AGI (Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)
AGI (Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)
특정 태스크가 아닌 인간처럼 모든 인지 영역에서 인간 수준 이상의 성능을 달성하는 인공지능으로, ANI(좁은 AI)와 달리 범용성과 자율적 학습 능력을 보유
특징: 범용성, 전이 학습, 추상적 사고, 상식 추론, 자율적 목표 설정, 자기 개선
요구 역량
- •범용 학습: 다양한 도메인에서 학습/적응(언어, 비전, 로봇, 게임)
- •전이 학습: 한 영역 지식을 다른 영역에 적용(바둑->체스)
- •상식 추론(Common Sense): 물리 법칙, 사회 규범, 인과관계 이해
- •자율적 목표 설정: 외부 지시 없이 목표 수립/달성
현재 한계(ANI->AGI Gap): 영역 간 전이 불가, 상식 추론 결여(환각), 자율성 부족, 대규모 데이터 의존, 블랙박스
달성 경로(가설): Scaling Laws(규모 확대), Multimodal Integration(다중 모달 통합), World Models(물리 세계 시뮬레이션), Hybrid(신경망+기호 추론), Self-Improvement(자기 개선 루프)
평가 기준: 튜링 테스트, Coffee Test(새 집에서 커피 만들기), Employment Test(직업 수행)
AI Safety 이슈: Alignment(인간 가치 정렬), 제어 불가 위험, 기술적 특이점(Singularity, AGI->ASI 급속 전환)
연구 기관: OpenAI, DeepMind, Anthropic, Meta AI, Microsoft Research
장점: 인류 문제 해결(질병, 기후, 빈곤), 과학 가속, 생산성 폭발
단점: 존재론적 위험, 제어 불가, 경제 혼란, 악의적 사용, 윤리적 딜레마
비교: ANI(좁고 깊음/현재) vs AGI(넓고 인간 수준/미래) vs ASI(초인간/이론적)
연관: ASI, AI Alignment, AI Safety, 기술적 특이점, LLM, Multimodal AI