진행 상황 인공 지능 이전에는 인간에게만 가능하다고 생각되었던 작업을 수행하는 AI의 생성을 가능하게 했습니다. 언어 번역, 자동차 운전, 세계 챔피언 수준에서 보드 게임을 하고, 과 단백질 구조 추출. 그러나 이러한 각 AI는 단일 작업을 위해 설계되고 철저하게 훈련되었으며 해당 특정 작업에 필요한 것만 학습할 수 있습니다.
생산하는 최근 AI 유창한 텍스트, 인간과의 대화를 포함하여, 인상적이고 독특한 예술을 생성 줄 수 있습니다 직장에서 마음에 대한 잘못된 인상. 그러나 이들조차도 협소하게 정의된 작업을 수행하고 엄청난 양의 교육이 필요한 특수 시스템입니다.
여러 AI를 학습하고 다양한 작업을 수행할 수 있는 하나로 결합하는 것은 여전히 어려운 과제로 남아 있습니다. 인간이 수행하는 모든 작업을 추구하거나 인간이 사용할 수 있는 경험의 범위를 활용하여 그렇지 않으면 필요한 데이터의 양을 줄이는 것은 더욱 그렇습니다. 이러한 작업을 수행하는 방법을 배웁니다. 이와 관련하여 현재 최고의 AI는 다음과 같습니다. 알파 제로 과 가토, 게임 플레이와 같이 하나의 틀에 맞는 다양한 작업을 처리할 수 있습니다. 인공 일반 지능(AGI) 광범위한 작업을 수행할 수 있는지 여부는 여전히 파악하기 어렵습니다.
결국 AGI는 할 수 있어야합니다 다양한 물리적 환경 및 사회적 맥락에서 서로 및 사람들과 효과적으로 상호 작용하고, 그렇게 하는 데 필요한 다양한 기술과 지식을 통합하고, 이러한 상호 작용을 통해 유연하고 효율적으로 학습합니다.
AGI를 구축하는 것은 인간의 마음에 비해 크게 단순화되기는 하지만 인공적인 마음을 구축하는 것으로 귀결됩니다. 인공 정신을 구축하려면 인지 모델부터 시작해야 합니다.
인간에서 인공 일반 지능으로
인간은 거의 무한한 기술과 지식을 가지고 있으며 그렇게 하기 위해 재설계할 필요 없이 새로운 정보를 빠르게 배웁니다. 인간 지능과는 근본적으로 다른 접근 방식을 사용하여 AGI를 구축할 수 있다고 생각할 수 있습니다. 그러나 세 번의 오랜 시간 동안 연구원 in AI 과 인지 과학, 우리의 접근 방식은 인간 마음의 구조에서 영감과 통찰력을 끌어내는 것입니다. 우리는 인간의 마음을 더 잘 이해하기 위해 노력함으로써 AGI를 향해 노력하고, AGI를 향해 노력함으로써 인간의 마음을 더 잘 이해하려고 노력하고 있습니다.
연구에서 신경 과학, 인지 과학 및 심리학에서 우리는 인간의 뇌가 하나의 문제를 해결하는 거대한 균질한 뉴런 세트도 아니고 방대한 작업별 프로그램 세트도 아니라는 것을 알고 있습니다. 대신, 그것은 다른 속성을 가진 영역 집합 함께 인간의 마음을 형성하는 기본적인 인지 능력을 지원합니다.
이러한 능력에는 지각과 행동이 포함됩니다. 현재 상황과 관련된 것에 대한 단기 기억; 기술, 경험 및 지식에 대한 장기 기억; 추론 및 의사 결정; 감정과 동기부여; 사람이 지각하고 경험하는 모든 범위에서 새로운 기술과 지식을 배우는 것.
AI의 선구자 앨런 뉴웰 1990년에 개발 제안 통합된 인지 이론 인간 사고의 모든 측면을 통합합니다. 연구원들은 인지 아키텍처 이러한 이론을 구현하여 테스트하고 개선할 수 있습니다.
인지 아키텍처는 뚜렷한 관점을 가진 여러 과학 분야에 기반을 두고 있습니다. 신경 과학은 인간 두뇌의 조직화, 통제된 실험에서의 인간 행동에 대한 인지 심리학, 유용한 기능에 대한 인공 지능에 중점을 둡니다.
인지의 공통 모델
우리는 세 가지 인지 아키텍처의 개발에 참여했습니다. 행위-R, 날기, 과 시그마. 다른 연구자들도 대안적 접근에 바빴습니다. 한 종이 거의 50개의 활성 인지 아키텍처를 식별했습니다.. 이러한 아키텍처의 확산은 부분적으로 관련된 여러 관점을 직접 반영하고 부분적으로 광범위한 잠재적 솔루션을 탐색합니다. 그러나 원인이 무엇이든 과학적으로 그리고 AGI에 대한 일관된 경로를 찾는 것과 관련하여 어색한 질문을 제기합니다.
다행스럽게도 이러한 확산으로 인해 이 분야는 주요 변곡점에 도달했습니다. 우리 셋은 신경, 행동 및 계산 연구의 조합을 반영하여 아키텍처 간의 놀라운 수렴을 확인했습니다. 이에 대응하여 우리는 이 수렴을 포착하기 위한 커뮤니티 차원의 노력 와 유사한 방식으로 입자 물리학의 표준 모델 20세기 후반에 등장한 것이다.
이 인지의 공통 모델 모델의 중심에 단기 기억 모듈을 사용하여 인간과 같은 사고를 여러 모듈로 나눕니다. 다른 모듈(지각, 행동, 기술 및 지식)은 이를 통해 상호 작용합니다.
학습은 의도적으로 발생하는 것이 아니라 처리의 부작용으로 자동으로 발생합니다. 다시 말해서, 장기 기억에 무엇이 저장될지는 당신이 결정하지 않습니다. 대신 아키텍처는 사용자가 생각하는 모든 것을 기반으로 학습된 내용을 결정합니다. 이것은 당신이 접하는 새로운 사실이나 당신이 시도하는 새로운 기술에 대한 학습을 낳을 수 있습니다. 또한 기존 사실과 기술을 개선할 수도 있습니다.
모듈 자체는 병렬로 작동합니다. 예를 들어, 주변 환경을 보고 들으면서 무언가를 기억할 수 있습니다. 각 모듈의 계산은 대규모 병렬로 이루어지며, 이는 많은 작은 계산 단계가 동시에 발생함을 의미합니다. 예를 들어, 방대한 이전 경험에서 관련 사실을 검색할 때 장기 기억 모듈은 단일 단계에서 모든 알려진 사실의 관련성을 동시에 결정할 수 있습니다.
인공 일반 지능으로 가는 길 안내
공통 모델은 인지 아키텍처 연구의 현재 합의를 기반으로 하며 자연 및 인공 일반 지능에 대한 연구를 안내할 가능성이 있습니다. 뇌의 의사 소통 패턴을 모델링하는 데 사용할 때 공통 모델은 신경 과학의 주요 모델보다 더 정확한 결과를 산출합니다. 이것 인간을 모델링하는 능력을 확장합니다.— 인지적 고려를 넘어 뇌 자체의 조직을 포함하는 일반 지능이 가능한 것으로 입증된 하나의 시스템.
우리는 기존 인지 아키텍처를 공통 모델과 연관시키고 이를 새로운 작업(예: 대화형 AI)의 기준으로 사용하려는 노력을 보기 시작했습니다. 사람들을 지도하기 위해 고안된 더 나은 건강 행동을 향해. 우리 중 한 명은 Soar 기반 AI 개발에 참여했습니다. 로지, 인간 교사의 영어 지침을 통해 새로운 작업을 학습합니다. 60가지 다른 퍼즐과 게임을 배우고 한 게임에서 다른 게임으로 배운 것을 전달할 수 있습니다. 또한 소포를 가져오고 배달하고 건물을 순찰하는 것과 같은 작업을 위해 모바일 로봇을 제어하는 방법을 배웁니다.
Rosie는 공통 모델로 잘 특징지어지는 인지 아키텍처를 통해 AGI에 접근하는 AI를 구축하는 방법의 한 예일 뿐입니다. 이 경우 AI는 인간의 자연어 교육과 최소한의 경험을 결합한 일반 추론 과정에서 새로운 기술과 지식을 자동으로 학습합니다. 컴퓨팅 파워와 방대한 양의 데이터.
더 넓은 AGI 관점에서 우리는 공통 모델을 그러한 아키텍처와 AI를 개발하는 가이드이자 이러한 시도에서 파생된 통찰력을 궁극적으로 AGI로 이끄는 합의로 통합하기 위한 수단으로 봅니다.
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