인공 지능(AI)은 오늘날 매우 흔한 용어이지만 오늘날의 인공 지능이 무엇이며 대부분의 사람들이 생각한다 그것은 매우 다를 수 있습니다. 여러분이 알고 있는 AI는 “약한” AI이지만 많은 사람들이 두려워하는 AI는 “강한” AI입니다.
인공 지능은 실제로 무엇입니까?
“AI”와 같은 용어를 사용하기는 쉽지만 이것이 우리가 실제로 말하는 것이 무엇인지 명확하지 않습니다. 일반적으로 “인공지능”은 컴퓨터 과학의 전체 분야를 의미합니다. AI의 목표는 컴퓨터가 자연 지능이 달성할 수 있는 것을 복제하도록 하는 것입니다. 여기에는 인간의 지능, 다른 동물의 지능, 식물, 단세포 유기체 및 어떤 형태의 지능을 가진 모든 것과 같은 동물이 아닌 생명체의 지능이 포함됩니다.
이 주제 아래에는 더 깊은 질문이 있으며, 그것이 바로 “지능”이 무엇인지입니다. 진실은 지능의 과학조차도 지능이 무엇인지 아닌지에 대한 보편적인 정의에 동의할 수 없다는 것입니다.
대체로 경험에서 배우고 결정을 내리고 목표를 달성하는 능력입니다. 지능은 새로운 상황에 대한 적응을 허용하므로 사전 프로그래밍이나 본능과 다릅니다. 해결할 수 있는 문제가 복잡할수록 지능이 높아집니다.
지능을 측정하는 다양한 방법이 있음에도 불구하고 우리는 인간의 지능에 대해 여전히 배울 것이 많습니다. 우리는 인간 지능이 내부에서 어떻게 작동하는지조차 확신하지 못합니다. Gardner의 다중 지능 이론과 같은 일부 이론은 완전히 폭로되었지만 인간의 일반 지능 요소(“G 요소”라고 함)를 뒷받침하는 많은 증거가 있습니다.
즉, 지능의 세부 사항은 자연적이든 인공적이든 여전히 진화하고 있습니다. 우리는 지능을 볼 때 직관적으로 지능을 알고 있는 것처럼 느낄 수 있지만 지능에 대한 아이디어 주위에 깔끔한 원을 그리는 것이 어렵다는 것이 밝혀졌습니다!
약한 AI의 시대가 도래했다
오늘날 우리가 가지고 있는 AI는 일반적으로 “약한” 또는 “내러티브” AI라고 합니다. 이는 특정 AI 시스템이 하나 또는 제한된 관련 작업 집합을 수행하는 데 매우 능숙하다는 것을 의미합니다. 체스에서 인간을 이긴 최초의 컴퓨터인 Deep Blue는 다른 어떤 것에도 전혀 쓸모가 없었습니다. 바둑에서 인간을 이긴 최초의 컴퓨터인 AlphaGo, 그리고 훨씬 더 똑똑해졌지만 여전히 한 가지만 잘하는 컴퓨터를 만나보세요.
오늘날 마주하거나 사용하거나 보는 모든 AI는 약합니다. 때로는 서로 다른 좁은 AI 시스템이 결합되어 더 복잡한 시스템을 형성하지만 결과는 여전히 효과적으로 좁은 AI입니다. 이러한 시스템, 특히 기계 학습에 중점을 둔 시스템은 예측할 수 없는 결과를 생성할 수 있지만 인간 지능과는 전혀 다릅니다.
강력한 AI는 존재하지 않는다
인간의 지능과 동등하거나 그 이상의 AI는 허구 밖에 존재하지 않는다. HAL 9000, T-800, Data from 스타트렉, 또는 Robbie 로봇, 그들은 겉보기에 의식이 있는 지능입니다. 그들은 무엇이든 하는 법을 배울 수 있고, 어떤 상황에서도 기능하며, 일반적으로 인간이 할 수 있는 모든 것을 할 수 있습니다. 이것은 “강력한” AI 또는 AGI(Artificial General Intelligence)이며 본질적으로 최소한 평등하고 우리를 능가할 가능성이 가장 높은 인공적 실체입니다.
누구나 아는 한 이 “강력한” AI가 존재하는 실제 사례는 없습니다. 비밀 연구소 어딘가가 아니라면 말이다. 사실 우리는 AGI를 어디서부터 시작해야 할지조차 몰랐습니다. 우리는 AI의 핵심 창발 기능이 될 인간 의식을 일으키는 원인이 무엇인지 전혀 모릅니다. 의식의 어려운 문제라고 불리는 것.
강력한 AI가 가능합니까?
AGI를 만드는 방법을 아는 사람은 아무도 없으며, 만드는 것이 가능한지조차 아무도 모릅니다. 그것은 그것의 길고 짧은입니다. 그러나 우리는 강력한 일반 지능이 존재한다는 증거입니다. 인간의 의식과 지능이 물리학 법칙에 따른 물질적 과정의 결과라고 가정하면 AGI가 만들어지지 않을 이유가 없다.
진짜 문제는 우리가 그것을 어떻게 할 수 있는지 알아낼 만큼 충분히 똑똑한가 하는 것입니다. 인간은 AGI를 낳을 만큼 충분히 발전하지 못했을 수 있으며 몇 년 안에 16K 디스플레이를 사용할 수 있을 것이라고 말할 수 있는 방식으로 이 기술에 타임라인을 지정할 방법이 없습니다.
그런 다음 다시, 우리의 좁은 AI 기술과 유전 공학, 양자 역학 또는 DNA를 사용한 이국적인 컴퓨팅, 고급 재료 과학과 같은 다른 과학 분야가 격차를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 갑자기 우연히 발생하거나 일종의 로드맵이 있기 전까지는 모두 순수한 추측입니다.
그렇다면 우리가 ~해야 한다 AGI를 만들기 위해 노력합니다. 고 스티븐 호킹(Stephen Hawking) 교수와 엘론 머스크(Elon Musk)와 같은 일부 매우 똑똑한 사람들은 AGI가 종말론적 종말을 초래할 것이라고 생각합니다.
AGI가 얼마나 터무니없는 것처럼 보이는지를 고려할 때 이러한 걱정은 조금 과장될 수 있지만 안전을 위해 Roomba에 좋을 수도 있습니다.
