획기적인 인공지능, NARS: 임의 적용 가능한 관계적 학습의 가능성을 열다

NARS라는 인공지능 시스템이 인간의 관계적 사고 능력을 모방하여 임의의 상황에서도 동일/반대 관계를 파악하고 새로운 관계를 유추하는 능력을 보여주었다는 연구 결과를 소개합니다. 이는 인공 일반 지능(AGI) 개발에 중요한 이정표가 될 것으로 기대됩니다.

인간의 인지 능력 중 가장 중요한 요소 중 하나는 바로 '관계적 사고'입니다. 사물 간의 유사점과 차이점을 파악하고, 이를 바탕으로 새로운 관계를 추론하는 능력이죠. Robert Johansson, Patrick Hammer, Tony Lofthouse가 이끄는 연구팀은 최근 놀라운 성과를 발표했습니다. 바로 비공리적 추론 시스템 (Non-Axiomatic Reasoning System, NARS) 이라는 인공지능 시스템이 임의 적용 가능한 동일/반대 관계 반응을 구현했다는 것입니다!

이는 무엇을 의미할까요? 기존 인공지능은 특정한 규칙이나 패턴에만 반응할 수 있었습니다. 하지만 NARS는 최소한의 훈련만으로도 다양한 상황에서 동일/반대 관계를 파악하고, 이를 바탕으로 새로운 관계를 유추할 수 있습니다. 마치 인간처럼 유연하고 창의적인 사고를 할 수 있다는 뜻입니다.

연구팀은 NARS에 '획득된 관계' 기능을 추가하여 이러한 성과를 달성했습니다. 이 기능은 시스템이 명시적으로 훈련된 관계뿐만 아니라, 새로운 관계 조합까지 도출할 수 있도록 합니다. 실험 결과, NARS는 훈련된 관계 규칙을 빠르게 내재화하고, 임의의 상황에서도 관계적 일반화를 보여주었습니다. 특히, 여러 개의 반대 관계로부터 동일 관계를 유추하는 등 복잡한 관계적 추론도 성공적으로 수행했습니다.

더욱 놀라운 것은, NARS의 내부 신뢰도 지표가 인간의 관계 학습 실험 결과와 매우 유사하다는 점입니다. 이는 NARS가 인간의 인지 과정을 정확하게 모방하고 있음을 시사합니다.

이 연구는 인공 일반 지능(AGI) 개발에 중요한 이정표를 제시합니다. 인간의 관계적 학습 능력을 모방한 NARS는 앞으로 더욱 발전된 인공지능 시스템 개발의 토대가 될 것입니다. NARS의 성공은 단순한 기술적 진보를 넘어, 인간 인지의 비밀을 풀고, 더욱 지능적인 기계를 만드는 여정에 중요한 한 걸음을 내딛었다는 것을 의미합니다. 앞으로 NARS가 어떻게 발전하고, 우리의 삶에 어떤 영향을 미칠지 기대되는 부분입니다.

핵심: NARS는 최소한의 훈련으로 임의의 상황에서 동일/반대 관계를 파악하고 새로운 관계를 유추하는 능력을 보여주었습니다. 이를 통해 인공지능의 관계적 학습 능력의 새로운 가능성을 열었습니다. NARS의 내부 신뢰도 지표는 인간의 관계 학습 실험 결과와 유사하여, 그 타당성을 높여줍니다.