현재 컴퓨터 시스템에서 인간처럼 사고하고 행동하는 인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)을 구현하지 못하는 이유

현재 컴퓨터 시스템에서 인간처럼 사고하고 행동하는 인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)을 구현하지 못하는 이유

 

현재 컴퓨터 시스템에서 인간처럼 사고하고 행동하는 인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)을 구현하지 못하는 이유는 기술적인 요소에 기인한다. 인간의 사고방식과 행동을 완벽히 모방하는 인공지능을 만드는 데는 다양한 장애물이 존재하며, 그 중에서도 연산 능력, 학습 방식, 하드웨어 및 아키텍처의 한계, 인지 능력등은 가장 중요한 기술적 제약들이다. 이러한 제약들은 인공지능이 특정 작업에서 뛰어난 성과를 보이는 좁은 인공지능(ANI)에 비해, 범용적이고 창의적인 사고를 요구하는 AGI 구현에 있어 큰 장벽이 되고 있다.

 

첫 번째는 연산 능력과 에너지 효율의 한계에 있다. 인간의 뇌는 약 86억 개의 뉴런과 100조 개의 시냅스를 통해 정보를 처리한다. 이러한 뇌의 구조는 대단히 효율적이고 병렬적인 연산을 가능하게 한다. 반면, 현재의 컴퓨터 시스템은 주로 폰 노이만 아키텍처에 기반하여 연산을 수행한다. 이 구조에서 CPU는 데이터를 순차적으로 처리하고, 메모리와 CPU 간의 데이터 전송이 병목 현상을 일으킨다. 또한, 대부분의 컴퓨터 시스템은 데이터와 명령어를 동일한 버스를 통해 처리하지만, 이 방식은 대규모 데이터를 실시간으로 처리하는 데 있어 매우 비효율적이다. 이로 인해 인간처럼 사고하는 데 필요한 병렬 처리 능력과 에너지 효율성을 제대로 구현하기 어렵다.

인공지능 모델, 특히 딥러닝 모델은 수많은 파라미터를 계산하면서 거대한 데이터셋을 처리하는 데 필요한 연산을 빠르게 수행해야 한다. 그러나 현재의 고성능 컴퓨터가 요구하는 에너지 소비량은 매우 크고, 이를 위해서는 수많은 GPU나 TPU가 필요하다. 인간의 뇌는 20와트로 작동하는 반면, 현재 인공지능 모델은 몇 킬로와트의 전력을 소비한다. 이는 인간의 두뇌에 비해 월등히 낮은 에너지 효율성을 가질 뿐만 아니라, 컴퓨터 하드웨어는 대규모 병렬 처리를 구현하는 데 한계를 지니고 있기 때문에 인간 수준의 사고를 구현하기 어렵다.

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두 번째는 학습 방식의 차이에 있다. 컴퓨터 시스템은 주로 지도학습(supervised learning)방식으로 학습을 진행된다. 이 방식은 라벨이 붙은 대량의 데이터에 기반해 모델을 학습시키는 방법이다. 예를 들어, 이미지를 분류하거나 자연어 처리를 하는 데 있어, 컴퓨터는 미리 제공된 데이터를 학습하여 특정 패턴을 인식한다. 그러나 인간은 경험적 학습을 통해 지식을 습득하며, 몇 가지 예시나 직관적인 경험만으로도 일반화할 수 있다. 또한 인간은 비지도학습이나 강화학습을 통해 환경과의 상호작용을 통해 스스로 지식을 확장하고 문제를 해결하는 능력을 가지고 있다.

현재의 인공지능은 특정 작업에 대한 패턴을 학습할 수 있지만, 새로운 상황에 대한 적응이나 창의적인 문제 해결에 한계가 있다. 예를 들어, AI는 훈련된 데이터에서 벗어난 새로운 입력에 대해 적절하게 대응하기 어렵다. 반면, 인간은 매우 적은 예시를 통해 상황을 추론하거나 직관적으로문제를 해결할 수 있다. 즉, 인간의 사고방식은 높은 수준의 전이학습과 비판적 사고를 요구하는데, 현재의 AI 시스템은 이를 충분히 구현할 수 없다. 이는 인간의 인지 능력이 단순한 데이터 처리나 패턴 인식을 넘어서는 고차원적인 사고를 필요로 하기 때문이다.

 

세 번째는 하드웨어와 아키텍처의 근본적 한계이다. 현재의 컴퓨터 시스템은 폰 노이만 아키텍처에 기반하여 데이터를 처리한다. 폰 노이만 아키텍처에서는 연산과 기억이 분리되어 있으며, CPU와 메모리 간에 병목 현상이 발생할 수 있다. 이는 대규모 연산을 필요로 하는 인공지능 시스템에서 성능을 저하시킬 수 있다. 인간의 뇌는 연산과 기억을 동시에 처리하며, 뉴런과 시냅스를 통해 병렬적으로 데이터를 처리한다. 이러한 구조는 컴퓨터 시스템에서는 쉽게 구현되지 않으며, 뉴로모픽 컴퓨팅처럼 뇌의 구조를 모방한 기술이 연구되고 있지만, 상용화에는 한계가 있다.

또한, 하드웨어 설계의 차이도 중요한 요소이다. 인간의 뇌는 저전력으로 작동하며, 비선형적인 계산을 병렬적으로 처리한다. 반면, 기존 컴퓨터 시스템은 선형적이고 순차적인 계산을 주로 처리한다. 뉴로모픽 칩과 같은 새로운 하드웨어는 병렬 처리와 저전력 처리에 유리하지만, 현재로서는 대규모 시스템에서 효과적으로 활용할 수 있는 수준에 도달하지 못했다. 따라서, AGI 구현을 위한 효율적인 하드웨어 아키텍처는 여전히 해결해야 할 중요한 문제로 남아 있다.

 

네 번째는, 자기 인식 및 감정 이해의 부재이다. AGI의 핵심 요소 중 하나는 자기 인식과 감정 이해이다. 인간은 자신과 외부 세계를 구분하고, 상황에 맞는 감정을 느끼며 그에 맞게 행동한다. 그러나 현재의 인공지능은 자기 인식이 없으며, 감정이나 목표 설정같은 고차원적인 인지 능력을 처리할 수 없다. AI는 주어진 목표에 맞춰 최적의 결과를 도출할 수 있지만, 이를 위해 자신의 상태나 목표를 스스로 설정하고 조정하는 능력은 부족하다.

현재의 인공지능은 감정을 모방할 수 있을지언정, 진정한 감정 이해를 바탕으로 한 의사결정은 불가능하다. 인간은 감정을 바탕으로 의사결정을 내리고, 이를 통해 공감이나 창의적인 해결책을 제시할 수 있지만, AI는 감정을 이해하는 데 한계가 있다. 또한, 인간은 스스로를 지속적으로 학습하고 변화시키는 능력을 가지고 있지만, AI는 주어진 데이터 내에서만 학습하며, 환경 변화에 따라 자기 조정을 할 수 있는 능력이 부족하다.