튜링 테스트 V2

인공일반지능(AGI)은 본질적으로 모호하고 제대로 정의되지 않은 개념으로 남아있습니다. 현재까지 AGI에 대한 공식적인 합의는 존재하지 않으며, 연구자들은 각자의 해석에 따라 AGI를 정의하고 있습니다. 하지만 AGI를 엄밀한 과학적 담론으로 끌어올리기 위해서는 정확한 정의가 필수적입니다. 그렇다면 AGI를 어떻게 명확하고 형식적으로 정의할 수 있을까요?

이 글에서 저는 AGI를 인류가 지금까지 해결한 모든 문제를 해결할 수 있는 인공지능으로 정의할 것을 제안합니다. 예를 들어, 그러한 AI는 튜링이 해결한 모든 문제를 해결할 수 있어야 합니다. 이 프레임워크에서 중요한 제약 조건은 학습 데이터에 관한 것입니다: AI는 튜링의 생전에 이용 가능했던 지식이나 그 시대의 지식만을 학습할 수 있으며, 현대의 지식에는 접근할 수 없습니다.

만약 그러한 인공지능이 튜링, 가우스, 아인슈타인 등과 같은 저명한 과학자들이 다룬 모든 문제를 성공적으로 해결할 수 있다면, 이를 AGI로 분류할 수 있을 것입니다. 즉, 인간의 지적 성취를 모두 재현할 수 있는 지능이 AGI입니다.

이러한 실험적 접근법을 구현하는 데 있어 가장 어려운 측면은 유명 지식인들이 생애 동안 학습한 학습 데이터를 획득하는 것이 불가능하다는 것입니다. 또한 학습 데이터는 텍스트 정보뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 및 기타 멀티모달 입력도 포함합니다. 이러한 과학자들의 각 시대의 가상 환경을 시뮬레이션할 수 있다면, 그들의 삶 재구성하여 필요한 학습 데이터를 생성할 수 있을지도 모릅니다.