범용인공지능의현황과과제 2018. 4. 24. 추형석 기술ㆍ공학연구실 소프트웨어정책연구소
목 차 1. 개요 2. 범용인공지능의분류 3. 범용인공지능의현황 4. 결론
목 차 1. 개요 2. 범용인공지능의분류 3. 범용인공지능의현황 4. 결론
바둑인공지능프로그램 AlphaGo 의진화 AlphaGo Fan : 바둑유럽챔피언판후이와대결하여 5:0 승리 AlphaGo Lee : 이세돌 9단과대결하여 4:1 승리 (TPU 활용 ) AlphaGo Master : 온라인바둑 Tygem 에서 60전전승, 커제 9단과대결에서 3:0 승리 AlphaGo Zero : 인간의기보없이스스로학습하여최정상바둑실력달성 AlphaZero : AlphaGo Zero의접근을일반화하여체스, 장기등에서최정상달성 4
범용인공지능 (Artificial General Intelligence) 이란? 일반적인개념 : 사람수준 (Human-level) 혹은사람수준을뛰어넘는기계 감각정인정보를취합하여문제를인식하거나발견하고, 나아가해결책을다양하게모색 범용지능 (General Intelligence) : 사람의일반적인지능적행동을지칭 범용지능의정의가모호하기때문에, 범용인공지능을정의하기는어려움 The Core AGI Hypothesis (Ben Goertzel, 2017) 충분히넓고 ( 인간수준 ) 강한범용성을갖는인공지능의창조나연구. 질적인측면에서상당히좁고약한범용성과반대되는개념 이가설이맞다면, 범용인공지능은좁은인공지능 (narrow AI) 의반대개념으로정의됨 현재범용인공지능은어디까지왔는가? 현재활발하게진행중인범용인공지능연구과제의소개 윤리, 위험, 정책관점의범용인공지능 R&D 분석소개 5
Artificial General Intelligence : Concept, State of the Art, and Future Prospects, Ben Goertzel (2017) A Survey of Artificial General Intelligence Projects For Ethics, Risk, and Policy, Seth Baum (2017) 자료 : Artificial General Intelligence : Concept, State of the Art, and Future Prospects, Ben Goertzel (2017); Ben Goertzel, Wikipedia A Survey of Artificial General Intelligence Projects For Ethics, Risk, and Policy, Seth Baum (2017), Seth Baum, AI SAFETY RESEARCH, Future of life institute 6
현대인공지능기술은유례없이빠르게발전하는속도로인해미래인공지능에대한기대와우려가공존 최초의범용인공지능 (AGI First) 개발을위한경쟁치열 범용인공지능시대를준비하기위한인문 사회적연구활발 악의적인인공지능활용에대한대비는? 범용인공지능을공개SW화하는것이합당한논리인가? 군사적수요에의해추진되는범용인공지능을제어할방법은? 자료 : 카이스트보이콧 선언한세계학자들, AI 무기개발비판, 한겨례신문 (2018.04.05.) 7
Turing Test (Alan Turing) 기계가인간과얼마나비슷하게대화할수있는지판별하는테스트 Coffee Test (Wonzniak) 커피를만드는과정을테스트 ( 커피머신인지, 커피탐색등 ) Robot University Student Test (Goertzel) 인공지능이사람과비슷하게대학수업을수강하고졸업하는테스트 Employment Test (Nilson) 기계가경제적으로중요한일자리에서사람만큼업무를수행하는지테스트 Artificial Scientist Test (Goertzel) 과학적인연구수행가능성을테스트 ( 연구주제탐색, 관련문헌습득, 논문작성 ) 자료 : Artificial General Intelligence : Concept, State of the Art, and Future Prospects, Ben Goertzel (2017) Artificial General Intelligence, Wikipedia 8
목 차 1. 개요 2. 범용인공지능의분류 3. 범용인공지능의현황 4. 결론
접근방법내용 실용적관점 심리학적관점 인지아키텍처관점 - 사람의지능과인공지능의기능적측면을비교하는접근 - 대표적인예 : 튜링테스트 - 지능의해석 : 개인내 (intra-individual) 다양성, 개인간 (inter-individual) 다양성 - 인간의지능분류 : 1 언어적, 2 논리적 수학적, 3 음악적, 4 운동감각적, 5 공간적, 6 대인관계, 7 자기내부적, 8 자연주의적지능 (Gardner, 1999) - SW의관점에서범용지능의해석 - 다양한작업을수행함에있어 SW 구조는고정돼야함 수학적관점 - 범용지능을구현하기위해서는무한대의계산자원이필요 - 제한된계산자원으로는상대적으로우수한범용지능을구현 적응주의적관점 - 제한된자원을활용해환경에적응한다는접근 자료 : Artificial General Intelligence : Concept, State of the Art, and Future Prospects, Ben Goertzel (2017) 10
지성주의 (Intellectualist) 인도주의 (Humanitarian) - 고도화된지식을추구 - 안전에대한고려가낮음 - 인공지능학문의본질적인연구주제 - 범용인공지능구현자체에가치를둠 - 인류를이롭게하는인공지능개발목표 - 안전에대한고려가높음 - 인류가필요로하는인공지능개발에중점 - 인간적인윤리를인공지능에구현하기어려움 지성주의 + 인도주의 (Hybrid) 자료 : A Survey of Artificial General Intelligence Projects For Ethics, Risk, and Policy, Seth Baum (2017) 11
기호적범용인공지능 (Symbolic AGI) - 물리적인기호시스템가설에의해지능은기호를다루는행위로정의하는분야 - 장점 : 기호시스템은인간과동물이구분되는가장큰특징으로기호적관점이일반화에가장적합한도구 - 단점 : 기호적관점은간단한지각이나동기로인한기호의진화를고려해야함 - 예시 : 기호적인지아키텍처 창발적범용인공지능 (Emergentist AGI) - 인간의뇌의작동방식을모사하여구현하는인공지능 - 장점 : 인간의뇌는고차원적인감각정보를통해복잡한행동을수행하기때문에, 뇌를모사한접근방법이우수할가능성이높음 - 단점 : 인간의뇌는신경망의자가구성으로범용지능을달성하므로이를구현해야함 - 예시 : 계산뇌과학, 인공생명, 로보틱스 혼합범용인공지능 (Hybrid AGI) - 기호적 창발적접근을혼합한형태 - 인간수준의인공지능을달성하기위해서는 기호적 비기호적접근의융합이필요 (Nilson) 자료 : Artificial General Intelligence : Concept, State of the Art, and Future Prospects, Ben Goertzel (2017) 12
목 차 1. 개요 2. 범용인공지능의분류 3. 범용인공지능의현황 4. 결론
공개된정보를활용해수집한 45 개의주요범용인공지능 R&D 현황기준 : 기관형태, 공개 SW 여부, 군사적연결성, 국가, 목표, 안전에대한고려, 규모 자료 : A Survey of Artificial General Intelligence Projects For Ethics, Risk, and Policy (4p), Seth Baum (2017) 14
ACT-R (Adaptive Control of Thought Rational) 인지아키텍처 (Cognitive Architecture) 의한종류로사람의인지과정을표현한이론 (Theory) 일종의 SW 프레임워크로하노이탑문제, 문서나단어의기억, 언어이해, 의사소통, 비행기조종등다양한분야에적용 책임자 / 기관 : John Robert Anderson / CMU 최신버전 : 7.5 (2017.07.11.) 자료 : ACT-R homepage, http://act-r.psy.cmu.edu/about/ 15
Cyc 1984년부터시작된범용인공지능프로젝트로, 수백만가지의사람의일반상식을지식베이스 (Knowledge Base) 로구축 지식베이스구축에전문인력이직접참여 책임자 / 기관 : Douglas Lenat / Cycorp 최신버전 : ResearchCyc 6.1 (2017.11.27.) 자료 : Meet Cyc, Lucida AI, https://www.youtube.com/watch?v=j_dk24fw548 16
HTM (Hierarchical Temporal Memory) 인간의뇌 ( 신피질부위 ) 의동작방식을이해하고모델링함으로써범용인공지능을구현하는연구수행 (2002년최초설립 ) 주요적용분야 : 개인별에너지소비예측, 데이터를통한복잡한기계의오작동예측 기관 : Numenta 공개SW 커뮤니티적극운영 자료 : Numenta: Why Brains Matter, Numenta(2018) https://www.youtube.com/watch?time_continue=3&v=rltrun7uypq 17
Blue Brain Project 역공학을통해포유류의뇌를디지털화하여재구축하는것이목표 ( 슈퍼컴퓨터활용 ) 뇌기능에대한실험적인데이터를활용, 궁극적으로사람의뇌를모사 책임자 / 기관 : Henry Markram / EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne) 자료 : Blue Brain Project Overview, Blue Brain Project EPFL(2016), https://www.youtube.com/watch?v=q2lvaphm0ec&t=21s 18
icub(cognitive Universal Body) Humanoid Robot 어린이수준의지능과행동을구현하기위한로봇으로, 주변환경을인식하고학습을통해지능적행동을수행 가능한행동 : 기어가기, 3차원미로찾기, 화살쏘기, 안면감정표현, 힘제어등 기관 : Italian Institute of Technology 오픈소스휴머노이드로봇 자료 : The icub 10 th birthday, icub HumanoidRobot(2014), https://www.youtube.com/watch?v=ergfgf0uwuo 19
목 차 1. 개요 2. 범용인공지능의분류 3. 범용인공지능의현황 4. 결론
범용인공지능기술은그정의 (definition) 도구체화되지않았기 때문에, R&D 통해정립해나가는과정상에있음 범용인공지능의본격적인출현은아직시기상조라고판단되나, 범용인공지능이세상을변화시킬잠재력이높기때문에 이를대비하기위한노력이필요 21