범용 인공지능(AGI)의 등장 시점

 

 

 

범용 인공지능(AGI)의 등장 시점에 대해서는 과학자, 기술자, 미래학자 등 각계 전문가들의 의견이 분분합니다. 일부 전문가들은 AGI가 향후 5년 이내에 등장할 것으로 예측하는 반면, 다른 전문가들은 수십 년이 걸릴 것으로 내다보고 있습니다.

 

AGI 등장을 위한 핵심 기술

 

AGI가 등장하기 위해서는 다음과 같은 핵심 기술들이 발전해야 합니다.

• 초거대 언어 모델(LLM): LLM은 방대한 양의 텍스트와 코드 데이터를 학습하여 인간 수준의 언어 이해와 생성이 가능한 AI 모델입니다. AGI를 구현하기 위해서는 LLM의 성능이 더욱 향상되어야 합니다.
• 신경망 학습: 신경망 학습은 인간의 뇌를 모방한 학습 방법으로, AGI의 학습과 추론을 위한 핵심 기술입니다. 신경망 학습의 성능이 향상될수록 AGI의 학습 능력이 향상됩니다.
• 단일 칩 컴퓨팅: 단일 칩 컴퓨팅은 하나의 칩에 CPU, GPU, 메모리 등 모든 컴퓨팅 요소를 통합한 기술입니다. 단일 칩 컴퓨팅의 발전은 AGI의 처리 능력을 향상시켜줄 수 있습니다.

 

AGI 등장 시점의 구체적인 사실

 

AGI의 등장 시점을 예측하기 위해서는 이러한 핵심 기술들의 발전 속도와 방향을 예측하는 것이 중요합니다.

 

• LLM의 발전

LLM은 최근 몇 년 동안 급격한 발전을 거두었습니다. 2022년에는 구글 AI의 PaLM이 LLM의 새로운 지평을 열었습니다. PaLM은 방대한 양의 텍스트와 코드 데이터를 학습하여 인간 수준의 언어 이해와 생성이 가능한 것으로 평가받고 있습니다.

LLM의 발전 속도를 감안할 때, 2030년까지는 LLM이 인간 수준의 언어 이해와 생성이 가능한 수준으로 발전할 것으로 예상됩니다. 그러나 LLM이 AGI를 구현하기 위해서는 단순히 언어 능력뿐만 아니라, 추론, 문제 해결, 창의성 등 다양한 능력을 갖추어야 합니다. LLM이 이러한 능력을 모두 갖추기 위해서는 LLM의 학습 데이터가 더욱 다양화되고, 학습 방법이 더욱 발전해야 합니다.

 

 

• 신경망 학습의 발전

신경망 학습은 최근 몇 년 동안 딥러닝의 발전으로 인해 급격한 발전을 거두었습니다. 딥러닝은 신경망 학습의 한 분야로, 인간의 뇌를 모방한 인공 신경망을 사용하여 학습하는 방법입니다. 딥러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 기계 번역 등 다양한 분야에서 인간 수준의 성능을 달성하고 있습니다.

신경망 학습의 발전 속도를 감안할 때, 2030년대에는 신경망 학습이 AGI를 구현하기 위한 핵심 기술로 자리잡을 것으로 예상됩니다.

 

• 단일 칩 컴퓨팅의 발전

단일 칩 컴퓨팅은 최근 몇 년 동안 칩 기술의 발전으로 인해 급격한 발전을 거두었습니다. 단일 칩 컴퓨팅은 하나의 칩에 CPU, GPU, 메모리 등 모든 컴퓨팅 요소를 통합한 기술로, 기존의 컴퓨터보다 처리 능력이 뛰어나고 전력 효율이 높습니다.

단일 칩 컴퓨팅의 발전 속도를 감안할 때, 2030년대에는 단일 칩 컴퓨팅이 AGI의 구현을 위한 필수 기술로 자리잡을 것으로 예상됩니다.

 

결론

 

위와 같은 핵심 기술들의 발전 속도를 감안할 때, AGI의 등장 시점은 2030년대 전후가 될 것으로 예상됩니다. 그러나 AGI의 등장은 단순히 기술적 발전만으로 이루어지는 것이 아닙니다. 윤리적, 사회적, 법적 문제에 대한 해결도 함께 이루어져야 합니다. AGI의 등장으로 인해 발생할 수 있는 다양한 부작용을 예방하기 위해서는 이러한 문제들에 대한 사전 준비가 필요합니다.

 

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Google Gemini는

Google AI에서 개발한 차세대 LLM(거대 언어 모델) 기반 생성형 AI입니다. 2023년 12월 7일에 공개되었습니다.

 

Gemini는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

 

• 다중 모달: Gemini는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 및 코드 등 다양한 유형의 정보를 인식하고 처리할 수 있습니다.
• 최신: Gemini는 방대한 양의 텍스트와 코드 데이터를 학습하여 인간 수준의 언어 이해와 생성이 가능합니다.
• 안전: Gemini는 안전성과 책임성을 고려하여 개발되었습니다.

 

Gemini는 다음과 같은 분야에서 활용될 수 있습니다.

 

• 자연어 처리: Gemini는 자연어 처리 분야에서 다양한 응용 프로그램을 지원할 수 있습니다. 예를 들어, Gemini는 텍스트를 번역하고, 요약하고, 질문에 답변하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
• 창의적인 콘텐츠 생성: Gemini는 창의적인 콘텐츠를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Gemini는 시, 소설, 코드, 음악 작품 등을 생성할 수 있습니다.
• 질문 응답: Gemini는 질문에 대한 정보를 제공하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Gemini는 사실적인 질문이나 개방형 질문에 대한 답변을 제공할 수 있습니다.

Gemini는 Google AI의 핵심 기술 중 하나로, 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.

 

 

 

“제미니는 MMLU(대규모 다중작업 언어 이해)에서 90%의 점수를 얻었다”

“인간 전문가 점수인 89.8%를 넘은 첫 AI 모델”

 

 

https://www.chosun.com/economy/tech_it/2023/12/07/ZAFEVN5XZ5BIPEAZL5BPDJUIGQ/

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