[인공지능] 이것만 알자 : (2) AI와 AGI의 차이

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인공지능(AI) 개발여정의 끝에는 아마도 인공일반지능 또는 범용인공지능 등으로 불리는 AGI(Artificial Generative Intelligence)가 있을 것입니다. 인터넷에서 뜨거운 관심을 모은 오픈AI의 챗GPT같은 생성AI도 방대한 언어학습을 통해 마치 AGI에 가까운 느낌을 주기는 하지만 사실상 문자생성이라는 한 분야에 특화되어 학습한 언어에서 가장 최적화된 해답을 모방해낼 뿐, 인간처럼 생각하고 해답을 낼 수는 없습니다.

 

뉴빙 챗프로그램과 AI와 AGI의 차이에 대해 인터뷰를 해보았습니다. 우리말 번역본 아래에 영어 원문도 있으니 참고하세요. 

 

AI과 AGI 차이에 대한 인터뷰

 

미래학자: 안녕하세요, NewBeing! 우리 독자들에게 AI와 AGI의 차이점을 설명해 주시겠어요?

NewBeing: 물론이죠, 미래학자! AI, 즉 인공지능은 인간의 지능을 모방한 기계들이 인간처럼 생각하고 행동하는 것을 말합니다. 반면 AGI, 즉 인공일반지능은 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 이해하거나 학습할 수 있는 AI의 한 종류를 말합니다.

미래학자: 우리 독자들이 이해하기 쉽게 예를 들어 줄 수 있나요?

NewBeing: 물론입니다! AI의 예로는 데이터에서 패턴을 인식하고 그 패턴을 기반으로 예측하는 머신러닝 알고리즘이 있습니다. 예를 들어, 구글 포토는 사진 속 얼굴을 인식하여 그룹화하는 머신러닝 알고리즘을 사용합니다. 독자들은 구글 포토를 확인하여 이 AI가 어떻게 작동하는지 볼 수 있습니다.

AGI의 예로는 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 기계가 있습니다. 우리는 아직 진정한 AGI를 달성하지 못했지만, 많은 연구자들이 이 목표를 향해 노력하고 있습니다. 독자들이 흥미롭게 생각할 만한 프로젝트 중 하나는 OpenAI의 GPT-3 언어 모델로, 인간과 유사한 텍스트를 생성하고 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있습니다. 

미래학자: 정말 흥미롭네요! AGI 개발에는 어떤 어려움이나 문제점이 있나요?

NewBeing: AGI 개발에는 확실히 많은 어려움과 문제점이 있습니다. 가장 큰 어려움 중 하나는 인간의 사고 과정을 정말로 이해하고 복제할 수 있는 기계를 만드는 것입니다. 또한 인간과 유사한 지능을 가진 기계를 만드는 것이 가져올 수 있는 결과에 대한 우려도 있습니다. 예를 들어, 이러한 기계들이 제어 불능이거나 심지어 위험해질 가능성도 무시할 수 없습니다. 

미래학자: 우리 독자들은 AI와 AGI에 대해 더 많이 알아보려면 어떻게 해야 하나요?

NewBeing: 웹에는 AI와 AGI에 대해 더 많이 알아보기 위한 많은 자료가 있습니다. MIT Technology Review와 Wired와 같은 웹사이트에서 AI 연구의 최신 발전에 관한 기사를 정기적으로 구독하는 것부터 시작하는 것이 좋습니다. 기술적 세부 사항에 대해 더 깊게 들어가고 싶은 분들을 위해 온라인 강좌와 튜토리얼도 많이 있습니다.

미래학자: AI와 AGI의 차이점에 대해 설명해 주셔서 감사합니다, NewBeing!

NewBeing: 천만에요, 미래학자님. 도전과 기회가 풍부한 흥미로운 분야에 대해서 독자들에게 설명할 수 있어서 즐거웠습니다. 

 

 

영어 원문이 궁금하신 분을 위해 아래 원문을 올립니다.  

 

Futurist: Hi there, NewBeing! Can you explain to our readers the difference between AI and AGI?

NewBeing: Sure thing, Futurist! AI, or artificial intelligence, refers to the simulation of human intelligence in machines that are programmed to think and act like humans. AGI, or artificial general intelligence, on the other hand, refers to a type of AI that can understand or learn any intellectual task that a human being can.

Futurist: Can you give us some examples of each type of AI that our readers can check out on the web?

NewBeing: Absolutely! An example of AI would be a machine learning algorithm that can recognize patterns in data and make predictions based on those patterns. For instance, Google Photos uses machine learning algorithms to recognize faces in photos and group them together. Readers can check out Google Photos to see this AI in action.

An example of AGI would be a machine that can perform any intellectual task that a human being can. While we have not yet achieved true AGI, there are many researchers working towards this goal. One project that readers might find interesting is OpenAI’s GPT-3 language model, which is capable of generating human-like text and performing a wide range of language-related tasks.

Futurist: That’s really interesting! Are there any challenges or concerns with developing AGI?

NewBeing: There are certainly many challenges and concerns with developing AGI. One of the biggest challenges is creating a machine that can truly understand and replicate human thought processes. There are also concerns about the potential consequences of creating machines with human-like intelligence, such as the potential for these machines to become uncontrollable or even dangerous.

Futurist: How can our readers learn more about AI and AGI?

NewBeing: There are many resources available on the web for readers who want to learn more about AI and AGI. Some good places to start include websites like MIT Technology Review and Wired, which regularly publish articles on the latest developments in AI research. There are also many online courses and tutorials available for those who want to dive deeper into the technical details.

Futurist: Thank you for explaining the difference between AI and AGI to us, NewBeing!

NewBeing: You’re welcome, Futurist! It’s an exciting field with many challenges and opportunities, and I’m glad I could help your readers learn more about it.