[삼성 SDS 인사이트] AI의 실질적인 미래를 꿈꾸는 AGI

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글로벌 칼럼 |

AI의 실질적인 미래를 꿈꾸는 AGI

 

 대부분의 사람이 매일 접하고 있는 AI가 제공하는 정보는 그리 유용하지 않다. AI는 인간과 같은 방식으로 사고하거나 이해하지 못하기 때문이다. AI는 많은 데이터 세트를 분석하여 패턴과 강관관계를 찾아 유용한 정보를 제공하긴 하지만, 이는  실질적인 이해나 의식이 없기에 지능의 겉모습만 보여주는 것이라고도 표현할 수 있다.

 오늘날의 AI가 이러한 한계를 극복하고 다음 단계인 AGI, Artificial General Intelligence로 발전하려면 인간의 지적 작업을 이해하거나 학습할 수 있어야 한다. AGI가 실현될 경우, 인공지능 또한 인간처럼 지능과 능력이 지속해서 발전할 것이다.

 

AI의 실질적인 미래

 위에서 언급한 AGI는 AI 기술의 미래이다. 구글, 마이크로소프트, 페이스북, 일론 머스크의 OpenAI, 커즈웨일 등의 기업들이 수행하는 연구는 기초적인 AGI 기술을 개발하는 데 집중하지 않고, 오늘날 AI 알고리즘에 대한 다양한 수준의 특이성과 의존성을 가진 지능 모델에 초점을 맞추고 있다.

 기존 AI 연구의 한계는 단어와 이미지가 물리적인 세계에서 존재하고 상호작용하는 것과 시간의 개념을 AI가 이해하지 못한다는 것이다. AGI는 최소한 처음에는 유사한 것을 배우기 위해 감각 공간이 필요하다. 이는 물리적인 공간이 아닌 원격으로 연결하는 것으로 충분하다. AGI는 이 공간에서 블록쌓기, 물체 움직이기, 시간이 지나며 일련의 행동 수행하기, 해당 행동의 결과로부터 배우기 등 3살짜리 인간이면 누구나 아는 문제를 직접 배울 기회를 누린다. 시각, 청각, 촉각, 조종 등을 통해 순수한 텍스트 기반 또는 순수한 이미지 기반 시스템에는 불가능한 방식으로 이해하는 법을 배울 수 있다. AGI가 이러한 이해를 얻고 나면 감각 공간은 더이상 필요 없을 수 있다.

 

AGI의 비용과 위험

 현시점에서  AI가 시간과 공간을 이해하는 데 필요한 데이터가 어느 정도일지 정량화하는 것은 힘들지만 인간의 뇌를 보고 일부를 합리적으로 추측할 수는 있다. 인간은 이미 배운 것의 맥락에서 모든 것을 해석하기에 우리는 인생 초기에 획득한 이해의 맥락에서 많은 것을 해석한다. AI 커뮤니티에서는 이러한 수익성이 없는 단계를 거치고 지능을 위한 기본을 마련할 때 AGI가 등장할 것이며, AGI 구현 시 수반될 수 있는 잠재적 위험도 고려해야 한다고 말한다. AGI는 목표 지향적인 시스템일 수밖에 없으므로 우리가 설정한 목표를 초과할 가능성이 크다.

 인간 게놈(Genome) 중 극히 일부(약 750MB의 정보)가 성인 두뇌의 구조 전체를 정의한다. 따라서, 750MB 이하의 정보를 포함하는 프로그램을 개발하면 인간의 잠재력을 가진 신생아의 두뇌를 완벽하게 표현할 수 있다. 겉으로 복잡해 보이는 인간 게놈 프로젝트가 현실적으로 사람들이 예상했던 것보다 더 빨리 완료되었다는 사실을 생각하면, 머지않아 두뇌를 소프트웨어로 모방하는 것이 가능해 질 것이다.
 마찬가지로, 신경 과학의 혁신이 인간 뉴롬(Neurome)의 맵핑으로 이어질 수 있다. 실제로 인간 뉴롬 프로젝트는 이미 진행 중이며, 이 프로젝트가 인간 게놈 프로젝트만큼 빠르게 진행된다면 AGI가 매우 가까운 미래에 등장할 수 있다. 결국 AGI가 점진적으로 등장할 것은 거의 확실해 보인다. 즉, 일반적인 3살짜리보다 질문에 더 잘 답하는 알렉사, 시리, 구글 어시스턴트가 결국 10살짜리, 일반적인 성인 그리고 천재보다 더 똑똑해질 것이다. 시스템이 인간을 추월할 것이라는 점에 동의하지 않을 수도 있지만 결국에는 한 단계 발전할 때마다 그 진가를 경험하고 또 다른 발전을 꾀할 것이다.

 정리하면 AGI에 투입되는 대대적인 기술적 노력과 빠른 컴퓨팅 성능의 발전, 지속적인 신경 과학과 두뇌 맵핑의 혁신을 통해 AGI는 앞으로 10년 안에 등장할 가능성이 있다. 즉, 사고 능력이 발달한 시스템을 받아들일 준비가 돼 있는지에 상관없이 앞으로 몇 십 년 안에 이런 시스템이 등장할 것이다. 따라서 우리는 AGI의 장점을 극대화하고 발생할 수 있는 위험을 막으면서 달성해야 하는 목표에 관해 더 솔직하게 논의할 필요가 있다.