인공 일반 지능(AGI): 과연 무엇인가?

본 기사는 Michael Timothy Bennett의 논문 "What the F*ck Is Artificial General Intelligence?"를 바탕으로 인공 일반 지능(AGI)의 개념과 개발 현황을 심층적으로 분석합니다. AGI에 대한 과장된 기대와 모호한 정의를 비판적으로 검토하고, 지능을 적응력의 관점에서 재해석하며, AGI 개발을 위한 다양한 접근 방식과 그 한계를 제시합니다. 결론적으로 AGI는 다양한 도구와 메타 접근 방식의 융합을 통해 구현될 것이지만, 현재는 샘플 및 에너지 효율이 주요 병목 현상임을 강조합니다.

인공 일반 지능(AGI)의 실체를 탐구하다: 과장과 현실 사이

최근 몇 년간 인공지능(AI) 분야에서 가장 뜨거운 감자 중 하나는 바로 인공 일반 지능(AGI) 입니다. 마치 신화 속의 존재처럼, AGI는 모든 것을 해결해 줄 만능 도구로 여겨지기도 하지만, 동시에 그 실체에 대한 의문이 제기되고 있습니다. Michael Timothy Bennett의 논문, "What the F*ck Is Artificial General Intelligence?"는 이러한 의문에 답하는, 도발적이면서도 통찰력 있는 시도입니다.

논문은 AGI에 대한 과장된 기대와 추측으로 인해 정의 자체가 모호해졌다고 지적합니다. 마치 로르샤흐 테스트처럼, AGI는 보는 사람에 따라 다양하게 해석될 수 있다는 것입니다. 저자는 AGI의 본질을 밝히기 위해서는 장기적인 과학적 조사가 필수적이라고 강조합니다.

그렇다면 AGI는 무엇일까요? Bennett은 지능을 적응력의 관점에서 정의하고, AGI를 인공 과학자로 비유합니다. Sutton의 유명한 "쓴 교훈(The Bitter Lesson)"을 바탕으로, 적응 시스템 구축에 사용되는 두 가지 기본 도구인 탐색과 근사를 면밀히 분석합니다. 여기에는 o3, AlphaGo, AERA, NARS, Hyperon 등 다양한 아키텍처와 시스템의 비교 분석이 포함됩니다.

더 나아가, 저자는 AGI 개발을 위한 세 가지 주요 접근 방식을 제시합니다. 바로 규모 최대화, 단순성 최대화, 약점 최대화입니다. 이러한 접근 방식은 각각 자원, 형태의 단순성, 기능 제약의 약점을 최대화하는 것을 목표로 합니다. AIXI, 자유 에너지 원리, 그리고 최근 주목받는 언어 모델의 확장(The Embiggening) 등 다양한 예시를 통해 각 접근 방식의 장단점을 설명합니다.

결론적으로, 저자는 AGI가 규모 최대화된 근사를 기반으로 하겠지만, 궁극적으로는 다양한 도구와 메타 접근 방식의 융합을 통해 구현될 것이라고 주장합니다. 하지만 현재 AGI 개발의 가장 큰 걸림돌은 하드웨어 발전에도 불구하고 여전히 샘플 및 에너지 효율이라는 점을 지적하며 논문은 마무리됩니다. AGI라는 미지의 영역에 대한 흥미로운 통찰을 제공하는 논문입니다.