(전체 기사) 2024년까지 인간 수준의 AGI에 도달하려는 OpenAI 계획에 대한 정보

어제 2019년에 작성된 OpenAI의 5년 이내(2024년) AGI 계획에 대한 기사를 올렸습니다. 기사에 액세스할 수 없어 일부 사람들이 혼란스러워 하여 전체 기사를 여기에 둡니다.
"인간 수준의 지능을 가진 기계를 만들기 위한 경쟁에서는 크기가 정말 중요한 것 같습니다."
OpenAI의 회장이자 최고 기술 책임자인 Greg Brockman은 "가장 큰 혜택은 가장 큰 컴퓨터를 소유한 사람에게 돌아갈 것이라고 생각합니다."라고 말했습니다.
4년 전 Elon Musk, Peter Thiel, Reid Hoffman을 비롯한 기술 업계의 저명인사들이 설립한 샌프란시스코 기반 AI 연구 그룹은 나머지 AI 세계에 도전장을 내밀었습니다.
지난 달 말, 마이크로소프트는 인공지능의 성배 추구를 가속화하기 위해 마이크로소프트로부터 10억 달러를 모금했다. 인공지능(AI)이 가능한 컴퓨터, 제조사에 필적하는 인지 수준, 그리고 이것이 최종 단계로 간주된다. 초인적인 지능을 가진 컴퓨터가 출현하기 전에
Brockman에 따르면, 연구 기관에 막대한 금액인 그 돈은 "인간 두뇌 크기의 [AI] 모델을 실행할 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목표로 5년 이내에 아마도 훨씬 더 빨리" 사용될 것입니다. ”.
인간 두뇌의 신경 구조와 일치하는 컴퓨터가 비슷한 수준의 지능을 제공할 수 있는지 여부는 또 다른 문제입니다. Brockman은 AGI가 언제 도착할지 정확하게 예측하는 것에 대해 경계하고 있으며 컴퓨팅 성능의 엄청난 증가를 활용하려면 알고리즘의 발전도 필요하다고 말했습니다.
그러나 그는 OpenAI와 Microsoft가 5년 이내에 AI 야망을 실현하기를 희망하는 방대한 컴퓨팅 성능에 대해 다음과 같이 덧붙였습니다.
OpenAI의 거대한 내기는 급속한 발전의 기간 후에 인공 지능 세계에서 길을 나누는 것을 가리킵니다. 인간 두뇌가 어떻게 작동하는지에 대한 한 가지 아이디어를 모델로 한 인공 신경망을 사용하는 딥 러닝 시스템은 AI를 기술 세계의 중심으로 되돌려 놓은 대부분의 혁신을 제공했습니다. OpenAI는 충분한 컴퓨팅 성능을 바탕으로 이러한 네트워크가 인간 지능 수준까지 더욱 발전할 가능성이 있다고 주장합니다.
그러나 많은 AI 연구자들은 딥 러닝 자체가 정교한 패턴 인식의 한 형태 이상일 것이라고 생각합니다. 안면 인식이나 언어 번역에는 완벽하지만 진정한 지능에는 한참 못미칩니다.
AI의 다음 단계에 도달하려면 몇 가지 돌파구가 필요합니다. 단순히 문제에 더 많은 돈을 던지고 있는지 잘 모르겠습니다.
Alphabet이 소유한 영국 AI 연구 회사인 DeepMind를 포함하여 가장 야심찬 연구 그룹 중 일부는 컴퓨터에게 단순히 더 큰 컴퓨터를 구축하는 것보다 신경망을 보완하기 위해 새로운 유형의 추론과 기호 논리를 가르치는 것이 필요할 것이라고 믿습니다.
“컴퓨팅에 1억 달러를 할당했다면 무엇을 할 수 있었을까요? 우리는 그것에 대해 생각하고 있으며 다른 사람들도 그것에 대해 생각하고 있다는 것을 상상할 수 있습니다. 그러나 그는 다음과 같이 덧붙였습니다. “AI의 다음 단계에 도달하려면 몇 가지 돌파구가 필요합니다. 단순히 문제에 더 많은 돈을 쏟는 것인지는 잘 모르겠습니다.”
다른 사람들은 더 솔직합니다. 더 큰 컴퓨터만으로도 인간 수준의 AI를 제공할 수 있느냐는 질문에 버클리 캘리포니아 대학교의 컴퓨터 공학 교수인 스튜어트 러셀(Stuart Russell)은 이 주제에 관해 곧 출간될 책에서 다음과 같이 평결을 지었습니다. . . 우리는 기계를 정말 지능적으로 만드는 방법을 모릅니다. 비록 그것이 우주의 크기일지라도 말입니다.”
그러나 OpenAI가 올바른 길을 가고 있다는 가능성조차도 세계에서 가장 가치 있는 회사로부터 막대한 현금 투입을 끌어내기에 충분했으며 AI를 위한 훨씬 더 발전된 하드웨어 시스템을 구축하기 위한 경쟁을 촉발했습니다.
Brockman은 이를 "일반 정보를 구축하기 위한 공익 Apollo 프로그램"이라고 부릅니다. 이는 OpenAI 설립자가 한 기업이나 개별 정부에 국한되지 않는 혜택을 제공하는 AI를 구축하려는 사명을 반영합니다.
비할 데 없는 부를 창출할 수도 있습니다. 그는 오늘날의 선도적인 기술 회사의 주식 시장 가치를 가리키며 다음과 같이 말했습니다. 이제 우리가 말하는 종류의 기술인 인공 일반 지능을 구축하는 데 성공했다고 상상해 보십시오. 이 회사는 역사상 유례가 없는 엄청난 격차로 1위가 될 것입니다.”
OpenAI는 컴퓨터 하드웨어가 더욱 강력해짐에 따라 딥 러닝 시스템에 사용되는 학습 알고리즘이 진화하여 오늘날의 코더가 직접 프로그래밍할 수 없는 기능을 개발할 것이라고 확신합니다.
논란이 되고 있는 입장입니다. Russell과 같은 비평가들은 단순히 불완전한 알고리즘에 더 많은 컴퓨팅 성능을 가하는 것이 "오답을 더 빨리 얻음"을 의미한다고 주장합니다. Brockman의 응답: "계산량이 증가하면 질적으로 다른 결과를 얻을 수 있습니다."
그는 4년 간의 역사에서 OpenAI가 수행한 테스트 중 일부가 하드웨어의 엄청난 증가에서 올 수 있는 종류의 발전을 암시한다고 주장합니다.
예를 들어, 2년 전 연구원들은 Amazon에서 고객 리뷰를 읽은 다음 통계 기법을 사용하여 다음 편지를 예측하는 시스템의 결과를 보고했습니다. OpenAI에 따르면 시스템은 더 나아가 리뷰에서 긍정적인 감정과 부정적인 감정의 차이를 스스로 학습합니다. 예상했던 것 이상의 이해 수준입니다.
올해 출시된 훨씬 더 큰 언어 시스템인 GPT-2는 한 단계 더 나아가 동일한 종류의 거대한 통계 분석을 적용함으로써 의미론적 이해를 발전시켰다고 Brockman은 말했습니다.
OpenAI의 가장 최근 실험 중 하나인 비디오 게임 Dota 2에서 최고의 인간 팀을 이긴 AI 시스템은 또한 오늘날의 가장 진보된 AI 시스템이 체스와 같은 보드 게임보다 현실 세계에 훨씬 더 가까운 게임에서 잘 수행될 수 있음을 보여주었습니다. 
이는 Starcraft 게임 플레이에 대한 DeepMind의 작업을 반영했습니다. Brockman에 따르면 OpenAI 시스템은 더 높은 수준의 추상화에서 작동하도록 스스로 학습하여 전반적인 목표를 설정한 다음 필요에 따라 특정 작업을 "확대"합니다. 이러한 계획은 인간 지능의 핵심 부분으로 간주됩니다.
단일 AI 기술이 인간의 지능을 복제하기에 충분할 것이라는 OpenAI의 열렬한 주장에 대해 신중한 많은 회의론자조차도 그 주장을 완전히 무시하는 것을 경계하는 것 같습니다. Etzioni는 "딥 러닝이 [AI의] 패러다임 전환이라고 말하는 것이 타당합니다. "그들이 다시 그런 일을 이룰 수 있을까?"
노력에 자금을 지원하기 위해 Microsoft를 도입하는 것은 AGI로의 전환을 가속화하려는 연구 그룹의 방향 변경을 나타냅니다. 10억 달러 투자의 대부분은 Azure 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 사용하기 위해 지불하는 형태로 소프트웨어 회사에 반환되며 Microsoft는 이러한 노력을 기울일 새로운 슈퍼컴퓨팅 기능을 개발하고 있습니다.
Brockman은 이것이 기업 경쟁에서 벗어나려는 OpenAI의 목표에서 벗어난 것이라고 부인합니다. 그는 마이크로소프트가 "대규모 슈퍼컴퓨터를 함께 구축하는 투자자이자 전략적 파트너"의 역할로 제한될 것이라고 말했다.
이 소프트웨어 회사의 투자는 OpenAI의 영리 부문에 대한 큰 소수 지분과 이사회 자리를 제공할 것입니다. 조직의 모든 주식 투자자와 마찬가지로 잠재적 수익은 고정된 수준으로 제한되어 있으며 이는 공개되지 않았습니다.
OpenAI의 작업이 Brockman이 예측한 것과 같은 엄청난 부를 창출한다면 대부분은 그룹의 비영리 부문으로 흘러갈 것이며 이는 모든 인류의 이익을 위해 고급 컴퓨터 지능의 열매를 사용하겠다는 약속을 반영합니다.
무어의 법칙보다 가파른 AI 곡선
기술 산업은 컴퓨팅 성능이 2년마다 약 2배씩 증가하는 방식을 설명하는 무어의 법칙 곡선을 타는 데 익숙합니다. 그러나 OpenAI는 AI 시스템의 용량을 오늘날 거의 상상할 수 없는 수준으로 빠르게 끌어올리기 위해 훨씬 더 강력한 기하급수적 힘에 의존하고 있습니다.
연구 그룹은 7년 전 기술 산업이 머신 러닝의 잠재력에 눈을 뜬 이후로 가장 큰 AI 모델을 훈련하는 데 적용되는 처리 용량의 양이 무어의 법칙의 5배 속도로 증가하고 있다고 계산합니다. 
이것은 오늘날의 가장 진보된 시스템을 2012년에 사용된 것보다 300,000배 더 강력하게 만듭니다. 이러한 발전은 현재 고급 AI에 쏟아 붓는 돈의 양과 훨씬 더 많은 데이터를 처리할 수 있게 해주는 병렬 컴퓨팅 기술의 도입을 반영합니다.
Brockman은 OpenAI가 이 기하급수적인 추세가 앞으로 5년 더 진행될 것으로 기대하고 있다고 말했습니다. 
그에 비해 그는 지난 7년의 발전은 스마트폰의 배터리 수명을 하루에서 800년으로 연장하는 것과 같을 것이라고 말했습니다. 같은 지수 곡선에서 5년이 더 걸리면 1억년이 될 것입니다.
오늘날의 가장 진보된 신경망은 대략 꿀벌과 동등합니다. 그러나 또 다른 5년의 기하급수적 발전으로 OpenAI는 인간의 두뇌와 일치시킬 가능성이 있다고 믿습니다.