(2022년) 딥마인드 Oriol Vinyals “향후 5-10년 내에 다양한 작업을 수행할 수 있는 모델에서 ‘모든’ 작업을 수행할 수 있는 모델로 발전할 것”

2022년 기준 2027년~2032년에 상호작용을 통해 스타크래프트 등 모든 작업 수행할 수 있는 시스템(AGI) 개발 예측

범용 AI 에이전트 Gato에 대한 논의:

Gato는 텍스트, 이미지, 비디오, 액션 등 다양한 모달리티를 처리할 수 있는 AI 시스템

Gato는 “끝이 아니라 시작”

Gato 모델은 상대적으로 작은 10억 개의 파라미터를 가지고 있지만, 더 큰 모델로 확장하면 더 나은 성능을 보일 것

스케일은 AGI를 달성하는 데 있어 중요한 요소

AI의 발전 방향:

모듈성과 재사용성이 중요해질 것으로 예상

기존 모델을 재훈련하지 않고 새로운 능력을 추가하는 방식 유망

메타러닝의 진화:

과거에는 주로 이미지 분류에 초점을 맞췄지만, 현재는 언어 모델을 통해 다양한 작업을 수행할 수 있게 되었음

AGI 타임라인 관련 언급:

5-10년 내에 상호작용을 통해 복잡한 게임(예: 스타크래프트)을 학습할 수 있는 시스템이 개발될 수 있을 것으로 예상

이러한 시스템은 텍스트 프롬프트나 위키피디아 페이지 같은 정보를 통해 새로운 게임을 배울 수 있을 것

이는 현재의 특화된 AI 시스템(예: AlphaStar)과 달리, 범용적인 학습 능력을 가진 AI의 등장을 시사

자신의 평생 동안 인간 수준의 지능을 가진 AGI 시스템이 개발될 것이라고 확신

인간 수준을 넘어서는 AGI의 개발 가능성에 대해서는 덜 확신하지만, 가능성은 열려있음

메타 학습과 언어모델:

향후 5-10년 내에 다양한 작업을 수행할 수 있는 모델에서 ‘모든’ 작업을 수행할 수 있는 모델로 발전할 것

이는 프롬프팅을 넘어 더 상호작용적인 방식으로 이루어질 것

트랜스포머 모델의 중요성:

트랜스포머 아키텍처가 시퀀스 모델링에 매우 효과적이며, 앞으로도 중요한 역할을 할 것

AI의 의식:

현재 AI 모델들이 의식을 가졌다고 보지 않음

그러나 AGI 개발에 의식이 필수적인지에 대해서는 확신 X

AI와 인간의 공존:

미래에 인간과 AI 시스템의 비율이 최대 1:1이 되기를 희망

AI가 인간을 대체하는 것이 아니라 인간을 더 강력하게 만드는 도구로 사용되기를 바람

AI 연구의 미래:

일반적인 방법과 대규모 계산 능력을 활용하는 것이 가장 효과적일 것

하드웨어 발전이 AI 진보에 중요한 역할을 할 것