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[피터디아만디스- 메타트렌드 #2: AI는 인간 수준의 지능을 달성한다] 이번 10년에 인간 수준 AI의 출현을 목격할 수 있다. 클라우드에서 강력한 AI 알고리즘과 머신러닝 도구의 가용성을 약속하며, 그 중 많은 부분이 오픈 소스로 만들어진다. 이러한 강력한 기술을 통해 인터넷에 연결된 모든 개인은 창의성을 증폭하고 문제 해결 기술을 향상하며 수입 능력을 높일 수 있다.

https://www.diamandis.com/blog/metatrend_2_ai_will_achieve_human-level_intelligence

JM Kim | 기사입력 2022/12/03 [00:00]

[피터디아만디스- 메타트렌드 #2: AI는 인간 수준의 지능을 달성한다] 이번 10년에 인간 수준 AI의 출현을 목격할 수 있다. 클라우드에서 강력한 AI 알고리즘과 머신러닝 도구의 가용성을 약속하며, 그 중 많은 부분이 오픈 소스로 만들어진다. 이러한 강력한 기술을 통해 인터넷에 연결된 모든 개인은 창의성을 증폭하고 문제 해결 기술을 향상하며 수입 능력을 높일 수 있다.

https://www.diamandis.com/blog/metatrend_2_ai_will_achieve_human-level_intelligence

JM Kim | 입력 : 2022/12/03 [00:00]

 

 

인공지능(AI)이 인간 수준의 지능을 달성하면 어떤 일이 벌어질까그리고 언제 이런 일이 일어날까때때로 AGI(인공 일반 지능)라고도 하는 인간 수준 AI는 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 이해 및/또는 학습할 수 있는 능력을 입증하는 "튜링 테스트"를 통과하는 기계 프로그램의 능력으로 정의된다우리 인간과 구별할 수 없는 방식으로 이러한 작업을 수행한다.

 

미래학자 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)과 기술자 일론 머스크(Elon Musk)를 포함한 일부는 우리가 이번 10년에 인간 수준 AI의 출현을 목격할 수 있다고 주장했다.

 

이를 염두에 두고 이 메타트렌드는 클라우드에서 강력한 AI 알고리즘과 머신러닝 도구의 가용성을 약속하며그 중 많은 부분이 오픈 소스로 만들어진다이러한 강력한 기술을 통해 인터넷에 연결된 모든 개인은 창의성을 증폭하고 문제 해결 기술을 향상하며 수입 능력을 높일 수 있다.

 

이에 대한 예로는 GPT-3( GPT-4), DALL-E, DALL-E 2  Stable Diffusion이 있다무료로 제공되는 이러한 플랫폼은 창의적인 혁명을 주도하고 있다.

This was not written by GPT-3 - The Hustle

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이 메타트렌드는 방대한 양의 클라우드 컴퓨팅레이블이 지정된 데이터의 대량 공급글로벌 고대역폭 연결의 수렴에 의해 주도되고 있다의료교육엔터테인먼트에서 디자인금융소매에 이르기까지 모든 산업이 큰 영향을 받게 된다.

 

레이 커즈와일(Ray Kurzweil)과 일론 머스크(Elon Musk) AI 관련 예측을 요약하고최근 Google DeepMind의 혁신에 대해 논의하고이미 인간의 능력을 능가하는 AI 5가지 예를 공유한다.

 

인간 수준 AI에 대한 미래학자 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)과 기술자 일론 머스크(Elon Musk)

 

레이 커즈와일(Ray Kurzweil)의 예측

저명한 미래학자이자 기술자인 나의 친애하는 친구 레이 커즈와일은 2029년이 AI "인간 수준의 지능에 도달할 것"이라고 예측했다나는 최근에 레이와 함께 그의 예측과 전 세계 AI 전문가 대다수가 어떻게 그와 동의하게 되었는지에 대한 매혹적인 이야기에 대해 논의했다.

 

레이는 1999년에 AI가 인간 수준의 지능을 달성할 것이라고 처음 예측했다그것은 매우 대담하고 놀라운 예측이었고 스탠포드는 이듬해 이를 논의하기 위해 국제 회의를 조직했다컨퍼런스 기간 동안 글로벌 AI 전문가들을 대상으로 “참석자들이 AI가 인간 수준의 지능을 달성할 것이라고 생각한다면 그리고 언제라는 설문조사가 진행되었다.

 

회의에 참석한 약 150명 중 결과는 다음과 같다.

 -20%는 결코 일어나지 않을 것이라고 느꼈다

 -80%는 실현될 것이라고 생각했지만 2029년까지는 그렇지 않음

 -대다수는 최소 100년이 걸릴 것이라고 생각했다.

 그 여론조사는 22년 전의 일이다그 이후로 AI는 특히 지난 몇 년 동안 엄청난 발전을 이루었다.

 

2021년 온라인 예측 플랫폼 메타큘러스(Metaculus) AI 전문가들을 대상으로 또 다른 설문조사를 실시했으며, 2042년까지 AI가 인간 수준의 지능을 달성할 것이라는 합의가 있었다그러나 올해(2022같은 질문을 던지는 또 다른 여론조사가 실시됐다이번에 AI 전문가들은 목표 날짜인 2030년에 도달했다이는 본질적으로 레이가 1999년부터 지켜왔다는 원래 예측과 일치한다.

 

일론 머스크의 예측

 일론 머스크는 AI가 인간 수준의 지능을 훨씬 더 빨리 달성할 것이라고 예측한다그의 예측은 AI "어떤 인간보다 훨씬 더 똑똑하게 성장할 것이며 2025년까지 우리를 추월할 것"이라는 것이다.

그러나 일론은 New York Times와의 인터뷰에서 "5년 안에 모든 것이 지옥에 간다는 의미는 아니다상황이 불안정하거나 이상해진다는 의미이다.” 컴퓨터가 우리보다 훨씬 똑똑해지면 상황이 이상해지게 된다일론의 우려 중 하나는 현재 AI 개발을 감독하는 규제 기관이 없다는 것이다.

그러나 AI와 관련하여 그가 가장 걱정하는 것은 무엇일까?

 

GOOGLE DEEPMIND

 

일론이 말했듯이 "그들이 만들고 있는 AI의 특성은 모든 게임에서 모든 인간을 압도하는 것이다."고 그는 말했다. "내 말은그것은 기본적으로 [영화] '워 게임'의 줄거리이다."

 Best Google Deepmind GIFs | Gfycat

GOOGLE DEEPMIND는 인간 수준의 AI 달성에 가깝다고 발표했다("게임은 끝났다!")

 

올해 5 Google DeepMind Gato라는 새로운 AI 에이전트가 "광범위한 환경에서" 600개 이상의 작업을 수행할 수 있다고 발표했다.

Deepmind May Have Just Created the World's First General AI | HackerNoon

Gato: A Step Towards General AI by DeepMind

 

그렇다면 Gato는 어떻게 작동할까그리고 정확히 무엇을 할 수 있을까?

 

Gato는 인간 두뇌의 신경 세포와 유사하게 작동하는 상호 연결된 노드가 있는 컴퓨팅 시스템인 단일 신경망을 사용한다이미지 캡션채팅실제 로봇 팔로 블록 쌓기, 1980년대 비디오 게임 콘솔 아타리 플레이까지 가능하다.

 

DeepMind 연구 과학자 Nando de Freitas가 지적했듯이 인공 일반 지능(AGI)을 달성하기 위한 경쟁에서 가장 어려운 과제는 이미 해결되었다.

 

“지금은 규모가 중요하다게임은 끝났다이러한 모델을 더 크고더 안전하고효율적으로더 빠르게 만드는 것이다.”

 

동시에 de Freitas는 실제로 AGI를 달성하는 것은 아직 멀었다는 것을 인정한다그러나 AI가 인간을 능가한다는 증거를 보기 위해 AGI를 기다릴 필요는 없다여기에 증거가 있다.

 

인간 지능을 능가하는 AI 5가지 예

 

 #1: AI는 종양진단대회(2018)에서 최고의 의사들로 가득 찬 방을 이겼다. AI 신경 장애 연구 센터의 과학자들과 중국 수도의과대학 연구팀은 신경계 관련 질병의 수천 장의 이미지를 BioMind라고 하는 AI에 제공했다. 2라운드 경쟁에서 BioMind 50분 만에 64%의 정확도를 달성한 최고의 신경과 전문의 그룹에 비해 18분 만에 85%의 사례를 정확하게 진단했다.

BIOMIND 0.2 - Brain Training App (Android & PC) - The Bioneer

 

 #2: AI는 컴퓨터 칩과 인간 엔지니어를 더 빠르게 설계한다(2021). Google Brain의 일련의 알고리즘은 이제 인간 전문가가 설계한 것보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘하는 AI 소프트웨어를 실행하는 데 사용되는 컴퓨터 칩을 설계할 수 있다심층 강화 학습이라는 일종의 머신러닝을 사용하여 이러한 AI 칩 설계자는 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있는 일반적인 프로세스와 비교하여 몇 시간 만에 작업할 수 있다.

Rotating Brain GIF | Gfycat

 

 #3: DeepMind AI는 수십 년 동안 인간을 난처하게 만든 수학 퍼즐을 풀었다(2021). 수학자 팀과 협력하여 DeepMind는 수학의 두 가지 오래된 퍼즐인 매듭 이론과 대칭 연구를 해결하는 알고리즘을 설계했다이 알고리즘은 다양한 수학적 분야를 살펴보고 이전에 인간의 마음에서 벗어나 있던 연결을 찾아낼 수 있었다처음으로 머신러닝은 수학의 핵심을 목표로 하고 있다패턴을 찾아내는 과학으로결국에는 세상이 작동하는 방식에 대해 공식적으로 입증된 아이디어 또는 정리로 이어진다.

 

 #4: AI 8명의 세계 챔피언 브리지 플레이어를 이겼다(2022). 브리지는 지금까지 오랫동안 AI의 지배에 저항해 온 커뮤니케이션 및 전략 게임이다프랑스 스타트업 NukkaAI가 개발한 NooK라는 브리지 플레이 AI가 파리에서 열린 대회에서 브리지 세계 챔피언 8명을 제치고 1위를 차지했다. NooK는 상징적(규칙 기반) AI와 오늘날의 지배적인 딥 러닝 접근 방식을 결합한 일종의 하이브리드 알고리즘이다인간 라이벌과의 80세트에서 NooK 67(83%)을 이겼다.

 

 #5: 단백질 설계 AI는 인간이 꿈꿀 수 없는 의약품을 상상한다(2022). 워싱턴 대학의 과학자들은 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 단백질 기능 부위의 일반적인 영역을 예측할 뿐만 아니라 구조를 조각했다팀은 새로운 소프트웨어를 사용하여 암과 싸우는 약물을 생성하고 때로는 치명적일지라도 일반적인 바이러스에 대한 백신을 설계했다연구의 수석 과학자인 David Baker 박사는 "지난 2년 동안 딥 러닝이 단백질 구조 예측을 변형시켰지만우리는 지금 단백질 디자인의 유사한 변형의 한가운데에 있다."고 말했다.

 

물론 AI가 매력적인 이미지와 글을 만드는 것부터 약 2억 개의 단백질 구조를 결정하는 DeepMind AlphaFold 도구에 이르기까지 수백 가지의 다른 예가 있다.

 

마지막 생각들

 

AI의 지속적인 발전을 두려워하기보다는 기술을 협력자로 봐야 한다인간은 기술 지원을 새로운 성장 기회에 통합하는 놀라운 능력을 오랫동안 보여 왔다역사는 이에 대한 명확한 그림을 그린다. AI도 다르지 않다.

 

메타트렌드 시리즈의 다음 블로그(메타트렌드 20개 중 3)에서는 AI-인간 협업이 모든 직업에서 급증할 것이라는 아이디어에 대해 자세히 알아본다.

 

 
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