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AGI 뜻, 일반 인공지능하고는 뭐가 다를까?

by 비타로그 2024. 5. 27.

AGI(Artificial General Intelligence)란 인간처럼 다양한 일을 할 수 있는 AI를 말합니다.

 

현재 우리가 사용하는 AI는 특정한 일만 잘하는 '좁은 AI(weak AI)'입니다. 예를 들어, 스마트폰의 음성인식 비서, 자율주행차, 챗봇 등이 좁은 AI에 속합니다. 이와 달리 AGI는 사람처럼 생각하고, 배우고, 여러 가지 일을 잘할 수 있는 AI를 목표로 하는 것입니다. 이 글에서는 AGI의 의미와 여러 측면에 대해 자세히 알아보겠습니다.

AGI와 좁은 AI의 차이

  • 좁은 AI: 약인공지능이라고도 합니다. 특정한 한 가지 일을 잘합니다. 예를 들어, 얼굴 인식 프로그램은 얼굴을 인식하는 일만 잘합니다.
  • AGI: 강인공지능이라는 용어와 같거나 비슷한 의미로 쓰입니다. 여러 가지 일을 잘 할 수 있습니다. 예를 들어, AGI는 문제를 해결하고, 창의적인 아이디어를 내고, 인간과 의견을 나누거나 해결책을 도출하는 등 자연스럽게 대화할 수 있습니다.

 

AGI는 어떻게 작동하나요?

AGI는 아직 이론적인 개념이지만, 다양한 방법으로 개발되고 있습니다. 일부 과학자들은 인간의 뇌를 대규모로 시뮬레이션해서, 마치 뇌처럼 동작하는 AI를 만들기 위해 노력하고 있습니다. 한편 또 다른 과학자들은 현재의 AI 기술(뉴럴 네트워크와 딥러닝 기술 등)을 더욱 발전시키는 방법으로 AGI를 개발하려고 합니다.

AGI를 개발하는 방법

1. 상징적 접근: AI가 사람처럼 생각하고, 문제를 해결하도록 프로그램하는 방법입니다.
2. 발생적 접근: AI가 경험을 통해 스스로 배우고, 발전하도록 하는 방법입니다.
3. 하이브리드 접근: 위의 상징적 접근과 발생적 접근을 결합해서, AI가 더 똑똑하게 작동하도록 하는 방법입니다.

AGI와 현재의 AI 비교

현재의 AI는 특정한 일만 잘하는 좁은 AI입니다. 예를 들어, 현재 테슬라가 개발하는 것과 같은 자율주행차는 운전만 잘합니다. 하지만 AGI는 인간과 마찬가지로 여러 가지 일을 잘 해낼 수 있습니다. 예를 들면 AGI는 운전도 잘하고, 요리도 잘하고, 이미지도 생성하고, 음악도 만들 수 있습니다.

AGI의 사례

현재 완전한 AGI는 없습니다. 그러나 미래에는 인간처럼 여러 가지 일을 잘 하는 로봇이 AGI의 예시가 될 수 있습니다. 이러한 로봇은 스스로 생각하고, 문제를 해결하며, 사람들과 자연스럽게 대화할 수 있을 것으로 보입니다.

 

현실이 아닌 영화나 소설 속에 등장하는 AGI의 대표적인 예시로는 영화 '2001: 스페이스 오디세이'의 HAL 9000이 있습니다. HAL 9000은 우주선의 모든 시스템을 관리하고, 우주비행사들과 대화하며, 스스로 결정을 내릴 수 있는 인공지능으로, 인간과 같은 인지 능력을 가지고 있습니다. 또 다른 예로는 영화 'Her'의 사만다, '아이, 로봇'의 로봇들, '엑스 마키나'의 에이바 등이 있습니다. 이들은 모두 인간과 유사한 지능을 가지고 자율적으로 행동하며, 다양한 복잡한 상황에 대응할 수 있는 능력을 지닌 AGI의 사례입니다.

AGI는 언제 출현할까?

AGI가 언제 실현될지는 아직 확실하지 않습니다. 어떤 과학자들은 앞으로 10년 내에 AGI가 개발될 것이라고 생각합니다. 다른 과학자들은 AGI가 개발되기까지 더 오랜 시간이 걸릴 것이라고 생각합니다. 다만 최근 들어 학자들이 예측하는 AGI 출현 시점이 평균적으로 점점 빨라지고 있는 것이 사실입니다.

 

최근 일론 머스크는 트위터를 통해 AGI가 언제 실현될지 묻는 질문에 내년, 즉 2025년이라고 말하기도 했습니다.

 

일론 머스크가 본인의 트위터 계정으로 AGI 출현 시점을 묻는 사람의 트윗에 "내년"이라고 대답하는 스크린 캡처.
AGI 출현 시점에 대한 일론 머스크의 코멘트

 

AGI 실현의 어려움

사실 AGI를 개발하는 것은 매우 어렵습니다. 사람처럼 생각하고, 배우고, 문제를 해결하는 AI를 만드는 것은 큰 도전일 수밖에 없는데요. 또한 AGI가 개발되었을 때, 이것이 우리에게 어떤 영향을 미칠지에 대해서도 많은 논의가 필요합니다. 인간보다 똑똑한 인공지능을 만드는 데에는 위험이 수반될 수밖에 없기 때문입니다.

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