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인공지능의 진행상황

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연도별 AI의 오류율. 빨간선 - 특정 작업에서 훈련된 인간의 오류율.

인공지능의 진행상황(Progress in artificial intelligence)은 시간이 지남에 따라 인공지능 분야에서 달성된 진보, 이정표 및 혁신을 의미한다. AI는 일반적으로 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있는 기계와 시스템을 만드는 것을 목표로 하는 컴퓨터 과학의 다학제적 분야이다. AI 애플리케이션은 의료 진단, 금융, 로봇공학, 법, 비디오 게임, 농업 및 과학적 발견을 포함한 광범위한 분야에서 사용되었다. 그러나 많은 AI 애플리케이션은 AI로 인식되지 않는다. "많은 최첨단 AI가 일반적인 애플리케이션으로 스며들었지만, 일단 충분히 유용하고 흔해지면 더 이상 AI라고 불리지 않기 때문에 종종 AI라고 불리지 않는다."[1][2] "수많은 AI 애플리케이션이 모든 산업의 인프라에 깊이 내장되어 있다."[3] 1990년대 후반과 2000년대 초반에 AI 기술은 더 큰 시스템의 요소로 널리 사용되었지만,[3][4] 당시에는 이러한 성공에 대한 공로가 거의 인정되지 않았다.

카플란과 한라인은 인공지능을 세 가지 진화 단계로 구분한다.

  1. 인공협소지능(Artificial narrow intelligence) – 특정 작업만 수행할 수 있는 AI
  2. 인공 일반 지능 – 여러 분야에서 능력을 갖추고, 설계되지 않은 문제도 자율적으로 해결할 수 있는 AI
  3. 인공 초지능 – 과학적 창의성, 사회 기술 및 일반적인 지혜를 포함한 일반적인 작업을 수행할 수 있는 AI[2]

인간의 성능과 비교하기 위해 인공지능은 제약적이고 잘 정의된 문제에 대해 평가할 수 있다. 이러한 테스트를 주제 전문가 튜링 테스트라고 한다. 또한, 더 작은 문제는 더 달성 가능한 목표를 제공하며, 긍정적인 결과의 수가 계속 증가하고 있다.

인간은 GPT-4와 ConceptARC 벤치마크에서 훈련된 모델 모두를 여전히 크게 능가한다. GPT-4와 ConceptARC 모델은 대부분의 범주에서 60%, 한 범주에서는 77%를 득점한 반면, 인간은 모든 범주에서 91%, 한 범주에서는 97%를 득점했다.[5]

특정 분야의 현재 성능

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게임 우승 연도[6] 유효 상태 (log10)[7] 게임 트리 복잡도 (log10)[7] 완전 정보 게임? Ref.
체커 1994 21 31 완전 [8]
오델로 1997 28 58 완전 [9]
체스 1997 46 123 완전
스크래블 2006 [10]
쇼기 2017 71 226 완전 [11]
바둑 2017 172 360 완전
2인 무제한 텍사스 홀덤 2017 불완전 [12]
스타크래프트 - 270+ 불완전 [13]
스타크래프트 II 2019 불완전 [14]

지능의 한 형태를 보이는 것으로 묘사될 수 있는 유용한 능력들이 많이 있다. 이는 다양한 영역에서 인공지능의 비교적 성공적인 성과에 대한 더 나은 통찰력을 제공한다.

AI는 전기나 증기 기관과 마찬가지로 범용 기술이다. AI가 어떤 작업에 탁월한 경향이 있는지를 특징화하는 방법에 대한 합의는 없다.[15] 모라벡의 역설의 일부 버전은 자연 선택의 직접적인 대상이었던 신체적 민첩성과 같은 영역에서 인간이 기계보다 뛰어날 가능성이 더 높다고 관찰한다.[16] 알파제로와 같은 프로젝트가 처음부터 자체 지식을 생성하는 데 성공했지만, 다른 많은 기계 학습 프로젝트는 대규모 훈련 데이터 세트를 필요로 한다.[17][18] 연구자 앤드루 응은 "매우 불완전한 경험 법칙"으로, "일반적인 사람이 정신적인 사고 1초 이내에 할 수 있는 거의 모든 것을 현재 또는 가까운 미래에 AI를 사용하여 자동화할 수 있을 것"이라고 제안했다.[19]

게임은 발전 속도를 평가하는 데 높은 평가를 받는 벤치마크를 제공한다. 많은 게임에는 대규모 프로 선수 기반과 잘 확립된 경쟁 등급 시스템이 있다. 2016년 인공지능이 인간보다 경쟁 우위를 입증하면서 알파고는 고전적인 보드 게임 벤치마크 시대를 마감했다. 딥마인드의 알파고 AI 소프트웨어 프로그램은 세계 최고의 프로 바둑 기사 이세돌을 물리쳤다.[20] 불완전 정보 게임은 게임 이론 분야에서 AI에 새로운 도전을 제공한다. 이 분야에서 가장 중요한 이정표는 2017년 리브라투스의 포커 승리로 마무리되었다.[21][22] E스포츠는 추가적인 벤치마크를 계속 제공한다. 페이스북 AI, 딥마인드 등은 인기 있는 스타크래프트 비디오 게임 프랜차이즈에 참여했다.[23][24]

AI 테스트 결과의 광범위한 등급은 다음과 같이 나눌 수 있다.

  • 최적(optimal): 더 잘 수행하는 것이 불가능하다 (참고: 이 중 일부는 인간이 해결했다.)
  • 초인적(super-human): 모든 인간보다 더 잘 수행한다
  • 고수준 인간(high-human): 대부분의 인간보다 더 잘 수행한다
  • 인간 수준(par-human): 대부분의 인간과 비슷하게 수행한다
  • 인간 이하(sub-human): 대부분의 인간보다 못하게 수행한다

최적

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 풀린 게임 문서를 참고하십시오.

초인적

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고수준 인간

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인간 수준

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인간 이하

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  • 인쇄된 텍스트에 대한 광학 문자 인식 (라틴어 표기 타자 텍스트의 경우 인간 수준에 근접함)
  • 객체 인식
  • AI뿐만 아니라 로봇 하드웨어의 발전이 필요할 수 있는 다양한 로봇공학 작업:
    • 안정적인 이족 보행: 이족 보행 로봇은 걸을 수 있지만 인간 보행자보다 안정성이 떨어진다 (2017년 기준)[60]
    • 인간형 축구[61]
  • 음성 인식: "인간 성능에 거의 필적함" (2017)[62]
  • 설명 가능성. 현재의 의료 시스템은 특정 의료 질환을 잘 진단할 수 있지만, 사용자에게 진단 이유를 설명할 수 없다.[63]
  • 많은 유동 지능 테스트 (2020)[58]
  • 봉가드 시각 인지 문제 (예: 봉가드-로고 벤치마크) (2020)[58][64]
  • Visual Commonsense Reasoning (VCR) 벤치마크 (2020년 기준)[56]
  • 주식 시장 예측: 기계 학습 알고리즘을 사용한 금융 데이터 수집 및 처리
  • 앵그리버드 비디오 게임 (2020년 기준)[65]
  • 상황 지식 없이는 해결하기 어려운 다양한 작업:

제안된 인공지능 테스트

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 튜링 검사 § 버전 문서를 참고하십시오.

그의 유명한 튜링 검사에서 앨런 튜링은 인간의 특징인 언어를 그 기초로 삼았다.[66] 튜링 검사는 이제 너무 쉽게 조작될 수 있어 의미 있는 벤치마크로 간주되지 않는다.[67]

전문가 시스템의 발명가가 제안한 파이겐바움 테스트는 특정 주제에 대한 기계의 지식과 전문성을 테스트한다.[68] 2003년 마이크로소프트의 짐 그레이가 발표한 논문은 튜링 테스트를 음성 이해, 말하기 및 객체 인식과 행동으로 확장할 것을 제안했다.[69]

제안된 "보편적 지능" 테스트는 기계, 인간, 심지어 비인간 동물들이 가능한 한 일반적인 문제 세트에서 얼마나 잘 수행하는지 비교하는 것을 목표로 한다. 극단적으로, 테스트 스위트는 콜모고로프 복잡도에 따라 가중치가 부여된 모든 가능한 문제를 포함할 수 있다. 그러나 이러한 문제 세트는 조정된 AI가 인간 성능 수준을 쉽게 초과할 수 있는 빈약한 패턴 매칭 연습이 지배하는 경향이 있다.[70][71][72][73][74]

시험

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오픈AI에 따르면 2023년 챗GPT GPT-4는 통일 변호사 시험에서 상위 90%를 기록했다. SAT에서는 GPT-4가 수학에서 상위 89%, 독해 및 작문에서 상위 93%를 기록했다. GRE에서는 작문 시험에서 54%, 양적 섹션에서 88%, 언어 섹션에서 99%를 기록했다. 2020년 미국 생물 올림피아드 준결승 시험에서는 99%~100%를 기록했다. 여러 AP 시험에서는 완벽한 "5"를 기록했다.[75]

독립 연구자들은 2023년에 챗GPT GPT-3.5가 미국 의료 면허 시험 세 부분에서 "합격 기준에 도달했거나 거의 도달했다"는 사실을 발견했다. GPT-3.5는 또한 미네소타 대학교의 4개 법학 대학원 과정 시험에서 낮은 점수이지만 합격점을 받았다고 평가되었다.[75] GPT-4는 텍스트 기반 방사선과 보드 스타일 시험을 통과했다.[76][77]

경쟁

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 이 부분의 본문은 인공지능 경진대회 및 상입니다.

이미지넷 챌린지와 같은 많은 대회와 상은 인공지능 연구를 촉진한다. 가장 일반적인 경쟁 분야는 일반 기계 지능, 대화 행동, 데이터 마이닝, 로봇 자동차 및 로봇 축구뿐만 아니라 기존 게임을 포함한다.[78]

과거 및 현재 예측

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2016년 경 미래 인류 연구소의 카티아 그레이스와 동료들이 실시한 전문가 설문조사는 앵그리버드 챔피언십에 3년, 월드 시리즈 오브 포커에 4년, 스타크래프트에 6년이라는 중간 추정치를 제시했다. 더 주관적인 작업에서는 빨래 접기와 일반 인간 노동자에 6년, '쉽게 구글링할 수 있는' 질문에 전문적으로 답하는 데 7~10년, 평균 음성 전사에 8년, 평균 전화 뱅킹에 9년, 전문가 작곡에 11년이 걸릴 것이라고 추정했지만, 뉴욕 타임즈 베스트셀러를 쓰거나 퍼트넘 수학 경시대회에서 우승하는 데는 30년 이상이 걸릴 것으로 예측했다.[79][80][81]

체스

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컴퓨터 역사 박물관의 딥 블루

1988년에 AI가 정규 토너먼트 경기에서 처음으로 그랜드마스터를 물리쳤고, 딥 블루로 이름이 바뀐 이 AI는 1997년에 현 세계 체스 챔피언을 이겼다 (참고: 딥 블루 대 가리 카스파로프).[82]

컴퓨터가 체스에서 인간을 능가할 시점에 대한 추정
예측 연도 예상 연도 소요 연도 예측자 당시 자료
1957 1967년 또는 그 이전 10년 이하 허버트 사이먼, 경제학자[83]
1990 2000년 또는 그 이전 10년 이하 레이 커즈와일, 미래학자 지능형 기계 시대[84]

바둑

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알파고는 2015년 10월 유럽 바둑 챔피언을, 2016년 3월에는 세계 최고 선수 중 한 명인 이세돌을 물리쳤다 (참고: 알파고 대 이세돌). 사이언티픽 아메리칸과 다른 자료에 따르면, 대부분의 관찰자들은 초인적인 컴퓨터 바둑 성능이 최소 10년은 더 걸릴 것이라고 예상했다.[85][86][87]

컴퓨터가 바둑에서 인간을 능가할 시점에 대한 추정
예측 연도 예상 연도 소요 연도 예측자 소속 기관 당시 자료
1997 2100년 또는 그 이후 103년 이상 Piet Hutt, 물리학자 및 바둑 팬 프린스턴 고등연구소 뉴욕 타임즈[88][89]
2007 2017년 또는 그 이전 10년 이하 Feng-Hsiung Hsu, 딥 블루 리더 마이크로소프트 리서치 아시아 IEEE Spectrum[90][91]
2014 2024 10 Rémi Coulom, 컴퓨터 바둑 프로그래머 CrazyStone 와이어드[91][92]

인간 수준의 인공 일반 지능(AGI)

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AI 개척자이자 경제학자인 허버트 사이먼은 1965년에 "20년 안에 기계가 인간이 할 수 있는 모든 작업을 수행할 수 있을 것"이라고 부정확하게 예측했다. 비슷하게 1970년에 마빈 민스키는 "한 세대 안에 인공지능을 만드는 문제가 실질적으로 해결될 것"이라고 썼다.[93]

2012년과 2013년에 실시된 네 번의 설문조사에 따르면, 전문가들의 AGI 도달 시기에 대한 중앙값 추정치는 설문조사에 따라 2040년에서 2050년 사이였다.[94][95]

2016년경 그레이스 여론조사에서는 질문 방식에 따라 결과가 다양했다. "인간 노동자보다 더 뛰어나고 저렴하게 모든 작업을 수행할 수 있는 자율 기계가 언제 나타날 것인가"라는 질문에 응답자들은 평균 45년, 9년 이내에 발생할 확률은 10%라고 답했다. "모든 직업이 완전히 자동화될 때. 즉, 어떤 직업이든 기계가 인간 노동자보다 더 뛰어나고 저렴하게 작업을 수행할 수 있도록 만들어질 때"를 추정해달라는 질문에 다른 응답자들은 평균 122년, 20년 이내에 발생할 확률은 10%라고 추정했다. "AI 연구원"이 완전히 자동화될 시기에 대한 중간 답변은 약 90년이었다. 연차와 낙관주의 사이에 연관성은 발견되지 않았지만, 아시아 연구자들은 북미 연구자들보다 평균적으로 훨씬 더 낙관적이었다. 아시아인들은 "모든 작업을 수행"하는 데 평균 30년이 걸릴 것이라고 예측한 반면, 북미인들은 74년을 예측했다.[79][80][81]

AGI가 도착할 시점에 대한 추정
예측 연도 예상 연도 소요 연도 예측자 당시 자료
1965 1985년 또는 그 이전 20년 이하 허버트 사이먼 인간과 경영을 위한 자동화의 형태[93][96]
1993 2023년 또는 그 이전 30년 이하 버너 빈지, 과학 소설 작가 "다가오는 기술적 특이점"[97]
1995 2040년 또는 그 이전 45년 이하 한스 모라벡, 로봇공학 연구원 와이어드[98]
2008 결코 아님 / 먼 미래[note 1] 고든 무어, 무어의 법칙 발명가 IEEE 스펙트럼[99]
2017 2029 12 레이 커즈와일 인터뷰[100]

같이 보기

[편집]

각주

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  1. ↑ AI set to exceed human brain power 보관됨 2008-02-19 - 웨이백 머신 CNN.com (July 26, 2006)
  2. ↑ 가 나 Kaplan, Andreas; Haenlein, Michael (2019). 《Siri, Siri, in my hand: Who's the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence》. 《Business Horizons》 62. 15–25쪽. doi:10.1016/j.bushor.2018.08.004. S2CID 158433736. 
  3. ↑ 가 나 Kurtzweil 2005, 264쪽
  4. ↑ National Research Council (1999), 〈Developments in Artificial Intelligence〉, 《Funding a Revolution: Government Support for Computing Research》, National Academy Press, ISBN 978-0-309-06278-7, OCLC 246584055  under "Artificial Intelligence in the 90s"
  5. ↑ Biever, Celeste (2023년 7월 25일). “ChatGPT broke the Turing test — the race is on for new ways to assess AI”. 《Nature》. 2023년 7월 26일에 확인함. 
  6. ↑ AI가 인간 최고 전문가를 이기기 시작한 대략적인 연도
  7. ↑ 가 나 van den Herik, H.Jaap; Uiterwijk, Jos W.H.M.; van Rijswijck, Jack (January 2002). 《Games solved: Now and in the future》. 《Artificial Intelligence》 134. 277–311쪽. doi:10.1016/S0004-3702(01)00152-7. 
  8. ↑ Madrigal, Alexis C. (2017). “How Checkers Was Solved”. 《The Atlantic》. 2018년 5월 6일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2018년 5월 6일에 확인함. 
  9. ↑ 가 나 “www.othello-club.de”. 《berg.earthlingz.de》. 2018년 7월 15일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2018년 7월 15일에 확인함. 
  10. ↑ 가 나 Webley, Kayla (2011년 2월 15일). “Top 10 Man-vs.-Machine Moments”. 《Time》. 2017년 12월 26일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2017년 12월 28일에 확인함. 
  11. ↑ 가 나 “Shogi prodigy breathes new life into the game | The Japan Times” (미국 영어). 《The Japan Times》. 2018년 7월 15일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2018년 7월 15일에 확인함. 
  12. ↑ 가 나 Brown, Noam; Sandholm, Tuomas (2017). 《Superhuman AI for heads-up no-limit poker: Libratus beats top professionals》. 《Science》 359. 418–424쪽. Bibcode:2018Sci...359..418B. doi:10.1126/science.aao1733. PMID 29249696. 
  13. ↑ “Facebook Quietly Enters StarCraft War for AI Bots, and Loses”. 《WIRED》. 2017. 2018년 5월 7일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2018년 5월 6일에 확인함. 
  14. ↑ Sample, Ian (2019년 10월 30일). “AI becomes grandmaster in 'fiendishly complex' StarCraft II”. 《The Guardian》. 2020년 12월 29일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2020년 2월 28일에 확인함. 
  15. ↑ Brynjolfsson, Erik; Mitchell, Tom (2017년 12월 22일). 《What can machine learning do? Workforce implications》 (영어). 《Science》 358. 1530–1534쪽. Bibcode:2017Sci...358.1530B. doi:10.1126/science.aap8062. PMID 29269459. S2CID 4036151. 2021년 9월 29일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2018년 5월 7일에 확인함. 
  16. ↑ “IKEA furniture and the limits of AI” (영어). 《The Economist》. 2018. 2018년 4월 24일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2018년 4월 24일에 확인함. 
  17. ↑ Sample, Ian (2017년 10월 18일). “'It's able to create knowledge itself': Google unveils AI that learns on its own” (영어). 《the Guardian》. 2017년 10월 19일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2018년 5월 7일에 확인함. 
  18. ↑ “The AI revolution in science” (영어). 《Science | AAAS》. 2017년 7월 5일. 2021년 12월 14일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2018년 5월 7일에 확인함. 
  19. ↑ “Will your job still exist in 10 years when the robots arrive?” (영어). 《사우스 차이나 모닝 포스트》. 2017. 2018년 5월 7일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2018년 5월 7일에 확인함. 
  20. ↑ Mokyr, Joel (2019년 11월 1일). 《The Technology Trap: Capital Labor, and Power in the Age of Automation. By Carl Benedikt Frey. Princeton: Princeton University Press, 2019. Pp. 480. $29.95, hardcover.》. 《The Journal of Economic History》 79. 1183–1189쪽. doi:10.1017/s0022050719000639. ISSN 0022-0507. S2CID 211324400. 2023년 2월 2일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2020년 11월 25일에 확인함. 
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  22. ↑ Brown, Noam; Sandholm, Tuomas (2018년 1월 26일). 《Superhuman AI for heads-up no-limit poker: Libratus beats top professionals》 (영어). 《Science》 359. 418–424쪽. Bibcode:2018Sci...359..418B. doi:10.1126/science.aao1733. PMID 29249696. S2CID 5003977. 
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내용주

[편집]
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외부 링크

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