인공지능의 진보

Progress in artificial intelligence
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인공지능
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주요 목표
접근
철학
역사
테크놀로지
용어집
이미지의 기계 분류 진행률
연도별 AI 오류율입니다.빨간색 선 - 특정 작업에 대한 훈련받은 사람의 오류율

인공지능 애플리케이션은 의료 진단, 주식 거래, 로봇 제어, 법률, 과학적 발견, 비디오 게임, 장난감을 포함한 다양한 분야에서 사용되어 왔다.그러나 많은 AI 어플리케이션들은 AI로 인식되지 않는다: "많은 최첨단 AI가 일반 어플리케이션으로 유입되었다. 왜냐하면 어떤 것이 충분히 유용하고 흔해지면 그것은 [1][2]더 이상 AI라고 불리지 않기 때문이다." "수천 개의 AI 어플리케이션들이 모든 [3]산업의 인프라에 깊이 내장되어 있다."1990년대 후반과 21세기 초, AI 기술은 더 큰 [3][4]시스템의 요소로 널리 쓰이게 되었지만, 그 당시에는 이 분야에서 이러한 성공을 거둔 것이 거의 인정되지 않았다.

Kaplan과 Haenlein은 인공지능을 세 가지 진화 단계에 따라 구축한다. 1) 인공지능을 특정 태스크에만 적용, 2) 인공지능을 여러 분야에 적용하여 전혀 설계되지도 않은 문제를 자율적으로 해결할 수 있도록, 3) 인공지능을 적용하는 것이다.과학적 창의성, 사회적 기술, 그리고 [2]일반적인 지혜가 가능한 모든 분야로 이동합니다.

인간의 성과와 비교할 수 있도록, 인공지능은 제약되고 명확하게 정의된 문제에 대해 평가할 수 있다.이러한 테스트는 주제 전문가 튜링 테스트라고 불립니다.또한, 작은 문제들이 더 달성 가능한 목표를 제공하고 긍정적인 결과들이 계속 증가하고 있습니다.

현재의 퍼포먼스

게임 챔피언[5] 연도 법적 상태(로그10)[6] 게임 트리의 복잡성(로그10)[6] 완벽한 정보 게임? 참조
드래프트(체커) 1994 21 31 완벽하다 [7]
오셀로(reversi) 1997 28 58 완벽하다 [8]
체스 1997 46 123 완벽하다
스크래블 2006 [9]
장기 2017 71 226 완벽하다 [10]
가세요 2016 172 360 완벽하다
2p 무제한의 잡아라 2017 불완전 [11]
스타크래프트 - 270+ 불완전 [12]
스타크래프트 II 2019 불완전 [13]

어떤 형태의 지능을 보여주는 것으로 묘사될 수 있는 유용한 능력들이 많이 있다.이것은 다른 분야에서 인공지능의 비교 성공에 대한 더 나은 통찰력을 준다.

AI는 전기나 증기 기관과 마찬가지로 범용 기술이다.AI가 어떤 분야에서 [14]뛰어난지 어떻게 특징지을지에 대한 공감대가 형성되지 않았다.Moravec의 역설의 일부 버전은 인간이 자연 [15]선택의 직접적인 표적이 되어 온 신체적 손재주와 같은 분야에서 기계를 능가할 가능성이 더 높다는 것을 관찰한다.AlphaZero와 같은 프로젝트는 처음부터 자체 지식을 창출하는 데 성공했지만, 다른 많은 기계 학습 프로젝트에는 대규모 교육 데이터 [16][17]세트가 필요합니다.Andrew Ng 연구원은 "매우 불완전한 경험칙"으로 "일반적인 인간이 1초 미만의 정신적인 생각으로 할 수 있는 거의 모든 것은 아마도 지금이나 가까운 미래에 인공지능을 [18]사용하여 자동화할 수 있을 것"이라고 제안했다.

게임은 진행률을 평가하기 위한 높은 수준의 벤치마크를 제공합니다. 많은 게임들은 많은 프로 플레이어 기반과 잘 확립된 경쟁 등급 시스템을 가지고 있습니다.알파고는 2016년 인공지능이 인간에 대한 경쟁력을 입증하면서 클래식 보드게임 벤치마크 시대를 마감했다.딥마인드의 알파고 AI 소프트웨어 프로그램이 세계 최고의 프로 바둑 기사 이세돌을 [19]물리쳤다.불완전한 지식의 게임은 게임 이론 분야에서 AI에 새로운 도전을 제공합니다. 이 분야의 가장 중요한 이정표는 2017년 [20][21]Libratus의 포커 승리로 끝났습니다.e-sports는 계속해서 추가적인 벤치마크를 제공하고 있다; Facebook AI, Deepmind, 그리고 다른 사람들은 인기 있는 비디오게임의 [22][23]스타크래프트 프랜차이즈에 관여하고 있다.

AI 테스트의 광범위한 결과 클래스는 다음과 같이 제시될 수 있다.

  • 최적: 더 나은 성능을 발휘할 수 없습니다(주의: 이러한 항목 중 일부는 사람에 의해 해결되었습니다).
  • 초인적: 모든 인간보다 더 잘 한다.
  • 하이 휴먼: 대부분의 인간보다 뛰어난 퍼포먼스
  • par-human: 대부분의 인간과 비슷하게 동작합니다.
  • 하위 인간: 대부분의 인간보다 성능이 떨어진다.

최적의

다음 항목도 참조하십시오.해결된 게임
  • 틱택토
  • 연결 4: 1988
  • 체커(일명 8x8 드래프트):미약하게 해결([24]2007)
  • Rubik's Cube: 대부분 해결 완료(2010년)[25]
  • 헤드업 리미트 홀뎀 포커: "전략이 정확한 해결책이 아니라는 것을 통계적으로 의미 있게 입증하기에는 인간의 일생 놀이가 충분하지 않다"는 의미에서 통계적으로 최적(2015년)[26]

초인적인

하이 휴먼

파-휴먼

인간 이하의

  • 인쇄된 텍스트의 광학 문자 인식(라틴 스크립트 타이프 텍스트의 경우 거의 패러 휴먼)
  • 객체 인식[검증 필요]
  • AI뿐만 아니라 로봇 하드웨어의 진보가 필요할 수 있는 다음과 같은 다양한 로봇 작업:
    • 안정적인 이족 보행 이동:2족 보행로봇은 걸을 수 있지만 인간 보행로봇에 비해 안정성이 떨어진다([53]2017년 기준)
    • 휴머노이드 축구[54]
  • 음성 인식: "인간의 퍼포먼스와 거의 동등" (2017년)[55]
  • 설명 가능성현재의 의료 시스템은 특정 의료 상태를 잘 진단할 수 있지만,[56] 진단한 이유를 사용자에게 설명할 수는 없습니다.
  • 주식시장 예측:머신 러닝 알고리즘을 사용한 재무 데이터 수집 및 처리
  • 문맥에 대한 지식이 없으면 해결하기 어려운 다양한 태스크:

제안된 인공지능 테스트

그의 유명한 튜링 테스트에서, 앨런 튜링은 [57]그 근거로 인간의 특징인 언어를 선택했다.튜링 테스트는 이제 의미 있는 [58]벤치마크가 되기에는 너무 이용 가능한 것으로 간주됩니다.

전문가 시스템의 발명자가 제안한 Feigenbaum 테스트는 특정 [59]주제에 대한 기계의 지식과 전문성을 테스트합니다.2003년 마이크로소프트의 Jim Gray의 논문은 튜링 테스트를 [60]사물과 행동을 이해하고 말하고 인식하는 데까지 확장할 것을 제안했다.

제안된 "범용 지능" 테스트는 기계, 인간, 그리고 심지어 인간이 아닌 동물들이 가능한 한 일반적인 문제 집합에서 얼마나 잘 수행하는지 비교하는 것을 목표로 한다.테스트 스위트는 콜모고로프 복잡성에 의해 가중된 모든 가능한 문제를 포함할 수 있다. 불행히도 이러한 문제 세트는 조정된 AI가 인간의 성능 [61][62][63][64]수준을 쉽게 초과할 수 있는 빈곤한 패턴 매칭 연습에 의해 지배되는 경향이 있다.

경합

주요 기사:인공지능 경진대회 및 수상

Imagenet Challenge와 같은 많은 대회와 상은 인공지능 연구를 촉진한다.가장 일반적인 경쟁 분야는 일반적인 게임뿐만 아니라 일반적인 기계 지능, 대화 행동, 데이터 마이닝,[65] 로봇 자동차, 로봇 축구 등이다.

과거와 현재의 예측

2016년경 미래인류연구소의 Katja Grace가 실시한 전문가 여론조사에서 앵그리버드 챔피언십 3년, 포커 월드 시리즈 4년, 스타크래프트 6년으로 중간 추정이 나왔다.좀 더 주관적인 작업에 대해 설문 조사에서는 평균적인 인간 노동자와 마찬가지로 빨래를 접는 데 6년, '간단한 구글 가능' 질문에 전문적으로 대답하는 데 7-10년, 평균적인 음성 번역에 8년, 일반 텔레뱅킹에 9년, 그리고 전문 작곡에 11년이 걸렸지만 뉴욕 타임즈 베스트셀러나 w를 쓰는 데는 30년 이상이 걸렸다.푸트남 수학 대회에서 [66][67][68]이닝을 하다

체스

컴퓨터 역사 박물관의 딥 블루

AI가 1988년 처음으로 규제 토너먼트 경기에서 그랜드마스터를 물리쳤다; 딥 블루로 [69]개명하여 1997년 세계 체스 챔피언인 인간 체스 챔피언을 물리쳤다.

Chess에서 컴퓨터가 인간을 능가하는 시점의 추정치
연도 예측 작성 예상년도 년수 예측 변수 동시 소스
1957 1967년 이후 10 이하 허버트 A. 사이먼[70], 이코노미스트
1990 2000년 이전 10 이하 레이 커즈와일, 미래학자 인텔리전트 머신의 시대[71]

가세요

알파고는 2015년 10월 유럽 바둑 챔피언, 2016년 3월 세계 정상급 선수인 이세돌을 꺾었다.Scientific American과 다른 소식통에 따르면, 대부분의 관측자들은 초인적인 컴퓨터 바둑의 성능이 적어도 10년 이상 [72][73][74]걸릴 것이라고 예상했었다.

이동 시 컴퓨터가 인간을 초과할 것으로 예상
연도 예측 작성 예상년도 년수 예측 변수 제휴 동시 소스
1997 2100 이후 103 이상 물리학자이자 바둑팬인 Piet Hutt씨 고등 연구 연구소 뉴욕 타임스[75][76]
2007 2017년 이후 10 이하 Feng-Hiung Hsu, Deep Blue 마이크로소프트 리서치 아시아 IEEE 스펙트럼[77][78]
2014 2024 10 Rémi Coolom, 컴퓨터 Go 프로그래머 크레이지스톤 유선[78][79]

인간 수준의 인공지능(AGI)

AI의 선구자이자 경제학자 허버트 A. 사이먼은 1965년에 "20년 안에 기계가 사람이 할 수 있는 모든 일을 할 수 있게 될 것"이라고 부정확하게 예측했다.마찬가지로, 1970년에 마빈 민스키는 이렇게 썼다. "한 세대 안에...인공지능을 만드는 문제는 실질적으로 [80]해결될 것입니다."

2012년과 2013년에 실시된 네 차례의 여론조사에서 AGI 도착 시기에 대한 전문가들의 중간 추정치는 [81][82]여론조사에 따라 2040~2050년인 것으로 나타났다.

2016년 경의 그레이스 조사에서는, 질문의 작성 방법에 따라 결과가 다른 것을 알 수 있었습니다.응답자들은 "원조받지 않은 기계가 인간 근로자보다 더 잘, 더 저렴하게 모든 작업을 수행할 수 있는 시기"를 추정할 것을 요청했고, 총 45년의 중간 응답과 9년 이내에 발생할 확률을 10%로 제시했다.다른 응답자들은 "모든 직업이 완전히 자동화 가능한 경우"를 추정해 달라고 요청했습니다.즉, 어떤 직업에 있어서도 인간 근로자보다 더 잘 그리고 더 저렴하게 작업을 수행할 수 있는 기계를 만들 수 있을 것이다."라고 중간값은 122년이고 확률은 10퍼센트인 20년으로 추정했다."AI 연구자"가 완전히 자동화될 수 있는 시점에 대한 중간 응답은 약 90년이었다.연공서열과 낙관론 사이의 연관성은 발견되지 않았지만, 아시아 연구원들은 평균적으로 북미 연구자들보다 훨씬 더 낙관적이었다; 아시아인들은 평균적으로 "모든 과제를 완수하라"는 것에 대해 30년을 예측했고, 북미 [66][67][68]연구자들은 74년을 예측했다.

AGI 도착 예정일
연도 예측 작성 예상년도 년수 예측 변수 동시 소스
1965 1985년 이전 20 이하 허버트 A.사이먼 남성 및 경영진을 위한 자동화 형태[80][83]
1993 2023년 또는 그 이전 30 이하 베르노르 빈게, 공상과학소설 작가 "새로운 기술적 특이성"[84]
1995 2040년 이전 45 이하 한스 모라벡, 로봇 연구원 유선[85]
2008 Never / 먼 미래[note 1] 고든 E. 무어의 법칙을 발명한 무어 IEEE[86] 스펙트럼
2017 2029 12 레이 커즈와일 인터뷰[87]

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

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메모들

  1. ^ IEEE Spectrum의 특징은 "Never"와 "적어도 오랫동안 이런 일이 일어날 것 같지는 않다"입니다.

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