ATL 1.0: 인공지능 기술 수준 정의

*This review content is based on the paper entitled "ATL 1.0: 인공지능 기술 수준 정의" published by ETRI

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요약

1. 인공지능 기술은 좁은 인공지능(ANI), 일반 인공지능(AGI), 슈퍼 인공지능(ASI)의 세 가지로 구분되며, 각 수준에 따라 성능과 기능의 차이가 존재
2. 본 연구에서 제시하는 ATL 1.0은 인공지능 기술 수준을 1단계부터 6단계까지 정의하며, 각 단계별 주요 기술 요소를 제시
3. 기술 수준은 단일 분야의 전문가 수준을 넘어 다양한 분야의 지식 통합으로 확장 가능성을 가짐
→ 상위 단계로 갈수록 인간의 개입이 줄어들 것으로 추정

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A 20-year roadmap for AI research 

2019년 AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)에서 향후 20년을 준비하는 AI research 로드맵을 발표했으며, 다음의 세 가지를 주요 축으로 구성

• 복합지능(Integrated Intelligence)
• 의미 있는 상호작용(Meaningful Interaction)
• 자가인지 학습(Self-Aware Learning)

향후 20년간 AI 연구 로드맵 주요내용(ETRI)

그러나 수많은 인공지능 프로젝트와 로드맵 제시에도 불구하고, 이 기술들의 수준을 가늠할 수 있는 적정한 지표는 없음

 

이에 본 연구는 인공지능 기술을 개발하고, 응용이나 서비스를 사업화하고, 로드맵을 수행할 때 기준이 될 수 있는 인공지능 기술 수준(ATL: Artificial Intelligence Technology Level)을 정의하여 배포

AI 기술전망과 수준 정의 동향

인공지능 기술전망

• ANI (Artificial Narrow Intelligence): 좁은 의미의 인공지능으로, 현재 존재하거나 혹은 근시일 내에 경험하게 될 초기 인공지능에 해당하며 우리가 알고 있는 대부분의 AI는 ANI로 분류
  • 한 가지 작업을 하는 데는 매우 뛰어나지만 다른 작업을 수행하는 용량을 확장하는 데 제한이 존재
  • 스스로 상황을 처리하는 것보다는, 훈련과 프로그래밍을 통해 인간이 요구하는 명확한 과제를 수행하는데 중점
• AGI (Artificial General Intelligence): 인간처럼 감각하고, 이해하고, 행동할 수 있는 강인공지능으로, 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 수행 가능
  • 대부분의 약인공지능처럼 소프트웨어로만 존재하는 것이 아니라, 팔과 다리 같은 하드웨어를 갖춘 로봇 형태로 현실 세계에서 활동할 가능성이 큼
  • 현재로서 AGI를 명확하게 구현한 사례는 없으며, 전문가들은 최대 수십 년 이내에 AGI가 개발되어 빠르게 인간의 역할을 대체할 것으로 전망
• ASI (Artificial Super Intelligence): 인간을 뛰어넘는 초지능을 가진 인공지능으로, 스스로 학습하고 발전하여 인간이 생각할 수 없는 방식으로 문제를 해결할 가능성이 높음

★ 포브스는 딥러닝을 핵심으로 하는 현재 인공지능 기술의 지능 수준은 ANI이며, 향후 인간처럼 다양한 분야를 포괄적으로 학습하고 이해할 수 있는 AGI와 인간을 뛰어넘는 ASI로 발전할 것으로 전망
★ 더불어 인공지능 대응과 의식 측면에서는 조건에 대하여 반응하거나, 제한적인 메모리를 가지고 단순히 사물/인지를 분류하는 단계에서 인간의 요구사항이나 감정 ,생각체계를 이해하는 마인드 이론(Theory of Mind)과 자기인지(Self-Aware) 단계로 진화할 것으로 전망

인공지능 관련 수준 정의 동향

예외적으로 자율주행자동차의 경우 운전자의 개입 정도에 따라 수준 0에서 5까지 정의

인공지능 기술의 범위와 활용범위가 워낙 넓고 다양하여 자율주행자동차처럼 유일한 지표를 책정하기 어려움

ATL 1.0 정의

1. 기술 요소

인공지능 기술요소는 인간을 기준으로 지능지수(IQ)에 해당하는 '똑똑한 AI'를 만들기 위한 기술요소와 인간을 이해하면서 소통할 수 있는 정도를 가늠할 수 있는 '인간과 소통하는 AI' 지수로 나눔

• 똑똑한 AI를 구성하는 기술 요소
  • ① 지식 성장 방법과 ② 인간의 지능 범위, 그리고 ③ 적용 도메인 범위

지식 성장 방법: 사전 정의된 지식 외에 새로운 지식이 있을 때 이것을 어떻게 AI가 학습할 수 있을지
인간의 지능 범위: 하워드 가드너(Howard Gardner)가 정의한 인간의 9대 다중지능 이론에 대하여 어디까지 수용할 수 있는지
적용 도메인 범위: AI가 특정 도메인에 지식체계를 구축하고 이 지식 또는 지능을 다른 분야에도 적용할 수 있을지

• 인간과 소통하는 AI를 구성하는 기술 요소
  • ① 인간-AI 협업 수준, ② 입력 모달리티, ③ 통합 인지 방법

인간-AI 협업 수준: 인간이 AI를 사전 정의된 방법으로만 사용하는지, 아니면 AI 판단을 추천 받거나 파트너와 같이 서로 간의 의견을 교류할 수 있는지의 정도
입력 모달리티: 좁은 인공지능에서는 시각 청각, 텍스트, 촉각 등 보통 동질의 입력만을 사용하고 있으나, 일반 인공지능으로 갈수록 여러 종류의 모달리티를 통합할 수 있는 복합 인공지능으로 발전
통합 인지 방법: AI가 인간처럼 여러 요소들을 종합 판단할 수 있는지 여부

2. 기술 요소별 기술 수준 정의

ATL 1~3단계: 현재 딥러닝을 중심으로 다양한 분야에 활용되고 있는 ANI에 매핑, 단일 입력모달리티와 단일 응용 영역에서 현재 사용되거나 개발되고 있는 기술들을 포함

ATL 4~5단계: AGI 단계에서 필요한 기술 발전 단계로, 통합 지능, 멀티 모달리티, 인간-AI 협업 등이 부분적으로 이루어지는 단계를 표현하며, 5단계는 파트너 수준의 인공지능을 달성할 수 있는 기술 요소들을 정의

ATL 6단계: 인공지능이 기술적인 측면에서 궁극저긍로 지향하고 있는 인간처럼 생각하고, 인간처럼 판단하고, 성장하는 데 필요한 기술 수준을 모두 갖춘 기술 단계로 정의

앞서 정의한 똑똑한 AI와 인간과 소통하는 AI 두 개로 인원화하여 정성적으로 설명하면 다음과 같음

ATL 1.0의 정성적인 수준