AI가 우리 생활에 침투하며, 인간이 할 수 있는 대부분의 일들을 대신할 수 있다는 것, 이제는 조금 실감 나지 않나요? 😶한 편으로는 이제 어디까지 발전하고 실현 가능할지 조금은 무서워지기도 하는데요.😳 그럼에도 불구하고, 많은 연구원들과 학자들은 지금의 AGI 수준에서 더 높은 지능을 가진 ASI의 구현을 촉진하고 있다고 해요.👩🔬 오늘은 지난 콘텐츠에서 소개해 드린 인공일반지능 AGI와 관련하여, AI의 발전 단계 그리고 초인공지능 ASI에 대해 함께 살펴보는 시간을 가져보아요!
인공지능의 세 가지 발전 단계 ANI-AGI-ASI
■ ANI (약인공지능)
인공지능은 그 목적과 기술의 발전 정도에 따라 약한 인공지능(Weak AI)과 강한 인공지능(Strong AI)으로 구분할 수 있어요. 이때 약 인공지능은 특정 주제의 분야에서 주어진 일을 인간의 의도에 따라 수행하는 인공지능으로, 방대한 양의 데이터를 학습시켜 인간의 프로그래밍 없이도 스스로 인간의 특정 문제를 해결하는 것을 목적으로 해요.
대표적인 예로 우리 생활의 질을 높여주고 편리하게 해주는 언어 모델, 자율주행 자동차가 해당 카테고리에 속하고 있어요. 그렇기에, 약 인공지능은 인간의 개입 없이 스스로 생각하고 행동·컨트롤하기는 어렵죠. 현대 사회에서는 ANI (Artificial narrow intelligence) 인공 협소 지능이라는 이름으로, 특정 업무나 기능에 한정되어 있어요.
■ AGI (강인공지능)
반면, 강 인공지능은 컴퓨터에 인간과 동일한 수준의 지능을 구현하는 시도로, 이 인공지능은 지난 콘텐츠에서 소개한 AGI(Artificial General Intelligence)입니다😆 최근 핫한 챗 GPT의 LLM은 학습 데이터와 매개 변수가 계속 영역을 확장하며, 인간의 지능과 거의 흡사하게 올라왔다고 하는데요. 이제는 챗 GPT와 간단한 대화부터 의견을 나눌 수 있는 대화까지 가능하다고 보고 있어요.💬
■ ASI(초인공지능)
하지만, 점점 더 발전되는 디지털 시대에서는 이보다 더 뛰어난 AI 지능을 요구하고 있는데요. 바로 인류의 지능을 뛰어넘어 스스로 목표를 설정하고 지능을 강화하는 초인공지능(Artificial Super Intelligent)을 대비하고 있어요.
초인공지능 ASI란 무엇일까?
초인공지능(ASI)는 인간의 지능과 능력을 모방하거나 닮은 데 그치지 않고, 인간보다 더 뛰어난 지적 범위를 가진 가상의 소프트웨어 기반 인공지능 시스템이에요. 구글 딥마인드 연구진들이 분류한 AI 단계에서 4~5단계까지 AGI가 발달할 경우, 이를 초인공지능 ASI라고 부를 수 있죠!🤖
ASI가 가질 수 있는 기술에는🧠뇌 신호를 분석해 생각을 해독하는 신경 인터페이스, 대량의 데이터를 분석해 고품질 예측을 하는 능력, 발성, 뇌파 또는 신체 언어의 패턴을 분석한 동물과의 의사소통 등이 포함될 수 있다고 해요.
ASI의 기능으로 인간 상담사는 의료, 금융, 과학 연구, 정치 및 모든 산업이 직면한 가장 복잡한 문제를 해결하고 최상의 의사 결정을 내릴 수 있어요. 특히 프로그래밍 및 위험 관리 분야에서 인적 오류를 크게 줄여, ASI 프로그램을 통해 폭탄 해체나 심해 탐사와 같은 위험한 물리적 작업 수행을 기대할 수 있죠.
현재 인간 능력의 100%를 능가하는 ‘슈퍼휴먼’ 수준의 ASI는 알파 폴드(단백질 생성 AI), 알파 제로(알파고 후속 모델), 스톡 피시(오픈소스 체스 프로그램) 등이 이에 해당해요. 하지만 범용의 진정한 ASI는 아직 출현하지 않았어요.🤔
ASI를 실현하기 위해서 발전해야 하는 분야는?
🔷 대규모 언어 모델 (LLM) 및 대규모 데이터 세트
: ASI는 세상을 학습하고 이해하기 위해 방대한 데이터 세트에 액세스해야 해요.
🔷 멀티 센서 AI
: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등과 같은 여러 유형의 데이터 입력을 처리하고 해석하여 작업을 수행하거나 의사결정을 내릴 수
있도록 해야 해요. 이 접근 방식은 하나의 데이터 유형만 처리하는 데 특화된 유니모달 보다는 멀티모달 시스템에 가까워요.
🔷 신경망, 뉴모로픽 컴퓨팅
: ASI는 인간의 두뇌 작동을 모델링 한 딥러닝 소프트웨어로 구성돼요. ASI는 인간 두뇌의 신경 및 시냅스 구조에서
영감을 받은 하드웨어 시스템을 구성해야 해요.
🔷 진화 연산
: 진화 알고리즘은 자연 선택 과정을 모방하여 후보 솔루션 집단을 반복적으로 개선함으로써 문제를 해결할 수 있어요.
🔷 AI 생성 프로그래밍
: 인간의 개입 없이 AI 시스템이 생성한 코드, 애플리케이션 및 프로그래밍을 의미해요.
이처럼 인간의 두뇌가 학습하는 방식에서 영감을 얻은 학습 알고리즘을 통해, AI는 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있는데요. 이러한 지속적인 학습은 인간 수준의 지능을 달성하는 데 중요해요! AI는 이를 통해 명시적인 프로그램이 없이도 지식을 획득하고 새로운 상황에 적응할 수 있어요.
현대 시대가 요구하는 ASI의 실현을 AI 성능을 향상시킬 수 있는 지속적인 학습이 필요하고, 대량의 데이터의 학습·처리를 위해서는 아무래도 고성능 컴퓨터 인프라가 필요하게 돼요.
대량의 데이터를 지속적이고 효율적으로
학습할 수 있는 ASTRAGO
앞서, 언급한 고성능 컴퓨팅 인프라는 신경망의 발전, 특히 깊은 학습에 결정적인 역할을 기여할 수 있어요. 이때 도입해야 하는 플랫폼을 고민하고 계시다면, astrago가 그 해답이 될 것 같은데요!
머신러닝 워크로드를 효율적으로 운영할 수 있게 만들어주는 GPU 인프라 관리 솔루션인 Astrago(아스트라고)는 사용자의 수준에 맞춰 Model Hub, Built-in Image, Custom 3가지 방식으로 학습을 지원하고 있어요. 첫 번째로, 최신의 SOTA 모델을 파라미터 조정만으로 학습할 수 있어 편의성을 높여줘요.
또한 GPU 별로 최적화된 프레임워크 라이브러리가 탑재된 이미지를 제공하여 개발 환경 구성 시간 절감할 수 있게 도와줍니다. 그뿐만 아니라, 워크로드 별로 진행 결과 UX 차트를 제공해 주어, 실무자들이 업무시간 내 작업 중인 워크로드를 계획적으로 생성할 수 있게 도와주고 있어요!
이렇게 아스트라고와 AI Appliance를 통해 전반적인 학습 환경을 관리하고, 효율적인 인프라 환경 구성해 주어, 대량의 AI 데이터 학습을 더 빠르고 효율적으로 개선할 수 있어요! 😃
오늘 만나본 다양한 AI 단계와 초인공지능 ASI처럼, 효율적인 GPU 관리를 통해 더 복잡하고 정교한 모델을 개발할 수 있어요, 대량의 데이터를 빠르게 처리하고 신경망을 효율적으로 훈련시킬 수 있는 아스트라고를 통해 AI 개발에 혁신을 불러일으켜 보세요!
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