT-4는 2023년 초에 도착하여 오늘에 이르렀습니다.
그러나 인공 지능이란 무엇입니까?
콘도를 청소하는 Roomba와 2001: Space Odyssey 의 HAL 사이에는 큰 차이가 있습니다 . 이것이 현장에서 일하는 연구자들이 AI를 분류하기 위해 다음과 같은 방법을 제시한 이유입니다 .
AI 카테고리정의예
ANI(인공 협소 지능) | 특정 작업을 인간과 같거나 더 잘하는 AI | Siri 또는 Alexa와 같은 가상 비서 |
인공 일반 지능(AGI) | 인간이 할 수 있는 모든 작업을 수행할 수 있는 AI. 이것은 우리가 AI를 생각할 때 우리 대부분이 생각하는 것입니다. | Marvel의 JARVIS(오히려 매우 지능적인 시스템) |
ASI(인공 슈퍼 지능) | 인간이 할 수 있는 모든 것을 능가하는 AI | Iain M. Banks의 공상 과학 문화 시리즈의 마음 |
2022년 한 Google 소프트웨어 엔지니어의 잘못된 경보 와 초기 GPT-4 부스터 의 논문에도 불구하고 최근의 생성 AI가 생각하는 기계의 자격이 있다고 믿는 사람은 아무도 없습니다. 모든 기능에 대해 ChatGPT는 여전히 자동 완성 기능을 강화한 버전일 뿐입니다.
안드로이드는 전기양의 꿈을 꾸는가?
그것은 필립 K. 딕의 공상과학 고전의 제목이자 영화 블레이드 러너 의 기초였습니다 . 여기에서 해리슨 포드는 실제와 같은 안드로이드를 찾아내기 위해 튜링 테스트 버전을 사용하는 일종의 사립 탐정인 블레이드 러너를 연기합니다. 하지만 우리는 해리슨 포드가 아니고 이것은 공상 과학 소설도 아닌데 어떻게 알 수 있을까요?
현장에서 일하는 사람들은 수년에 걸쳐 다양한 테스트를 제안했습니다. 인지 과학자 Ben Goertzel은 AI가 대학에 등록하고 과정을 마치고 졸업할 수 있다면 합격할 것이라고 생각했습니다. 애플의 공동 창업자인 스티브 워즈니악은 AI가 낯선 집에 들어가 부엌을 찾은 다음 커피 한 잔을 만들 수 있다면 문턱을 넘을 것이라고 제안했습니다.
그러나 이들 중 다수를 관통하는 공통 스레드는 인간이 노력 없이 수행하는 한 가지 작업, 즉 일반화, 적응 및 문제 해결을 수행할 수 있는 능력입니다. 그리고 이것은 AI가 다른 작업에서 계속해서 탁월함에도 불구하고 전통적으로 어려움을 겪어온 것입니다.
현재 최첨단 AI가 생각하는 기계를 달성할 수 있습니까?
그리고 놀라운 결과를 보여준 현재의 접근 방식이 한계에 다다랐을 수도 있습니다.
연구원들은 이미지 분류에서 자연어 추론에 이르기까지 다양한 인간 작업에서 AI 모델의 성능을 테스트하기 위해 수천 개의 벤치마크를 만들었습니다 . Stanford University의 AI Index 에 따르면 표준 벤치마크의 AI 점수는 정체되기 시작했으며 2022년 개선 중앙값은 4%로 제한됩니다.
이에 대한 반응으로 BIG-Bench 및 HELM과 같은 새로운 종합 벤치마크 제품군이 등장하기 시작했지만 이전 제품과 동일한 운명을 공유하게 될까요? 빠르게 능가했지만 여전히 Wozniak Coffee Test를 통과할 수 있는 JARVIS와 같은 AI에 근접하지 않았습니까?
더 스마트한 세상을 상상하다
차세대 AI 전문 인지컴퓨팅 기업이자 이 작품의 후원사인 VERSES AI가 그 답을 가지고 있을지도 모릅니다.
이 회사는 최근 생각할 수 있을 뿐만 아니라 "사고 프로세스"를 성찰하고 설명할 수 있는 AI를 구축하는 방법을 보여주는 연구를 발표했습니다. 자세한 내용은 AI 혁명 시리즈 의 다음 편을 시청하세요 .