[📪정보] 얀 르쿤, AI의 미래를 말하다

[익명(175.214)]

출처 : https://www.technologyreview.kr/yann-lecun-bold-new-vision-future-ai-deep-learning-meta/

약 1년 반 전에 얀 르쿤(Yann LeCun)은 자신의 생각이 잘못됐다는 것을 깨달았다.

메타(Meta)의 인공지능(AI) 연구소 수석 과학자이자 세계에서 가장 영향력 있는 AI 연구자인 르쿤은 당시에 세상이 돌아가는 이치에 관한 기본적인 지식을 기계에 가르치기 위해 노력하고 있었다. 다시 말해서 일종의 ‘상식’을 AI에 가르쳐보겠다는 생각이었다. 이를 위해 그가 사용한 방법은 신경망(neural network)이 일상적인 사건에 관한 짧은 영상을 보고 다음에 무슨 일이 벌어질지 예측할 수 있도록 학습시키는 것이었다. 그러나 영상을 보고 다음에 올 프레임을 픽셀 단위로 세세하게 추측하는 것은 너무 복잡한 일이었다. 결국 그는 벽에 부딪히게 되었다.

르쿤은 몇 달에 걸쳐 자신이 그동안 무엇을 놓치고 있었는지 파악했다. 그러고 나서 이제 그는 다음 세대 AI를 위해 대담한 새 비전을 제시했다. MIT 테크놀로지 리뷰에 공유한 초안 문서에서 르쿤은 기계가 세상을 헤쳐나가는 데 필요한 상식을 배울 방법을 개략적으로 설명했다. 그의 제안이 담긴 문서는 현재 온라인에 공개되어 있다.

르쿤은 문서에 담은 제안들이 사람처럼 추론하고 계획할 수 있는 기계를 만드는 방향으로 나아가는 첫걸음이라고 생각한다. 사람과 비슷한 추론 능력을 가진 이러한 기계를 많은 이들은 인공일반지능(artificial general intelligence, 이하 ‘AGI’)이라고 부른다. 그는 또한 오늘날 가장 인기 있는 몇 가지 머신러닝(machine learning) 트렌드에서 벗어나 구식이라고 여겨졌던 오래된 아이디어들을 부활시켰다.

그러나 르쿤이 제시한 비전은 완벽하지 않다. 실제로 그의 제안을 보면 해답보다는 의문이 더 많이 떠오를지도 모른다. 르쿤이 스스로 지적했듯이 이번 제안의 가장 큰 문제는 르쿤 본인도 자신이 설명하고 있는 개념을 실제로 어떻게 구현할 수 있을지 모른다는 것이다.

르쿤이 제시한 새로운 접근법의 핵심은 세상을 다양한 세부 수준(level of detail)으로 학습할 수 있는 신경망이다. 픽셀 단위의 완벽한 예측이 필요했던 기존의 방식을 버린 이 신경망은 처리해야 하는 작업과 관련된 장면의 특징에만 초점을 맞춘다. 르쿤은 이러한 핵심 신경망과 ‘컨피규레이터(configurator)’라고 부르는 다른 신경망을 짝지어 사용하는 방법을 제안했다. 컨피규레이터는 어느 정도의 세부 수준의 필요한지 결정하고 그에 따라 전체적인 시스템을 조정하는 역할을 한다.

르쿤은 AGI가 결국에는 우리가 미래 기술과 상호작용하는 방식의 일부가 될 것이라고 생각한다. 그의 비전에는 가상현실 메타버스(metaverse)를 강력하게 지지하는 그의 고용주 메타의 비전도 엿보인다. 르쿤은 10년에서 15년쯤 후에는 사람들이 주머니에 스마트폰을 넣고 다니는 대신 자신들을 안내할 가상 어시스턴트(virtual assistant)가 장착된 ‘증강현실 안경’을 들고 다닐 거라고 말했다. 그는 “그러한 증강현실 안경이 유용하게 사용되려면 가상 어시스턴트가 거의 인간에 가까운 지능을 가져야 한다”고 설명했다.

[익명(58.231)]

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