[📪정보] 재업) 인간 사고능력에 더 가까워진 AI…'구성적 일반화'도 가능

[익명(182.230)]

https://www.nature.com/articles/s41586-023-06668-3

Human-like systematic generalization through a meta-learning neural network - Nature

어린이들은 일단 '뛰기'(skip)라는 것을 배우고 나면 '방 주위 2번 뛰기'나 '손 들고 뛰기' 같은 말의 의미를 이해할 수 있다. 이처럼 한 개념을 학습하고 이를 다른 개념과 결합해 지식을 확장할 수 있는 능력을 체계적 일반화 또는 '구성적 일반화'(compositional generalization)라고 한다.

하지만 AI가 이런 사고를 할 수 있는지에 대해서는 1988년 철학자이자 인지과학자인 제리 포도르와 제논 필리신이 인공신경망은 '구성적 일반화'를 할 수 없다고 주장한 이후 논란이 계속돼 왔다. 과학자들도 수십년간 이런 능력을 갖춘 인공신경망 개발을 추진했지만 성공하지 못했다.

미국 뉴욕대(NYU) 브렌든 레이크 교수와 스페인 폼페우 파브라 대학 마르코 바로니 교수팀은 26일 과학 저널 네이처(Nature)에서 개념을 논리적 순서로 정리하는 구성 능력 훈련에 최적화된 메타 학습(meta-learning) 방식을 사용해 인간과 같이 '구성적 일반화'를 할 수 있는 인공 신경망을 개발했다고 밝혔다.

연구팀은 이 연구에서 기존의 AI 훈련 방식보다 성능이 뛰어난 '구성성 메타 학습'(MLC : Meta-Learning for Compositionality)이라는 새로운 방식으로 챗GPT 같은 생성형 AI의 '구성적 일반화' 능력을 향상하는 게 가능하다는 것을 입증했다.

연구팀은 MLC가 인공신경망이 연습을 통해 구성적 일반화를 더 잘 할 수 있게 훈련하는 데 초점을 맞추고 있다며 구성적 일반화 성능 면에서 인간과 동등하거나 때로는 우수한 능력을 보인다고 말했다.

바로니 교수는 "챗GPT 같은 거대언어모델(LLM) AI는 최근 몇 년 동안 성능이 크게 개선되기는 했지만, 여전히 구성적 일반화에는 어려움을 겪고 있다"며 "MLC가 LLM의 구성 능력을 향상시킬 수 있을 것"이라고 말했다.

레이크 교수는 "이 연구는 인공신경망이 인간의 구성적 일반화를 모방하거나 능가할 수 있음을 사람과 비교를 통해 처음으로 보여줬다"며 "이는 인간과 더 유사하게 행동하는 AI 시스템의 개발 가능성을 제시하는 것"이라고 말했다.

"이 연구는 신경망의 기능에 대한 고전적인 논쟁을 해결하고 인간과 인공 지능 사이의 연관성을 밝혀냄으로써 중요한 이정표를 세웠습니다.

결과는 인지과학과 기계 학습의 교차점에서 새로운 지평을 열 것입니다. 두 분야 모두 이번 통합으로 엄청난 이득을 얻을 수 있습니다.

그 영향은 앞으로 수년 동안 이러한 분야 전반에 걸쳐 느껴질 것입니다."

학습 방식의 차이만으로 이런 결과가 나오는 게 신기하네

[부패하는유전자!!!(sansss2015)]

파면 팔수록 새로운게 나오는게 지금 AI기술은 중세 연금술과 같다던 말이 떠오르네

[익명(reiksguard)]

뭔뜻이냐 의미없는 짓이란 소리? - dc App

[익명(125.130)]

중세시대때는 연금술로 진짜 금을 만들 수 있을거라 믿었으니까

[부패하는유전자!!!(sansss2015)]

그만큼 밝혀진게 없다는 말이었음

[익명(122.44)]

금 만든다고 별 짓을 다하다가 별의별 화학실험을 한 꼴이 되어서 이것저것 만들어지는 꼴과 비슷하다는게 아닐까 싶어요.

[익명(118.47)]

의미는 있음. 자료들이 모아졌으니 그리고 더욱 현실적이고 실현가능한 대안들이 생겨났지. 그리고 그 대안으로부터 무엇보다 금을 합성할 순 없어도 금을 더 효율적으로 채굴해내는 기술들이 나왔지

[은바다(nmra3fmzhxmg)]

[익명(heisy1111)]

와 이게 agi인디

[dd(14.36)]

이걸로 학습 하면 이제 agi 라고 해도 될듯?? 여기에 맞춤 봇 까지 추가 되면 맞춤 애인 ㅗㅜㅑ..

[익명(59.9)]

[익명(210.90)]

쏵다 구속시키고 발가벗겨서 발기시켜?

[익명(27.100)]

시스템2의 요소가 조금 개발된 느낌이다.

[익명(112.171)]

스테이지0 인공신경망 해방 스테이지1 딥러닝 해방 스태이지2 트랜스포머 해방 스테이지3 스케일의 법칙 해방 스테이지4 메타러닝 해방(신규)

[익명(118.220)]

확률론적 앵무새는 끝났다

[익명(211.185)]

Fodor를 여기서 다시 볼 줄은 몰랐다.