인공 지능은 엄격하게 통제되는 환경에서만 작동할 수 있는 엄격한 규칙 기반 시스템 시대에서 크게 발전했습니다. 지난 2년 동안 이 분야는 스스로 학습하고, 예상치 못한 변화에 적응하고, 최소한의 인간 지도로 복잡한 작업을 처리할 수 있는 보다 유연하고 지능적인 에이전트로 발전했습니다.
이 분야에서 가장 유망한 개발 중 하나는 SingularityNET이 개발하고 ASI Alliance를 통해 대중에게 출시된 고급 AI 시스템인 AIRIS입니다. 자율 지능 강화 해석 상징주의(Autonomous Intelligent Reinforcement Interpreted Symbolism)를 의미하는 AIRIS는 이전 AI 모델의 핵심이었던 기존의 “if-then” 논리에서 급격하게 벗어나 보다 일반적이고 창의적이며 자율적인 기계 지능으로 특징지어지는 미래를 엿볼 수 있는 기회를 제공합니다.
엄격한 규칙을 넘어서: 기존 AI의 한계
GOFAI(Good Old-Fashioned AI)라고도 불리는 기존 AI 시스템은 세계를 탐색하기 위해 인간이 만든 규칙에 크게 의존합니다. 가능한 각 조치 또는 결과는 공들여 정의됩니다. 즉, 예상치 못한 일이 발생할 때마다 시스템이 완전히 실패할 수 있습니다.
강화 학습(RL) 에이전트는 시행착오를 통해 학습하여 이를 개선하지만 종종 데이터가 부족하고 새로운 시나리오에 직면할 때 빠르게 적응하는 데 어려움을 겪습니다. 예를 들어, 이러한 모델이 미로를 탐색하도록 학습된 경우 새로운 장애물과 같은 사소한 변화라도 모델을 혼란스럽게 하여 광범위한 재학습이 필요하거나 완전히 고장날 수 있습니다.
AIRIS가 하는 일이 다른가요?
AIRIS는 완전히 다른 각도에서 도전에 접근합니다. 미리 작성된 규칙에 의존하거나 엄청난 양의 훈련 데이터를 요구하는 대신, 환경과 상호 작용하여 인과 관계를 반영하는 동적 내부 규칙 세트를 지속적으로 개선함으로써 학습합니다.
AIRIS를 끝없이 호기심이 많은 탐험가로 생각해보세요. AIRIS는 무언가를 시도합니다. 즉, 버튼을 누르는 것입니다. 벽을 향해 이동; 난간에서 뛰어내린 후 결과를 관찰합니다. 각 작업은 세계의 내부 모델을 업데이트하여 기대치와 행동을 실시간으로 조정할 수 있습니다.
적응형 학습을 향한 이러한 변화는 단순히 이론적인 것이 아닙니다. AIRIS는 점점 더 복잡해지는 환경에서 그 능력을 입증했습니다. 간단한 2D 퍼즐 세계에서 시작하여 스스로 패턴을 실험하고 발견함으로써 문을 여는 열쇠 찾기와 같은 하위 목표를 설정하는 방법을 배웠습니다. 거기에서 3차원 환경, 특히 복잡성과 창의적 가능성이 풍부한 게임 세계인 Minecraft로 이동했습니다.
Minecraft의 광활한 풍경을 탐색하고, 다양한 물체와 상호 작용하고, 예측할 수 없는 장애물에 대처하는 것은 에이전트가 환경을 인식하고 이해할 뿐만 아니라 끊임없이 변화하는 조건에 걸쳐 학습된 규칙을 적용해야 하기 때문에 AIRIS의 적응성에 대한 입증 기반을 제공합니다.
더 적은 데이터로 더 많은 작업 수행
AIRIS의 뛰어난 특성 중 하나는 데이터 효율성입니다. 기존 강화 학습 모델은 안정적인 성능을 달성하기 위해 수백만 개의 시뮬레이션 에피소드가 필요한 경우가 많습니다. 이와 대조적으로 AIRIS는 몇 가지 상호 작용을 통해 학습할 수 있습니다. 각각의 새로운 관찰은 내부 지식을 개선하여 훨씬 적은 계산 오버헤드로 문제를 보다 신속하게 해결할 수 있게 해줍니다. 따라서 AIRIS는 교육 데이터가 제한적이고 지속적으로 변경되거나 획득 비용이 많이 드는 실제 애플리케이션에 매우 적합합니다.
게다가 AIRIS의 학습은 하나의 작업을 마스터한 후에도 멈추지 않습니다. 즉석에서 목표 변경을 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 먼저 상자를 선반으로 옮기고 품목을 색상별로 분류하는 창고 로봇을 상상한다면 AIRIS는 즉시 적응할 수 있습니다. 훈련실로 돌아가거나 대규모의 새로운 데이터 세트를 제공할 필요가 없습니다. AIRIS는 진행되는 대로 학습하고 새로운 목표를 해결하기 위해 규칙을 조정합니다.
더 높은 수준의 추론
AIRIS를 진정으로 차별화하는 것은 더 높은 수준의 추론과 탐색 능력입니다. 하위 목표를 설정하고 실험함으로써 창의적인 솔루션을 발견하고 미지의 영역을 탐색하는 핵심 요소인 호기심과 유사한 행동을 보여줍니다. AIRIS는 새로운 영역에 진출하면서 환경을 효과적으로 계획하고 새로운 도전에 직면할 때 규칙과 이해를 업데이트합니다. 미지의 것에 대한 이러한 개방성은 AIRIS를 불완전한 정보나 빠르게 변화하는 조건과 관련된 복잡한 시나리오를 위한 강력한 솔루션으로 만듭니다.
적응성은 또한 고립된 학습 경험을 넘어 확장됩니다. 이론적으로 여러 AIRIS 에이전트는 지식을 공유하고 배운 교훈을 다른 에이전트에게 전달할 수 있습니다. 이러한 집단지성 접근 방식은 점점 더 정교해지는 AI 생태계의 개발을 가속화할 것입니다. 본질적으로 각 에이전트의 경험은 공유 이해 풀의 증가에 기여하여 AI 엔터티의 전체 네트워크에서 효율성과 문제 해결을 향상시킬 수 있습니다.
가상 세계에서 실제 산업까지
AIRIS는 현재 Minecraft와 같은 환경에서 선보이고 가상 테스트베드의 맥락에서 논의되고 있지만 그 의미는 현실 세계까지 확장됩니다. 로봇 공학을 생각해 보십시오. AIRIS로 구동되는 로봇은 공장에서 작동할 수 있으며, 조건 변화에 따라 생산 라인을 최적화하는 방법을 지속적으로 학습할 수 있습니다. 재고 변동; 새로운 작업이 도입되었습니다. 엔지니어가 모든 응답을 다시 프로그래밍할 필요가 없습니다.
의료 분야에서 AIRIS는 예측할 수 없는 환경에서 의료 로봇이 작업을 수행하고 환자와 장비가 다양함에 따라 원활하게 적응하도록 지원할 수 있습니다. 물류에서는 끊임없이 변화하는 공급망 운영을 관리하여 경로 변경, 배송 지연 또는 재고 부족에도 불구하고 패키지가 원활하게 이동하도록 보장할 수 있습니다.
잠재적인 응용 분야는 교통, 에너지 관리, 소매 개인화, 심지어 교육까지 확장됩니다. 여기서 시스템은 학생의 요구와 과제에 대한 진화하는 이해를 바탕으로 교육을 맞춤화할 수 있습니다. AI가 엄격한 제약에서 벗어나 개방형 문제 해결을 수용할 수 있도록 함으로써 AIRIS는 효율성, 탄력성 및 인간과 같은 유연성을 촉진하는 혁신의 길을 열어줍니다.
AGI에 점점 더 가까워지고 있습니다.
AIRIS 팀의 기본 야망 중 하나는 AI를 AGI 달성에 더 가까이 다가가는 것입니다. 즉, 광범위한 작업에 걸쳐 지능을 이해하고 학습하고 적용할 수 있는 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence)입니다. SingularityNET, Fetch.ai, Ocean Protocol의 리더들로 구성된 ASI Alliance는 특히 분산형 지능 탐구에 관심이 있습니다. AIRIS는 AI가 설명 가능하고 적응적일 수 있음을 보여줌으로써 학습된 규칙에 대한 투명성을 제공하고 개발자가 AI의 동작을 이해, 안내 및 개선할 수 있도록 함으로써 이러한 사명을 구현합니다.
AIRIS와 관련된 또 다른 핵심 이니셔티브인 SophiaVerse는 게임과 같은 세계에 AI 에이전트(네오테릭이라고도 함)가 존재하는 디지털 놀이터를 소개합니다. 에이전트는 상호 작용하고, 서로 배우고, 복잡한 작업을 처리하여 AI 추론, 자율성 및 협력의 한계를 테스트할 수 있습니다. 네오테릭의 동기, 추진력 및 문제 해결 전략은 AI가 현실 세계에서 어떻게 작동할 수 있는지에 대한 소형 모델 역할을 하는 동시에 새로운 아키텍처를 탐색하기 위한 안전한 환경을 제공합니다.
보다 지능적인 미래의 모습
2D 퍼즐 풀기에서 3D Minecraft 로밍으로의 AIRIS의 여정은 기술적 성취 그 이상입니다. 이는 실제로 즉석에서 학습하는 AI 개발의 이정표입니다. 추론하고, 하위 목표를 설정하고, 실시간으로 적응하고, 잠재적으로 협업할 수 있는 능력을 갖춘 AIRIS는 AI의 미래, 즉 기계가 자율적으로 복잡성과 예측 불가능성을 쉽게 처리할 수 있는 세상을 엿볼 수 있는 역할을 합니다.
실시간 학습과 규칙 생성은 우리가 AI에서 기대했던 것의 틀을 깨뜨릴 뿐만 아니라 수많은 새로운 애플리케이션과 산업에 대한 문을 열어줍니다. 게임과 로봇 공학부터 물류 및 의료에 이르기까지 AIRIS는 자율적이고 다재다능하며 유익한 AI 시스템이 인간과 함께 원활하게 작동하여 세상에 대한 이해를 지속적으로 개선하고 가장 시급한 문제를 해결하도록 돕는 미래를 암시합니다.
이 놀라운 기술이 발전함에 따라 우리는 인공 일반 지능의 잠재력을 최대한 활용하고 더 똑똑하고 궁극적으로 더 많은 인간 기계를 향한 길을 마련하는 데 더 가까워질 수 있습니다.
AIRIS 탐색: 적응형 자율 AI의 새로운 개척 포스트가 TechBriefly에 처음 등장했습니다.
Source: AIRIS 탐험: 적응형 자율 AI의 새로운 개척지
