최근 인터뷰에서 Google Deepmind의 CEO 인 Demis Hassabis는 인공 일반 정보 (AGI)가 향후 5 ~ 10 년 안에 첫 번째 형태를 선정 할 것으로 예상된다고 말했다. 그러나 그는 또한 기술에는 여전히 많은 중요한 도전이 있다고 지적했다.
Hassabis는 DeepMind의 London Office에서 언론과 인터뷰를했습니다. 그는 오늘날의 AI 시스템이 특정 작업에서 잘 작동하지만 여전히 많은 기본 기능이 부족하다고 강조했습니다. 그는 AGI를“인간의 모든 복잡한 능력을 보여줄 수있는 시스템”으로 정의합니다. 그의 의견으로는, AGI를 구현하는 열쇠는 AI 시스템이 물리적 세계를 진정으로 이해하도록하는 것입니다.
Hassabis는 자율 계획 및 문제 해결을위한 기능을 만드는 데 연구원의 진전에도 불구하고 이러한 기능을 실제 시나리오로 마이그레이션하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. "핵심은 계획 아이디어와 프록시 행동을 요약하고 현실 세계에 적용하는 동시에 우리 주변의 세계 모델을 구축 할 수있는 정도입니다."
세계 모델에 대해 이야기 할 때, Hassabis는 연구자들이 최근이 분야에서 약간의 진전을 이루었지만 세계 모델을 계획 알고리즘과 효과적으로 결합하는 가장 좋은 방법을 찾는 것이 여전히 중요한 문제라고 생각합니다. 마찬가지로 Hassabis에 대한 신중한 태도는 Meta의 최고 AI 연구원 인 Yann Lecun이며 자신의 개발 아이디어를 적극적으로 탐구하고 있습니다.
Hassabis의 최신 견해는 2024 년 8 월에 말한 내용과 일치하며, 기술의 장기 잠재력이 과소 평가되는 동안 현재 AI 기능이 종종 과대 평가된다고 믿었습니다. 메타 큘 러스 예측 플랫폼 사용자의 중간 기대에 따르면 AGI는 2030 년경에 구할 수 있습니다.
현재 AGI가 AI 업계에서 오는 방식에 대해 점점 더 많은 의문이 있습니다. 새로운 설문 조사에 따르면, 대부분의 AI 연구자들은 대규모 언어 모델 (LLM)만으로도 AGI를 달성 할 수 없다고 생각합니다. OpenAi는 최근 AI 모델의 파열 기능이 AGI의 빠른 획기적인 획기적인 것으로 이어지지 않고 AGI의 발전을 지속적인 진화의 점진적인 과정으로 간주한다고 믿는다. Microsoft CEO Satya Nadella는이 견해를 "무의미한 벤치 마크 해커"라고 부르는 Agi의 예측에 의문을 제기했으며 AI 개발이 실질적인 경제적 이점을 제공하는 데 집중하기를 희망했습니다.
핵심 사항 :
AGI는 향후 5 ~ 10 년 안에 달성 될 것으로 예상되지만 기술적 문제는 여전히 남아 있습니다.
현재 AI 시스템은 특정 작업에서 잘 수행되지만 복잡한 인간의 기능이 부족합니다.
AGI 구현 방법에 대한 업계의 견해는 대규모 언어 모델에 의존 할 수 없다고 믿으며 점차 조심 해지고 있습니다.