Google Deepmind는 개방형 AI가 초지능을 달성하는 데 있어 핵심이라고 말합니다.
- 구글 딥마인드는 인공지능의 개방성이 초지능 달성에 있어 핵심이라고 주장함.
- 연구진은 기존의 확장 전략인 더 많은 컴퓨팅 파워와 데이터의 사용만으로는 충분하지 않다고 언급함.
- AI 시스템은 스스로 새로운 지식을 생성하고 학습 능력을 개선할 수 있어야 함.
- 개방형 AI 시스템이란 지속적으로 새롭고 예측하기 어려운 학습 가능한 산출물을 만들어내는 시스템을 의미함.
- 예로, AlphaGo는 사람이 정한 규칙 내에서의 게임 전략을 개발하지만, 새로운 과학이나 기술을 발견하는데에는 한계가 있음.
- "AdA" 에이전트는 수십억 가지의 가능성을 가진 3D 세계에서 작업을 해결함으로써 점점 더 복잡하고 낯선 환경에 대한 기술을 향상함.
- POET 시스템은 서로 다른 환경에 연결된 에이전트를 훈련시켜 직접 최적화로 해결할 수 없는 매우 복잡한 작업을 결국 해결함.
- 현재의 기반 모델들은 정적 데이터셋에 기반하여 훈련되므로 "개방형"이 아니며, 결국 새로운 산출물을 생성하지 못하게 될 것임.
- 연구진은 개방형 방법들과 결합되었을 때 기반 모델이 AI의 일반화 능력 향상에 중요한 역할을 할 수 있다고 제안함.
- 개방형 시스템을 설계함에 있어서 인간에게 이해가능하고 제어가능한 산출물을 유지하는 것이 중요하며, 초지능 AI가 제어를 벗어나는 것을 방지하기 위해 설계 초반부터 안전이 내장되어야 함.
- 딥마인드 공동창립자 데미스 하사비스는 AlphaGo와 같은 시스템과 대형 모델의 지식을 결합하는 실험을 하고 있다고 암시함.
3the-decoder.com링크 복사하기
AI 뉴스 요약은 뉴스의 내용을 AI가 요약(GPT-4 활용)한 것입니다. 따라서 틀린 내용을 포함할 수 있습니다. 뉴스의 자세한 내용을 확인하시려면 해당 뉴스 링크를 클릭해주세요.