[📪정보] AI vs 뇌: 일반 지능을 향한 경주

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AI vs 뇌: 일반 지능을 향한 경주

우리는 이미 일반 지능의 예를 가지고 있으며, 그것은 AI와 닮지 않았다.

존 티머 - 2025년 3월 3일 오후 9:00

* 아래는 작성자의 스타일에 맞춰, 요약한 버전으로 원문은 읽고 싶으시면 이 링크로 들어가십시오. *

AI 시스템이 게임 마스터, 텍스트 생성, 이미지 제작 등 인상적인 성과를 보이며 AGI(인공 일반 지능)에 대한 논의가 활발해졌다. 그러나 AGI에 대한 정의는 "거의 도달했다"부터 "절대 불가능하다"까지 다양하다.

우리에게는 이미 일반 지능의 예시가 있다—바로 동물의 뇌다. 현재 AI 시스템은 뇌와 전혀 다르게 작동한다. 이러한 차이는 AI가 우리가 가진 유일한 일반 지능 예시와 완전히 다른 경로를 택했다는 점에서 의미가 있다.

연구자들은 AGI를 정의하진 않았지만, 현재 시스템의 한계를 지적했다. 아리엘 골드스타인은 진정한 AGI는 "더 견고하고 안정적이며... 능력이 더 일관적"이어야 한다고 말한다. 현재 AI는 특정 영역에서 뛰어나지만 관련된 작업에선 실패한다.

인공 뉴런 vs. 실제 뉴런

신경망은 뇌 구조를 표면적으로만 모방한다. 인공 뉴런은 모두 기능적으로 동일한 반면, 실제 뉴런은 고도로 전문화되어 다양한 신경전달물질을 사용하고 호르몬에 반응한다. 실제 뉴런은 아날로그 펄스를 통해 소통하며, 뇌 구조는 "훨씬 더 상호 연결되어" 있고 "측면 연결이나 피드백 투사 또는... 순환 루프"를 가진다.

뇌는 단일체가 아니다

AI 신경망은 단일 작업을 위한 특수 시스템이다. 반면 뇌는 다수의 기능 단위가 순차적, 병렬적으로 작동한다. 이 글을 읽는 행위만으로도 운동 제어, 주의력 필터링, 문자 인식, 작업 기억, 장기 기억 접근 등이 의식적 조정 없이 동시에 활성화된다.

ChatGPT는 많은 인공 뉴런에도 불구하고 단일체로 남아있다—훈련 전에는 특수 구조가 존재하지 않는다. 베이커는 "뇌는 처음부터 뉴런 주머니로 시작하지 않는다... 이미 많은 제약과 구체적 설정이 되어 있다"고 지적한다.

뇌는 지속적으로 학습한다

AI는 일반적으로 훈련과 배치 단계가 분리되어 있다. 반면 뇌는 행동하면서 학습한다. 베이커는 농구 점프샷을 예로 든다: 시각적 피드백이 오류 신호를 생성하고, 소뇌는 이를 통해 향후 오류를 최소화한다. 이로 인해 학습 곡선이 달라진다—사람은 빠르게 기본 능력을 습득하는 반면, AI는 상당한 훈련 없이는 비효율적이다.

인간은 새로운 대상을 한 번 접한 후에도 예측을 할 수 있다. 우리는 지속적으로 개선하고 변화된 환경에 적응한다. 관련 영역 간 기술이 전이된다—음악 독보는 다양한 악기 마스터에 도움이 되고, 학습 방법 자체를 배우면 여러 주제에 대한 습득이 빨라진다.

메모리 차이

샤인에 따르면, 메모리는 AI와 생물학 간 가장 큰 차이다. AI에서 "메모리"는 연결 가중치와 최근 교환의 좁은 컨텍스트 창을 의미한다. 생물학적 시스템은 평생의 기억에 접근한다.

"AI는 매우 기본적이다... 하지만 인간의 뇌는 훨씬 더 정교한 메커니즘이다. 더 분산되어 있고... 지난 1초, 1분, 하루, 1년 또는 수년에 대한 기억이 모두 관련될 수 있다."

한계에 직면하다

뇌는 에너지 제약 하에 진화했으며, 일일 식이보다 적은 전력으로 작동하면서도 자원을 최적화한다. AI 개발은 증가하는 자원에 의존한다—더 큰 데이터셋과 더 많은 인공 뉴런 및 연결.

현재 최고의 AI 시스템은 파리 뇌보다 1000배 많은 뉴런을 사용하지만 그 일반적 능력에는 접근하지 못한다. 일반 지능으로 가는 대안적 경로가 존재할 수 있지만, 생물학적 유사성이 필요하다면 우리는 심각한 장애물에 직면한다: 생물학 자체에 대한 불완전한 이해.

"어떤 종류의 인공 신경망도 인간 뇌와 같은 가소성, 일반화 가능성, 유연성을 달성할 수 있을 것이라고 낙관하지 않는다"라고 베이커는 결론지었다. "그것은 우리가 그것이 어떻게 얻어지는지조차 모르기 때문이다. 어떻게 그것이 발생하는지 모른다. 그렇다면 어떻게 그것을 시스템에 구축할 수 있겠는가?"

존 티머 선임 과학 편집자

존은 아스 테크니카(Ars Technica)의 과학 편집자입니다. 그는 콜롬비아 대학교에서 생화학 학사 학위를, 캘리포니아 대학교 버클리에서 분자 및 세포 생물학 박사 학위를 받았습니다. 키보드에서 물리적으로 떨어져 있을 때, 그는 자전거를 찾거나 등산화와 교감할 수 있는 경치 좋은 장소를 찾는 경향이 있습니다.

[익명(version5619)]

생물학뇌 모방 만이 답이라면 AGI 영원히 불가능 할거 같다

[ㅇㅇ 2(61.80)]

그게 옛날부터 유일한 방법이라 주장되어 오던 거 아니었음?

[익명(germany1595)]

뇌가 단일체가 아니라 분리된 영역의 교류로 작업수행한다는건 신선한 관점이네. 실제로 좌뇌 우뇌 소뇌 편도체 등등 부위마다 관장하는 기능이 다르잖아. ai도 각각 다른기능들을 가지게 설계한다음 통합해서 조직으로 일을 수행하면 더 좋아질까?

[ㅇㅇㅇㅇㅇ(lsh0320jpgpw)]

매커니즘적 이점 구현, 지속학습 중요하지 임계점까지 얼마나 필요할지는 모르겠지만 비관적인 상황은 아닌 것 같음

[ㅇㅇ 1(112.170)]

특갤답지 않은 양질의 글이네

[Moonchild(resolve0716)]

[Borazine(player4081)]

[점심밥(yield0917)]

[익명(criteria8458)]

존 ㅋ 티 ㅋ 머 ㅋㅋㅋ

[ㅇㅇ 3(58.226)]

좋은 글.. 아직도 ai가 뇌를 다 따라 잡은 건가? 하면 의문이 많음.