[기사 스크랩] "딥러닝 한계 넘어서는 AGI 개발 착수...열쇠는 프로그램 합성"

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• 기사 제목 : "딥러닝 한계 넘어서는 AGI 개발 착수...열쇠는 프로그램 합성"
• 기사 링크 : https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=167215

"딥러닝 한계 넘어서는 AGI 개발 착수...열쇠는 프로그램 합성" - AI타임스

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본 문

 

 오픈AI 'o3'의 인공일반지능(AGI) 테스트를 담당했던 유명 연구원이 직접 AGI를 개발하겠다고 나섰다. 그는 o3의 핵심 기능으로 '프로그램 합성'을 꼽았는데, 이번에 설립할 회사도 이에 집중할 예정이다.

 프랑수아 숄레 ARC 공동 창립자는 16일 X(트위터)를 통해 마이크 누프 재피어 공동 창립자와 엔디아(Ndea)라는 새로운 AI 회사를 설립한다고 밝혔다.

 그는 딥 러닝 가이드 프로그램 합성(deep learning-guided program synthesis)에 초점을 맞추고 있다고 소개했다.

 X와 홈페이지 설명을 통해 이를 설명했다. 현재의 딥 러닝 기반 AI는 인상적이지만, 궁극적으로는 한계에 부딪힌다. 즉, 학습한 내용에는 뛰어나지만, 정답이 없거나 끝이 없는 문제에 직면하면 무용지물이라는 것이다. 그래서 콜레 창립자는 AGI 테스트의 기준으로 AI가 학습하지 않은 새로운 패턴을 찾아낼 수 있는지를 핵심으로 내세웠다.

 그래서 그는 AI에 새로운 패러다임이 필요하다며, 프로그램 합성이 그 중 하나라고 소개했다.

 이는 AI 모델이 특정 문제를 해결하기 위해 작은 프로그램을 만들거나 검색, 이를 조합해 더 복잡한 문제를 푸는 방식을 말한다. 훈련 데이터를 벗어난 문제를 해결하지 못하는 LLM의 한계를 넘기 위해 자신이 배운 것 외에도 다른 방법을 이용하는 식으로 인간처럼 새로운 패턴에 적응한다는 내용이다.

 숄레 창립자는 "우리는 프로그램 합성이 AGI의 잠금을 해제하는 열쇠를 쥐고 있다고 믿는다"라며 "연속적인 임베딩 공간에서 데이터 포인트 사이를 연결하는 기존의 방식 대신, 프로그램 합성은 데이터를 완벽하게 설명하는 개별 프로그램 또는 모델을 검색한다. 이를 통해 극도의 데이터 효율성으로 훨씬 더 큰 일반화 능력을 달성할 수 있으며, 학습하는 데 많은 샘플이 필요없다"라고 설명했다. 

 즉, 기존 트랜스포머 모델의 '다음 토큰 추측' 대신, 처리할 데이터를 가장 잘 설명할 수 있는 프로그램을 검색해 찾아내고 이를 조합하는 프로그램 합성이 AGI 달성법이라고 전한 것이다.

 다만 , 이 방식은 o3가 그랬듯 컴퓨팅 집약적인 작업으로, 상당한 리소스가 필요하다. 이런 문제를 해결하기 위해 프로그램 합성에 딥 러닝을 활용해 캄퓨팅의 병목 현상을 극복한다는 의도다.

 그는 "이 조합은 직관적인 패턴 인식과 엄격한 추론을 통합, 최소한의 데이터에서 자율적인 추상화와 기술 습득을 가능하게 한다"라고 설명했다.

 이 분야는 이제 막 발걸음 뗀 것이나 다름없다고 밝혔다. "2025년의 프로그램 합성은 2012년경의 딥 러닝과 성숙도가 유사한 수준"이라고 설명했다. 하지만 프로그램 합성은 거의 모든 최첨단 AI 연구실이 이제 탐구하기 시작한 기술로, 빠른 발전이 있을 것으로 내다봤다.

 "우리는 과학 역사의 중요한 순간의 정점에 있으며, 세상은 AGI를 구축하기 위한 가능한 모든 직접적이고 독특한 시도를 받을 자격이 있다"라고 강조했다.

 숄레 창립자는 구글 엔지니어 출신이자 대표적인 파이썬 딥러닝 라이브러리 '케라스(Keras)'의 제작자로 유명하다. '파이썬을 위한 딥러닝(deep learning with python)'이란믄 유명한 책의 저자이며, 타임지가 선정한 'AI 분야에서 가장 영향력 있는 100인'에도 선정됐다.

 또 그는 프로그램 합성과 딥 러닝을 결합하는 아이디어를 2017년 구글 재직 시부터 이야기해 왔으며, ARC 파운데이션을 만든 것도 AGI로 가기 위한 방법 중 하나였다고 밝혔다. 그리고 이제는 여기에 전념하겠다고 강조했다.

 AI 자동화 회사로 유명한 재피어의 누프 창립자는 숄레 창립자와 ARC 프라이즈 파운데이션에서 AGI 개발을 준비해 온 것으로 알려졌다.

 이들이 투자를 받았는지는 알려지지 않았다. 그러나 X를 통해 "세계적 수준의 연구팀을 구성하고 있다"라며 인재 모집 중이라고 밝혔다.

 한편, 회사명인 엔디아는 그리스어로 '직관적 이해(ennoia)'와 '논리적 추론(dianoia)'에서 따왔다고 밝혔다. 딥 러닝과 프로그램 합성을 통합한다는 목표를 반영한다는 설명이다.

 

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마무리

 여기까지 오늘의 기사 스크랩이었습니다. 오늘은 오픈 AI에서 인공일반지능 테스트를 담당했던 연구원이 설립한 회사와 AGI의 잠금을 해제하기 위한 열쇠인 '프로그램 합성'에 대한 기사를 살펴보았습니다. 해당 기사를 통해 기존 트랜스포머 모델의 다음 토큰 추측 대신에 처리할 데이터를 가장 잘 설명할 수 있는 프로그램을 검색해 찾아내고 이를 조합하는 프로그램 합성 기술에 대해서 알 수 있었습니다. 하지만 해당 기술은 아직 초기 단계이기 때문에 연구가 필요하지만 2012년도의 딥러닝과 유사한 성숙도를 가지고 있다고 합니다. 이를 통해서 향후 미래 기술의 핵심 중 하나인 AGI를 구현하기 위한 또 하나의 방법이 탄생하고 있는 것 같습니다.