[📪정보] 딥마인드 제너럴리스트 AI ‘Gato’는 AGI인가

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출처 : 딥마인드 제너럴리스트 AI 'Gato'는 AGI인가 - 사이언스모니터 | The Science Monitor (scimonitors.com)

딥마인드(DeepMind)는 아타리 게임을 하고, 이미지 캡션 지정, 인간과 채팅, 로봇 팔로 컬러 블록을 쌓는 등 600여가지 기능을 갖춘 제너럴리스트(generalist) 에이전트 ‘가토(Gato)’ 인공 지능(AI)를 소개했다.

딥마인드는 홈페이지에 공개한 동료검토 전 단계 논문 일부에서 “대규모 언어 모델링의 발전에 영감을 받아 텍스트 출력 영역을 넘어 단일 일반 에이전트를 구축하기 위해 유사한 접근 방식을 적용한다. 우리가 Gato라고 부르는 에이전트는 다중 모드, 다중 작업, 다중 구현 일반 정책으로 작동한다. 동일한 가중치를 가진 동일한 네트워크는 텍스트, 관절 토크, 버튼 누름 또는 기타 토큰을 출력할지 여부를 컨텍스트에 따라 결정하여 Atari, 캡션 이미지, 채팅, 실제 로봇 팔로 블록 쌓기 등을 재생할 수 있다. 이 논문에서 우리는 모델과 데이터를 설명하고 Gato의 현재 기능을 문서화한다”고 요약 했다.

이 새로운 AI 모델을 두고 인공 일반 지능(artificial general intelligence, AGI)으로 구분할 수 있는지가 논란이다.

AGI는 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 학습할 수 있는 모델을 가리키는 용어다. 미국 뉴욕대학 뇌과학 교수 겸 소프트웨어 회사 Robust.AI의 게리 마커스(Gary Marcus)는 “마법 같은 일이 아니다. 대략적으로 우리는 이전에 본 적이 없는 문제를 유연하고 재치 있게 해결할 수 있고 신뢰할 수 있는 방식으로 해결할 수 있는 시스템을 의미한다”고 설명한다.

보편적으로 인정되는 AGI에 대한 정의는 없지만 AI에게 AGI 상태를 부여하는 다양한 테스트는 제안됐다. 앨런 튜링(Alan Turing)은 인간과 AI 컴퓨터와의 대화에서 AI와 인간을 구분할 수 없다면 컴퓨터가 스스로 사고할 수 있음을 인정해야 한다고 제안했다. 애플의 공동 창립자인 스티브 워즈니악(Steve Wozniak)은 AGI가 임의의 집에 들어가서 커피 한 잔을 하는 방법을 알아낼 수 있다면 AGI를 진짜로 간주할 것이라고 말했다. 다른 제안된 테스트는 AI를 대학에 보내고 학위를 통과할 수 있는지 확인하거나 실제 작업을 성공적으로 수행할 수 있는지 테스트하는 것이다.

AGI

페이스북 모기업 메타(meta) 수석 AI 과학자 얀 르쿤(Yann LeCun)은 인간도 전문화되어 있기 때문에 AGI에 대해 회의적이다. 최근 페이스북 게시물에서 그는 딥마인드 가토가 인간수준 AI(HLAI)인지 논의했다. 그는 AI가 인간처럼 필요에 따라 직업을 배울 수 있지만 인간은 아직 거기에 도달하지 못하는 “인간 수준 AI”가 목표로 하는 유용한 목표가 될 수 있다고 말했다. 그는 “인간과 인간이 아닌 많은 아기들이 하는 것처럼 기계가 세상이 어떻게 돌아가는지 배울 수 있는 학습 패러다임이 아직 없다”고 썼다.

얀 르쿤은 “해결책은 단지 모퉁이에 있는 것이 아니다. 우리는 해결해야 할 장애물이 많은데 어떻게 해야 할지 모른다”고 덧붙였다.

현재 AI 연구 성공의 원동력 중 하나는 규모다. 점점 더 큰 데이터 세트에서 점점 더 큰 모델을 훈련하는 데 점점 더 많은 컴퓨터 성능이 사용되고 있다. 단순한 확장이 그러한 능력을 제공한다는 발견은 놀랍고 우리는 아직 더 많은 능력, 더 많은 데이터, 더 큰 모델이 더 많은 능력의 AI를 계속 제공하지 못할 것이라는 징후를 보지 못했다. 그러나 많은 연구자들은 그것이 의식적이거나 심지어 AGI로 이어질 것이라는데 회의적이다.

Gato는 AGI인가

딥마인드 Nando de Freitas는 Gato가 출시되었을 때 사견임을 전제로 “내 의견: 이제 규모가 중요하다! 게임은 끝났다”라고 트윗했다. 그는 AGI를 달성하는 것은 이제 AI 모델을 더 크고 효율적으로 만들고 더 많은 훈련 데이터를 입력하는 문제라고 제안했다.

그러나 다른 사람들은 동의하지 않는다.

Marcus는 Gato가 할 수 있는 모든 작업을 수행하도록 훈련을 받았고 논리적으로 문제를 분석하고 해결할 수 없는 새로운 도전에 직면했다고 지적한다. 그는 “이것은 응접실 속임수와 같다. 귀여운 마법사의 속임수다. 그들은 이러한 것들을 이해하도록 훈련되지 않은 순박한 인간을 속일 수 있다. 그러나 그것이 그들이 실제로 [AGI] 근처에 있다는 것을 의미하지는 않는다”고 뉴사이언티스트에서 말했다.

DeepMind 과학자들조차 Gato에 대한 일부 주장에 회의적이다. 연구 과학자인 데이비드 파우(David Pfau)는 트위터에 “사람들이 가토 논문에 왜 그렇게 열광하는지 이해가 안 된다. 그들은 독립적으로 훈련된 많은 에이전트를 고용한 다음 모든 정책을 단일 네트워크로 분할했다. 우리가 트랜스포머에 대해 알고 있는 것을 감안할 때 이는 전혀 놀라운 일이 아닌 것 같다”고 밝혔다.

[ㅇㅇㅇ(yuf6hf56gc)]