AI의 세계는 놀라운 속도로 도약하며 완전히 새로운 지능의 시대를 만들어가고 있습니다.
2024년 봄, AI에 대한 화두는 열광적으로 발효되었습니다. OpenAI는 텍스트 명령을 기반으로 현실적인 장면과 상상 속 장면을 모두 만들어낼 수 있는 최초의 텍스트-영상 생성 모델 소라를 공식 출시했고, Microsoft는 OpenAI로 시장 가치가 3조 1천억 달러를 돌파하며 Apple을 제치고 세계 최고 시장 가치 기업에 등극했습니다.
이후 미국의 거대 기술 기업인 구글은 세계에서 가장 강력하고 가벼운 오픈소스 모델 시리즈인 Gemma를 출시했는데, 이는 주류 오픈소스 모델인 라마와 미스트랄을 훨씬 뛰어넘는 성능으로 허깅 페이스 오픈소스 모델 목록에서 바로 상위권에 랭크되었습니다.
AI BCI와 관련하여 머스크는 뉴럴링크의 뇌 칩을 이식한 최초의 인간이 완전히 회복되었고, 환자가 마음만으로 마우스를 제어할 수 있게 되어 뇌-컴퓨터 인터페이스의 새로운 시대를 열었다고 주장했습니다.
2023년 4분기 재무 보고서를 발표한 엔비디아는 지난해 4분기 매출 221억 달러, 초다양한 데이터로 시장 예상치를 크게 상회하는 실적을 기록했습니다. 최근 글로벌 인공 지능 컨셉 주식이 급등하면서 기술 혁신이 촉매제가 되어 많은 주식이 기관의 주목을 받았습니다. 골드만삭스는 2025년 글로벌 인공지능 투자 규모를 1,584억 달러로 예측했는데, 이는 빙산의 일각에 불과하며, 최신 인공지능 통계에 따르면 2023년 기준 글로벌 인공지능 시장 규모는 4,541억 달러로 추산됩니다. 매년 19%의 성장률로 2032년까지 인공지능 시장은 2조 5,000억 달러 이상의 가치가 있을 것으로 예상됩니다.
사회가 궁극적으로 AI를 향해 나아가고 있다는 것은 확실하지만, AI의 다음 단계는 어디로 향할까요?
인공지능과 가속화된 컴퓨팅은 기술 산업을 변화시키기 위해 함께 노력하고 있습니다. AI의 다음 물결은 물리적 세계를 이해하고 추론하며 상호 작용할 수 있는 지능형 시스템인 구현형 AI라는 새로운 유형의 AI가 될 것입니다. NVIDIA의 창립자 겸 CEO인 젠슨 황이 그 길을 제시합니다.
지능과 현실의 교차점을 탐구하는 과정에서 WorldBrain은 장기적인 연구를 지속하고 기술력을 축적하며 획기적인 새로운 개발을 달성했으며, 현재 구현된 지능 개념을 암호화에 통합한 유일한 혁신 프로젝트입니다. 월드브레인은 인간 두뇌의 모델링을 모방한 대규모 지능형 신경망 시스템을 통해 구체적인 사물과 기계에 지능을 도입하여 인식, 이해 및 상호 작용할 수 있는 능력을 부여합니다. 가상 세계의 지능을 현실로 가져와 지능과 현실의 교차점을 탐구하는 독특한 기술입니다.
구체화된 지능의 기원
구체화된 지능이라는 개념은 AI의 초창기에 등장했습니다.
인공지능의 아버지라 불리는 앨런 매티슨 튜링이 1948년에 처음 제안한 개념으로, 구체화(embodied)는 인간의 몸을, 지능(intelligence)은 지능을 뜻합니다. 튜링은 또한 인간의 신체와 분리되지 않는 지능이라는 또 다른 개념인 구현된 지능을 제안했습니다. 동시에 튜링은 또 다른 상대적 개념인 체화되지 않은 지능, 즉 인체 지능을 떠난 체외 지능도 제안했습니다.
1950년, 튜링은 그의 중요한 논문인 '컴퓨팅 기계와 지능'에서 추상적 계산(예: 체스)에 필요한 지능에 초점을 맞추는 것과 기계에 최상의 지능을 장착하는 것, 두 가지 AI 개발 경로를 제안했습니다. 한 경로는 체스와 같은 추상적 계산에 필요한 지능에 집중하는 것이었고, 다른 경로는 기계에 최고의 센서를 장착하여 인간과 소통하고 아기처럼 학습할 수 있는 능력을 부여하는 것이었습니다. 이 두 가지 길은 이후 구체화된 지능과 구현된 지능으로 발전했습니다.
체화된 지능이란 무엇인가요?
임베디드 인공 지능(EAI)은 다음과 같이 알려져 있습니다. "구현형 인공지능" "구현형 인공 지능"은 물리적 신체를 기반으로 인식하고 행동하는 지능형 시스템을 말하며, 생물학적 또는 기계적 지능형 신체와 환경의 상호작용을 통해 정보를 얻고, 문제를 이해하고, 결정을 내리고, 행동을 수행하여 지능적인 행동과 적응력을 갖추는 것을 의미합니다.
임베디드 인텔리전스는 하드웨어와 소프트웨어가 결합된 지능을 통해 물리적 신체를 가진 지능이 물리적 환경과 상호 작용하여 지능을 획득한다는 점을 강조하는 AI 연구 패러다임으로 간단히 이해할 수 있습니다. 이를 세분화하면 하나는 '구현'이고 다른 하나는 '지능'입니다. 구현의 기본 의미는 인지가 신체에 의존한다는 것, 즉 신체가 인지에 영향을 미친다는 것입니다. 인지는 신체와 독립적으로 존재할 수 없습니다. 또한 "구체화"의 반대 개념은 "구체화 해제"로, 신체에서 인지가 분리되는 것을 의미합니다. 인공지능 분야에서는 인간의 추상화, 논리, 적응력 측면에서 지능을 이해합니다.
탐험새로운 차원의 AI& WorldBrain의 구현형 지능새로운 관점
임베디드 지능은 기존의 추상화된 AI와는 대조되는 새로운 차원의 AI로, 스스로 환경을 인식하고 상호작용할 수 있으며 환경과 상호 작용할 수 있고 자기 인식 능력이 있습니다. 구현형 지능은 로봇, 자율 주행 등 다양한 형태로 존재할 수 있습니다. 이들은 환경의 정보를 이해할 수 있을 뿐만 아니라 복잡한 환경의 정보를 더 높은 수준에서 획득하고 처리할 수 있습니다.
월드브레인은 인공지능과 인지 과학의 연관성을 더 잘 이해하기 위해 인간의 뇌 기능과 사고 과정을 시뮬레이션하는 월드모델 세계 모델을 기반으로 한 전례 없는 분산형 지능형 신경망 시스템입니다. 이는 신경망 모델링, 정보 처리, 학습 및 의사 결정을 포함한 복잡한 계산 모델을 사용하여 인간 인지의 기초를 심층적으로 연구하고 AI 시스템에 보다 효과적인 영감을 제공하는 데 도움이 될 '강력한 AI'의 미래 구현에 중요한 부분입니다.
월드브레인은 인간에게 보다 지능적이고 효율적인 정보 처리를 제공하여 미래 디지털 사회를 위한 새로운 지능형 생태계를 구축합니다.
첫째, 구현된 지능은 스스로 환경을 이해하고 이에 대응할 수 있습니다. 이는 시각 센서, 음성 인식 시스템 또는 촉각 센서와 같은 고급 지각 기술을 통해 구현된 지능이 환경의 정보에 접근할 수 있도록 합니다. worldBrain은 시각 및 위치 센서 데이터와 같은 지각 입력과 인간 뇌의 지도와 참조 프레임을 세계 모델 학습의 기초로 사용하여 보다 정확한 공간 지각과 환경 이해를 얻기 위해 뇌의 지도와 참조 프레임 메커니즘을 활용합니다. 그리고 환경 이해. 이를 통해 WorldBrain은 물리적 세계와 더 잘 상호 작용하고 더 진보된 인지 및 지능 기능을 구현할 수 있습니다.
둘째, 구현된 지능은 머신러닝을 통해 스스로를 개선하고 새로운 기술을 학습할 수 있습니다. 이는 구현형 지능을 단순한 정적 시스템이 아니라 지속적으로 개선하고 학습하는 동적 시스템으로 만드는 빅데이터와 딥러닝 기술을 통해 가능하며, 월드브레인은 비지도 방식으로 빠르게 학습하여 환경의 압축된 공간적, 시간적 표현을 학습할 수 있습니다. 월드 모델에서 추출한 특징을 에이전트에 입력으로 사용하면 원하는 작업을 해결하기 위해 매우 간결하고 간단한 전략을 학습시킬 수 있습니다.
마지막으로 구현된 지능은 사용자와 자연스럽게 상호 작용하여 복잡한 작업을 이해하고 처리할 수 있습니다. 인간과 컴퓨터의 상호 작용이 새로운 차원으로 올라갑니다. 텍스트, 그림, 오디오, 비디오 등의 상호작용을 위한 현재의 핫한 빅 언어 모델 멀티모달과 달리, 구현된 지능의 중요한 성능은 멀티모달 + 크로스모달 지각 상호작용, 특히 시각, 언어, 신체 행동의 크로스모달 지각이며, 이를 위해서는 인공지능뿐만 아니라 인간-컴퓨터 상호작용, 자연어 처리 및 기타 기술이 필요합니다. WorldBrain은 지각 및 행동 시뮬레이션을 통해 인간의 인지 능력과 행동을 모방할 수 있습니다. 월드브레인은 지각 및 행동 시뮬레이션을 통해 인간의 인지 능력과 행동 성능을 모방하고, 운동 및 신체 표현 시뮬레이션을 통해 인간의 운동 능력과 신체 표현을 모방할 수 있어 인간처럼 복잡한 작업과 상호 작용을 수행할 수 있습니다.
임베디드 인텔리전스는 슈퍼 AI로 가는 가능한 경로입니다.
임베디드 인텔리전스는 감지, 이해, 학습, 적응과 같은 더 높은 수준의 지능을 향한 진화의 중요한 단계인 AI의 새로운 개척지입니다.
Wisdom Source 인공지능의 프론티어 보고서(2021-2022)에 따르면 향후 3년 동안 가상 세계, 실시간 공간 및 시간 환경 훈련, 자율 주행, 로봇, 게임 내 디지털 인간과 같은 구현형 모델이 크게 발전할 것입니다.------ 향후 5~10년 동안 메가 프리트레이닝 모델(정보 모델)과 체화된 모델이 결합하여 지식 능력과 환경과의 상호작용 측면에서 인간보다 더 강한 '디지털 슈퍼맨'이 될 것이며, 체화된 모델과 로봇이 결합하여 인간보다 더 뛰어난 능력을 가진 물리적 세계의 무인 시스템, 즉 '체화된 슈퍼맨'. 낙관적인 추정에 따르면 향후 30년 안에 디지털 슈퍼맨과 체화된 슈퍼맨이 결합하여 궁극적으로 슈퍼 AI가 탄생할 수 있을 것으로 예상됩니다.
소라의 원샷 및 다중 카메라 이미지는 강력하고 사실적이며 상상력이 풍부합니다. 하지만 소라는 유리가 깨지고 액체가 쏟아지는 순서를 이해하지 못하고, 개미의 다리가 6개라는 상식도 이해하지 못하며, 시간과 인과관계에 대한 추론도 제대로 하지 못합니다. 세상을 이해하려고 하는 순수한 끼워 맞추기 방식으로는 AGI를 만들 수 없으며, AGI는 궁극적으로 세상을 접하고 배우기 위해 스스로 학습해야 합니다.
AI의 궁극적인 꿈은 슈퍼 AI를 달성하는 것입니다.
임베디드 인텔리전스는 슈퍼 AI로 가는 한 가지 가능한 경로입니다. 구현 지능은 현재의 '약한 AI'의 인지 능력을 향상시킬 수 있는 중요한 방법입니다. AI는 환경과의 상호 작용 채널을 통해 실제 물리적 또는 가상 디지털 공간에서 학습하고 발전할 수 있습니다.
월드브레인은 AI 기술과 현실 세계를 보다 가깝고 자연스럽게 연결하기 위해 튜링이 개척한 구현형 지능의 길을 계속 따르고 있습니다. 아직 초기 단계에 있지만 AI와 현실 세계 사이의 장벽을 허물기 위한 노력은 무한한 잠재력을 보여주고 있습니다.