Artificial Intelligence

1. AI의 발전은 인상적이지만 인간 수준의 지능과는 아직 거리가 멀다

쉬운 일들이 어렵다.

AI의 최근 성과는 놀라울 정도로, 복잡한 게임인 바둑에서 인간을 이기거나 이미지에서 물체를 인식하는 데 있어 인상적인 성과를 보였다. 그러나 AI는 맥락을 이해하거나 상식적인 추론을 적용하는 것과 같은 인간이 사소하게 여기는 많은 작업에서 여전히 어려움을 겪고 있다. 이 역설 - AI가 복잡한 작업에서 인간을 능가하면서도 겉보기에는 간단한 작업에서 실패하는 것 - 은 우리가 인간 수준의 일반 인공지능(AGI)에 도달하기까지 얼마나 멀었는지를 보여준다.

좁은 AI와 일반 AI 사이의 격차는 여전히 크다. 현재의 AI 시스템은 특정 작업을 위해 설계되었으며 인간 지능의 유연성과 적응력을 결여하고 있다. AI는 방대한 양의 데이터를 처리하고 패턴을 인식할 수 있지만, 처리하는 정보의 의미나 함축을 진정으로 이해하지 못한다. 이러한 근본적인 이해 부족은 AI가 지식을 일반화하거나 도메인 간에 기술을 전이하는 능력을 제한한다.

AI가 뛰어난 분야:

• 복잡한 게임 플레이 (체스, 바둑)
• 이미지 인식 및 분류
• 음성 인식 및 합성

AI가 어려움을 겪는 분야:

• 맥락과 뉘앙스 이해
• 상식적인 추론 적용
• 도메인 간 지식 일반화

2. 딥러닝은 AI를 혁신했지만 중요한 한계가 있다

감독 학습 시스템과 마찬가지로, 이러한 딥 Q-러닝 시스템은 6장에서 설명한 것과 같은 적대적 예제에 취약하다.

딥러닝의 돌파구: 특히 컨볼루션 신경망(ConvNets)과 같은 딥러닝 기술의 개발은 이미지 인식 및 자연어 처리와 같은 작업에서 AI 성능을 극적으로 향상시켰다. 이러한 시스템은 대규모 데이터 세트에서 복잡한 패턴을 학습할 수 있으며, 특정 벤치마크에서 인간의 성능을 맞추거나 초과하는 경우가 많다.

그러나, 딥러닝 시스템에는 중요한 약점이 있다. 이들은 엄청난 양의 라벨링된 훈련 데이터가 필요하고, 계산 집약적이며, 그들의 의사 결정 과정은 종종 불투명한 "블랙 박스"이다. 가장 중요한 것은, 이러한 시스템이 적대적 공격에 취약하다는 것이다 - AI를 속이기 위해 신중하게 설계된 입력. 예를 들어, 인간에게는 감지할 수 없는 이미지의 사소한 변경이 AI가 완전히 잘못 분류하게 만들 수 있다.

딥러닝의 한계:

• 방대한 라벨링된 데이터 세트에 의존
• 진정한 이해나 추론의 부족
• 적대적 예제에 대한 취약성
• 의사 결정 과정 설명의 어려움
• 새로운 시나리오에 대한 일반화의 부족

3. 머신러닝은 방대한 데이터 세트와 신중한 인간의 지도가 필요하다

머신러닝은 여전히 과학만큼이나 예술이다.

빅 데이터가 AI를 연료로 삼는다: 현대의 머신러닝 시스템, 특히 딥러닝 모델은 인상적인 성능을 달성하기 위해 방대한 양의 고품질 라벨링된 데이터가 필요하다. 구글, 페이스북, 아마존과 같은 회사들은 방대한 사용자 생성 데이터 세트에 접근할 수 있어 AI 개발에서 상당한 이점을 가지고 있다.

그러나, 데이터만으로는 충분하지 않다. AI 시스템을 설계하는 데 있어 인간의 전문 지식이 중요하다. 적절한 모델 아키텍처를 선택하는 것부터 하이퍼파라미터를 미세 조정하는 것까지. 효과적인 AI 시스템을 만드는 과정은 여전히 AI 연구자와 엔지니어의 직관과 경험에 크게 의존한다. 이 머신러닝의 "예술"은 AI의 진보가 단순히 더 많은 데이터나 컴퓨팅 파워를 문제에 투입하는 것만으로 이루어지지 않는다는 것을 의미한다.

머신러닝 개발의 주요 측면:

• 방대한 고품질 데이터 세트 수집 및 큐레이팅
• 적절한 모델 아키텍처 설계
• 시행착오를 통한 하이퍼파라미터 조정
• 훈련에서 탐색과 활용의 균형
• 결과 해석 및 모델 설계 반복

4. AI는 좁은 작업에서 뛰어나지만 일반 지능과 상식이 부족하다

좁은 지능의 더미는 결코 일반 지능으로 합쳐지지 않는다.

좁은 AI의 성공: AI 시스템은 특정 도메인에서 놀라운 결과를 달성했으며, 종종 인간의 성능을 능가한다. 예를 들어 이미지 인식, 게임 플레이, 특정 유형의 데이터 분석 등이 있다. 이러한 좁은 AI 시스템은 추천 시스템에서 자율 주행 차량에 이르기까지 실제 응용 프로그램에 점점 더 많이 배치되고 있다.

그러나, AI는 일반 지능이 부족하다. 현재의 AI 시스템은 도메인 간에 지식을 전이하거나 새로운 상황에 상식적인 추론을 적용할 수 없다. 이들은 맥락을 이해하거나, 유추를 만들거나, 모호함을 처리하는 작업에서 어려움을 겪는다 - 이는 모두 인간 지능의 특징이다. 이러한 근본적인 한계는 AI 시스템이 훈련 데이터와 다른 시나리오에 직면했을 때 인간에게는 명백한 오류를 자주 범하게 만든다.

AI가 부족한 일반 지능의 특성:

• 도메인 간 전이 학습
• 상식적인 추론
• 맥락과 뉘앙스 이해
• 모호함과 불확실성 처리
• 창의성과 추상적 사고

5. 언어 이해는 여전히 AI 시스템에 큰 도전 과제이다

언어는 상식적인 지식과 세계에 대한 이해에 의존한다.

NLP의 진보: 자연어 처리(NLP)는 기계 번역, 음성 인식, 질문 응답과 같은 작업에서 AI 시스템이 인상적인 결과를 달성하면서 상당한 발전을 이루었다. 이러한 개선은 가상 비서와 챗봇의 광범위한 채택으로 이어졌다.

그러나, 진정한 언어 이해는 AI에게 여전히 어려운 과제이다. 현재의 NLP 시스템은 의미에 대한 깊은 이해보다는 텍스트의 통계적 패턴에 크게 의존한다. 이들은 맥락, 풍자, 은유, 암시적 정보를 처리하는 데 어려움을 겪는다 - 이는 모두 인간이 쉽게 탐색하는 것들이다. 이러한 한계는 AI 시스템이 터무니없는 오류를 범하거나 복잡한 언어 작업에서 기본적인 의미를 파악하지 못할 때 분명해진다.

AI 언어 이해의 도전 과제:

• 맥락과 하위 텍스트 파악
• 풍자와 유머 해석
• 은유와 관용구 이해
• 암시적 정보에 대한 추론
• 긴 대화에서의 일관성 유지

6. AI의 취약성과 공격에 대한 취약성은 배포에 대한 우려를 제기한다

AI가 문장에서 'it'이 무엇을 가리키는지 결정할 수 없을 때, 그것이 세상을 지배할 것이라고 믿기 어렵다.

AI의 취약성: 벤치마크에서 인상적인 성능에도 불구하고, AI 시스템은 실제 시나리오에 배포될 때 종종 취약성을 드러낸다. 훈련 데이터와 약간 다른 입력에 직면했을 때 예상치 못한 오류를 범할 수 있다. 더 우려스러운 것은, 연구자들이 특히 컴퓨터 비전에서 AI 시스템이 신중하게 설계된 적대적 예제에 속을 수 있음을 입증했다는 것이다.

이러한 취약성은 중요한 응용 프로그램에서 AI 배포에 대한 심각한 우려를 제기한다. 자율 주행 차량이나 의료 진단과 같은 분야에서 악의적인 행위자가 이러한 약점을 악용할 가능성은 심각한 결과를 초래할 수 있다. 또한, 많은 AI 시스템의 해석 가능성 부족은 언제, 왜 실패할지 예측하거나 설명하기 어렵게 만든다.

AI 취약성의 유형:

• 입력의 작은 변화에 대한 민감성
• 적대적 공격 (예: 변경된 이미지)
• 훈련 데이터의 편향
• 엣지 케이스에서의 예상치 못한 실패
• 실제 조건에서의 강건성 부족

7. AI가 사회에서 더 널리 퍼지면서 윤리적 고려가 중요하다

업계는 "특정 상황"에서 자동차가 모든 운전을 하지만 인간 운전자가 여전히 주의를 기울이고 필요할 때 개입해야 하는 부분적 자율성을 목표로 해야 하는가? 아니면 인간이 자동차의 운전을 완전히 신뢰하고 주의를 기울일 필요가 없는 완전한 자율성을 유일한 목표로 삼아야 하는가?

AI 윤리의 중요성: AI 시스템이 사회에서 더 널리 퍼지면서, 그 개발 및 배포와 관련된 윤리적 고려가 점점 더 중요해지고 있다. 문제는 프라이버시 우려와 알고리즘 편향에서부터 일자리 대체 가능성 및 전쟁에서의 AI 사용에 이르기까지 다양하다.

AI 윤리 논쟁은 복잡하고 다면적이다. 투명성, 책임성, 공정성, 그리고 AI가 사회에 미치는 장기적인 영향에 대한 질문을 포함한다. AI 시스템이 의료에서 형사 사법에 이르기까지 더 중요한 역할을 맡게 됨에 따라, 이들이 윤리적으로 개발되고 사용되도록 보장하는 것이 중요하다. 이를 위해 기술자, 정책 입안자, 윤리학자, 그리고 대중 간의 협력이 필요하다.

AI의 주요 윤리적 고려 사항:

• 알고리즘 편향과 공정성
• 프라이버시 및 데이터 보호
• AI 결정의 투명성과 설명 가능성
• AI로 인한 피해에 대한 책임
• AI 배포의 장기적인 사회적 영향

8. 진정한 AI 진보는 추상화, 유추, 그리고 체화된 인지의 발전을 필요로 한다

나는 체화 논쟁이 점점 더 설득력 있다고 느낀다.

인지적 기초: 인간 수준의 AI를 향한 진정한 진보를 이루기 위해, 연구자들은 현재 시스템이 결여하고 있는 인지의 근본적인 측면을 해결해야 한다. 여기에는 추상화를 형성하고, 유추를 만들고, 체화된 경험을 통해 세상을 이해하는 능력이 포함된다.

체화 가설은 진정한 지능이 세상과 상호작용하는 물리적 몸을 필요로 한다고 제안한다. 이 아이디어는 소프트웨어만으로 비체화된 지능을 만들려는 전통적인 AI 접근 방식을 도전한다. 로봇 공학과 AI의 발전을 결합하여 인간과 유사한 방식으로 세상을 학습하고 이해할 수 있는 시스템을 만드는 것이 필요할 수 있다. 또한, 추상화를 형성하고 유추를 만들 수 있는 AI 시스템을 개발하는 것은 더 유연하고 일반화 가능한 지능으로 이어질 수 있다.

AI 인지 발전의 주요 영역:

• 추상화: 특정 예에서 일반 개념 형성
• 유추: 다른 도메인 간의 유사성 인식
• 체화된 인지: 물리적 상호작용을 통한 학습
• 상식적인 추론: 새로운 상황에 일상적인 지식 적용
• 인과적 이해: 세상의 원인과 결과 관계 파악

마지막 업데이트 날짜: September 29, 2024