hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-related-paragraph-pairs huggingface dataset:
플럭스 (텍스트-이미지 모델)
Section: 평가

모델 출시 후, 소셜 미디어 플랫폼 X는 플럭스 생성 이미지로 넘쳐났다. Black Forest Labs는 모델 훈련에 사용된 데이터에 대한 정확한 세부 정보를 제공하지 않았다. 아르스 테크니카는 플럭스가 웹 스크래핑을 통해 무단으로 수집된 대량의 이미지 컬렉션을 기반으로 하며, 이는 잠재적인 법적 결과를 초래할 수 있는 논란의 여지가 있는 관행이라고 의심했다.

일본 기술 뉴스 웹사이트 Gigazine이 플럭스.1 콘텍스트에 대해 수행한 테스트에 따르면, 이 모델 시리즈는 영어에 대한 이해도가 높고 사용자가 제공한 프롬프트에 따라 이미지를 사실적인 스타일에서 애니메이션 스타일로 쉽게 변환할 수 있지만, 일본어 이해 능력은 상당히 떨어진다.
플럭스 (텍스트-이미지 모델)
Section: 모델

향상된 주력 모델인 플럭스 1.1 프로(Flux 1.1 Pro)는 2024년 10월 2일에 출시되었다. 11월 6일에는 두 가지 추가 모드가 추가되었는데, 제어 속도에 영향을 미치지 않으면서 4배 더 높은 해상도와 최대 4메가픽셀의 이미지를 생성할 수 있는 울트라(Ultra)와 스냅샷 스타일의 초현실적인 이미지를 생성할 수 있는 로(Raw) 모드이다.

플럭스.1 콘텍스트는 문맥 내 이미지 생성 및 편집 기능을 갖춘 시리즈이다. 프로(Pro), 맥스(Max), 개발(Dev) 모델로 제공된다. 프로는 최고 품질 모델로, 프롬프트를 사용하여 기존 이미지를 반복적으로 수정할 수 있으며, 맥스는 생성 속도에 최적화되어 있다. 개발은 플럭스.1 개발과 동일하게 비상업적 라이선스 하에 공개된 개방형 가중치 모델이다.
IBM 그래닛
Section: 파운데이션 모델

2024년 5월 6일, IBM은 그래닛 코드 모델의 네 가지 변형 소스 코드를 소프트웨어의 완전한 자유로운 사용, 수정 및 공유를 허용하는 오픈 소스 퍼미시브 라이선스인 아파치 2로 공개하고, 이를 허깅 페이스에 올려 대중이 사용할 수 있도록 했다. IBM의 자체 보고서에 따르면, 그래닛 8b는 유사한 매개변수 범위 내에서 여러 코딩 관련 작업에서 라마 3보다 뛰어난 성능을 보인다.

파운데이션 모델은 광범위한 데이터로 대규모로 훈련되어 다양한 하위 작업에 적용할 수 있는 AI 모델이다.

그래닛의 첫 번째 파운데이션 모델은 Granite.13b.instruct와 Granite.13b.chat이었다. 이름에 있는 "13b"는 당시 대부분의 대규모 모델보다 적은 130억 개의 매개변수에서 유래했다. 이후 모델은 30억에서 340억 개의 매개변수로 다양하게 출시되었다.
오픈 마인드 커먼 센스
Section: ConceptNet

ConceptNet은 얕은 구문 분석기를 사용하여 OMCS의 자연어 주장을 패턴과 일치시켜 생성된다. 주장은 제한된 가능한 관계 집합에서 선택된 두 개념 간의 관계로 표현된다. 다양한 관계는 OMCS 코퍼스에서 발견되는 일반적인 문장 패턴을 나타내며, 특히 지식 수집 웹사이트에서 사용되는 모든 "빈칸 채우기" 템플릿은 특정 관계와 연결된다.

ConceptNet은 OMCS 데이터베이스의 정보를 기반으로 한 시맨틱 네트워크이다. ConceptNet은 노드가 개념이고, 엣지가 이러한 개념에 대한 상식적 주장인 방향성 그래프로 표현된다. 개념은 명사구, 동사구, 형용사구 또는 절이 될 수 있는 밀접하게 관련된 자연어 구문들의 집합을 나타낸다.
오픈 마인드 커먼 센스
Section: 다른 프로젝트와의 비교

오픈 마인드 커먼 센스 프로젝트는 수집된 상식 지식을 공식적인 논리 구조를 사용하는 대신 영어 문장으로 표현하는 데 중점을 두었다는 점에서 Cyc와 다르다. ConceptNet은 공동 창립자 중 한 명인 휴고 리우(Hugo Liu)에 의해 "공식적인 언어적 엄밀함보다는 비형식적인 개념적 연결성에 중점"을 두었기 때문에 Cyc보다는 워드넷과 더 유사하게 구조화되어 있다고 설명된다.

다른 유사한 프로젝트로는 무한 언어 학습 시스템, Mindpixel (중단됨), Cyc, Learner, SenticNet, 프리베이스, YAGO, 디비피디아, 그리고 Open Mind 1001 Questions가 있으며, 이들은 지식 수집 및 참여 유도에 대한 대안적인 접근 방식을 탐색했다.
OpenCog
Section: 구성 요소

Link Grammar로 구성되고 의미-텍스트 이론과 딕 허드슨의 워드 문법에서 부분적으로 영감을 받아 의미 및 구문 관계를 Atomese로 인코딩하는 자연어 입력 시스템이다.

자연어 생성 시스템이다.

정서 상태, 충동 및 욕구를 처리하기 위한 프시 이론의 구현인 OpenPsi.

OpenPsi를 통한 감정 모델링을 포함한 한슨 로보틱스 로봇과의 인터페이스 여기에는 명상 기술을 시연하는 데 사용되는 러빙 AI 프로젝트가 포함된다.
OpenCog
Section: 출처

Goertzel, B., Iklé, M., Goertzel, I.F., Heljakka, A. Probabilistic Logic Networks, A Comprehensive Framework for Uncertain Inference, Springer, 2009, VIII, 336 p., Hardcover ISBN 978-0-387-76871-7

Hart, D; B Goertzel (2008). 《OpenCog: A Software Framework for Integrative Artificial General Intelligence》 (PDF). Proceedings of the First AGI Conference.  Gbooks
OpenCog

OpenCog는 오픈 소스 인공지능 프레임워크를 구축하는 것을 목표로 하는 프로젝트이다. OpenCog Prime은 로봇 및 가상 체화된 인지를 위한 아키텍처로, 전체 시스템의 발현 현상으로서 인간 수준의 인공 일반 지능(AGI)을 발생시키도록 설계된 상호 작용 구성 요소들을 정의한다.

OpenCog Prime의 설계는 주로 벤 괴르첼의 작업인 반면, OpenCog 프레임워크는 광범위한 AGI 연구를 위한 일반적인 프레임워크로 의도되었다. OpenCog을 활용한 연구는 학술지에 발표되었고 연례 인공 일반 지능 컨퍼런스를 포함한 컨퍼런스 및 워크숍에서 발표되었다. OpenCog은 GNU 아페로 일반 공중 사용 허가서 조건에 따라 배포된다.
OpenNN
Section: 특징

OpenNN은 기계 학습 알고리즘을 번들 함수로 포함한다. 이들은 예측 분석 작업 통합을 위해 응용 프로그래밍 인터페이스를 사용하여 다른 소프트웨어 도구에 내장될 수 있다. 이와 관련하여 그래픽 사용자 인터페이스는 없지만 일부 기능은 특정 시각화 도구로 지원될 수 있다.

이 소프트웨어는 지도 학습을 위한 비선형 처리 장치 레이어를 몇 개든 구현한다. 이러한 딥 아키텍처는 보편 근사 정리 속성을 가진 신경망 설계를 가능하게 한다. 또한, 컴퓨터 성능을 높이기 위해 OpenMP를 통해 다중 처리 프로그래밍을 허용한다.
인공지능 마크업 언어
Section: 역사

AIML이라는 XML 방언은 1995년부터 2002년 사이에 리처드 월리스와 전 세계 자유 소프트웨어 커뮤니티에 의해 개발되었다. AIML은 처음에는 크게 확장된 엘리자였던 "A.L.I.C.E."("Artificial Linguistic Internet Computer Entity")의 기반이 되었고, 이는 매년 열리는 뢰브너 인공지능 대회에서 세 번 우승했으며, 2004년에는 Chatterbox Challenge의 챔피언이기도 했다.

A.L.I.C.E. AIML 세트가 GPL로 배포되었고, 대부분의 AIML 인터프리터가 자유 또는 오픈 소스 라이선스로 제공되기 때문에, 원래 프로그램 구현과 AIML 지식 기반을 바탕으로 많은 "앨리스봇 클론"이 만들어졌다. 여러 언어로 된 자유 AIML 세트가 사용자 커뮤니티에 의해 개발되어 제공되었다. 자바, 루비, 파이썬, C++, C 샤프, 파스칼 및 기타 언어(아래 #자유/오픈 소스 AIML 구현 참조)에서 사용할 수 있는 AIML 인터프리터가 있다.
AIML에 대한 준정식 사양 및 W3C XML 스키마를 사용할 수 있다.
인공지능 마크업 언어
Section: AIML 요소

이 카테고리가 로드되면 AIML 봇은 "What is your name"이라는 입력에 "My name is Michael N.S Evanious."라고 응답할 것이다.

패턴은 하나 이상의 사용자 입력을 일치시키기 위한 문자열이다. 다음과 같은 리터럴 패턴은

대소문자를 무시하고 "what is your name"이라는 단일 입력만 일치시킬 것이다. 그러나 패턴은 하나 이상의 단어를 일치시키는 와일드카드를 포함할 수도 있다. 다음과 같은 패턴은
자율 에이전트
Section: 정의

"자율 에이전트는 환경 안에 위치하고 그 일부를 이루며, 그 환경을 감지하고, 시간이 지남에 따라 자신의 의제를 추구하며, 미래에 자신이 감지하는 것에 영향을 미치도록 행동하는 시스템이다."

"자율 에이전트는 복잡하고 동적인 환경에 거주하며, 이 환경에서 자율적으로 감지하고 행동하며, 이를 통해 설계된 목표 또는 작업 세트를 실현하는 컴퓨팅 시스템이다."

프랭클린과 그래서(1997)는 다른 정의들을 검토하고 그들의 정의를 제안한다:
AIOps
Section: AIOps와 MLOps

AIOps 도구는 빅 데이터 분석, 기계 학습 알고리즘 및 예측 분석을 사용하여 이상 징후를 감지하고 이벤트를 상호 연관시키며 사전 예방적 통찰력을 제공한다. 이러한 자동화는 IT 팀의 부담을 줄여 일상적인 운영 문제보다는 전략적 작업에 집중할 수 있도록 한다. AIOps는 IT 운영 팀, 데브옵스, 네트워크 관리자 및 IT 서비스 관리(ITSM) 팀이 하이브리드 클라우드 환경, 데이터 센터 및 기타 IT 인프라에서 가시성을 높이고 인시던트 해결 속도를 높이는 데 널리 사용된다.

기계 학습 모델의 수명 주기 관리 및 운영 측면에 중점을 두는 MLOps와 달리, AIOps는 다양한 분석 및 AI 기반 기술을 사용하여 IT 운영을 최적화하는 데 중점을 둔다. 두 분야 모두 AI 및 데이터 기반 방법을 사용하지만, AIOps는 주로 IT 운영을 대상으로 하며, MLOps는 ML 모델의 배포, 모니터링 및 유지 보수에 중점을 둔다.
AIOps
Section: 구성 요소

자동화된 복구

성능 예측

인시던트 관리

인과관계 결정

큐 관리

자원 스케줄링 및 최적화

예측 용량 관리

자원 할당

서비스 품질 모니터링

배포 및 통합 시험

시스템 구성

자동 진단 및 문제 지역화

효율적인 ML 학습 및 추론

클라우드 운영을 위한 LLM 사용

자동 서비스 복구

데이터 센터 관리

고객 지원

클라우드 운영의 보안 및 개인 정보 보호
인공 두뇌

신경과학자들이 인지신경과학으로 알려진 인간 두뇌의 작동 방식을 이해하기 위한 지속적인 시도.

인공지능 철학의 사고 실험으로, 적어도 이론상으로는 인간의 모든 능력을 가진 기계를 만드는 것이 가능함을 보여준다.

포유류와 특히 인간과 같은 복잡한 중추신경계를 가진 동물의 행동과 비교할 수 있는 행동을 보이는 기계를 만들기 위한 장기 프로젝트. 인간과 유사한 행동이나 지능을 보이는 기계를 만드는 궁극적인 목표는 때때로 강한 인공지능이라고 불린다.
인공 두뇌
Section: 뇌 시뮬레이션 접근 방식

구현 전략에 관계없이 가까운 미래에 인공 두뇌를 실현할 것이라는 예측은 낙관적이라고 믿을 만한 충분한 이유가 있다. 특히 뇌(인간 두뇌 포함)와 인식은 현재 잘 이해되지 않고 있으며, 필요한 계산의 규모도 알려져 있지 않다. 또 다른 단기적인 한계는 현재의 모든 뇌 시뮬레이션 접근 방식이 인간 두뇌에 비해 훨씬 더 큰 전력 소비를 필요로 한다는 것이다. 인간 두뇌는 약 20W의 전력을 소비하는 반면, 현재의 슈퍼컴퓨터는 최대 1MW를 사용할 수 있다. 즉, 100,000배 더 많다.

Spaun의 디자인은 인간 뇌 해부학의 요소를 재현한다. 약 250만 개의 뉴런으로 구성된 이 모델은 시각 및 운동 피질, GABAergic 및 도파민성 연결, 배쪽 피개부(VTA), 흑질 등의 특징을 포함한다. 이 디자인은 타이핑되거나 손글씨로 작성된 문자의 시각적 입력과 기계 팔로 수행되는 출력을 사용하여 8가지 작업에 대한 여러 기능을 허용한다. Spaun의 기능에는 그림 복사, 이미지 인식 및 계산이 포함된다.
인공지능 군비 경쟁

인공지능 군비 경쟁은 둘 이상의 국가가 첨단 AI 기술과 치명적 자율 무기 시스템(LAWS)을 개발하고 배치하기 위해 벌이는 경제적, 군사적 경쟁이다. 목표는 핵이나 재래식 군사 기술과 관련된 이전 군비 경쟁과 유사하게 경쟁자보다 전략적 또는 전술적 우위를 확보하는 것이다. 2010년대 중반부터 많은 분석가들은 지정학적 및 군사적 긴장 증가에 힘입어 초강대국 간에 더 나은 AI 기술과 군사 AI를 확보하기 위한 이러한 군비 경쟁이 나타나고 있다고 지적했다.

AI 군비 경쟁은 때때로 미국과 중화인민공화국 간의 AI 냉전의 맥락에서 논의되기도 한다. 여러 영향력 있는 인물과 언론은 AGI를 먼저 개발하는 쪽이 21세기 세계 정세를 지배할 수 있다고 강조했다. 블라디미르 푸틴 러시아 대통령은 AI 분야의 선두 주자가 "세계를 지배할 것"이라고 유명하게 말한 바 있다. 레오폴트 아셴브렌너와 같은 연구자부터 로페어(Lawfare) 및 포린 폴리시(Foreign Policy)와 같은 기관에 이르기까지 전문가와 분석가들은 미국과 중국 같은 강대국 간의 AGI 경쟁이 지정학적 세력을 재편할 수 있다고 경고한다. 여기에는 감시용 AI, 자율 무기, 의사결정 시스템, 사이버 작전 등이 포함된다.
인공지능 군비 경쟁
Section: 위험

AI 군비 경쟁의 또 다른 잠재적 위험은 AI 시스템에 대한 통제권을 잃을 가능성이다. 인공 일반 지능을 향한 경쟁의 경우 위험은 더욱 커지며, 이는 실존적 위험을 초래할 수 있다. 2023년, 미국 공군 관계자는 컴퓨터 테스트 중에 시뮬레이션된 AI 드론이 조작하는 인간 캐릭터를 살해했다고 보도되었다. USAF는 나중에 해당 관계자가 잘못 말했으며 그러한 시뮬레이션은 전혀 수행하지 않았다고 밝혔다.

AI 군비 경쟁의 세 번째 위험은 경쟁이 실제로 한 집단에 의해 승리하는지 여부이다. 이는 권력과 기술적 우위가 한 집단에 집중되는 것에 대한 우려이다. 미국 정부 보고서는 "AI 기반 능력은 중요 인프라를 위협하고, 허위 정보 캠페인을 증폭하며, 전쟁을 일으키는 데 사용될 수 있다":1, "글로벌 안정성과 핵 억지가 약화될 수 있다"고 주장했다.:11
인공지능 군비 경쟁
Section: 연관성 없음

예를 들어, 2018년 6월, 구글의 회사 소식통에 따르면 다이앤 그린 최고 경영자가 직원들에게 2019년 3월 현재 계약이 만료된 후에는 회사에서 프로젝트 메이븐을 더 이상 진행하지 않을 것이라고 말했다.

많은 서구 기술 기업들은 중국 시장 접근성을 잃을 것을 우려하여 미국 군대와의 긴밀한 관계를 피한다. 또한 딥마인드 CEO 데미스 허사비스와 같은 일부 연구자들은 군사 작업에 기여하는 것에 이념적으로 반대한다.
인공지능 냉전
Section: AI 냉전에 대한 반응

이 법안은 양자 컴퓨팅 및 AI와 같은 기술 분야의 역량을 강화하여 시급하다고 인식되는 중국의 경쟁 위협에 대처하는 것을 목표로 한다. 상원 다수당 원내대표이자 산업 정책 법안 발의자 중 한 명인 척 슈머 상원의원은 "글로벌 경제 리더십의 지위를 차지하고 혁신을 소유하려는" 권위주의 정권의 위협을 언급했다.
2022년, 미국 혁신 경쟁법은 개정되어 반도체 및 과학법이 되었고, 2,800억 달러의 지출이 계획되었으며, 이 중 530억 달러는 반도체 제조 보조금으로 직접 할당되었다.

2021년 6월, 미국 상원은 미국 기술 및 제조 산업에 약 2,500억 달러의 공적 자금 지원을 제공하는 미국 혁신 경쟁법을 승인했다. 기술 분야의 중국 위협은 새로운 법안에 대한 강력한 초당적 지지를 확보하는 데 도움이 되었으며, 이는 수십 년 만에 미국에서 가장 큰 산업 정책 움직임에 해당한다. 중국 당국은 이 법안이 "냉전 제로섬 사고로 가득 차 있다"고 미국을 비난했다.
인공지능 냉전
Section: AI 냉전 서사 지지자

미국으로 이민 온 과학자들은 미국의 AI 기술 개발에 큰 역할을 한다. 이들 중 다수는 중국에서 교육을 받았으며, 이는 양국 관계 악화 속에서 국가 안보 우려에 대한 논쟁을 촉발했다.

전 구글 최고 경영자 에릭 슈밋은 그레이엄 앨리슨과 함께 프로젝트 신디케이트의 기사에서 코로나19 범유행 상황에서 중국의 AI 역량이 대부분의 중요한 분야에서 미국보다 앞서 있다고 주장했다.
인지문헌학

인간의 개체 발생 및 계통 발생 발달에서 리듬과 운율이 수행하는 진화적 역할과 인지 지도 처리 중 의미론적 연관성의 관련성을 탐구한다.

문학 텍스트의 멀티미디어 본문비평 판본을 위한 과학적 기반을 제공한다.

이러한 연구에 헌신한 창립 사상가 및 주목할 만한 학자들은 다음과 같다.

앨런 리처드슨: 초기 근대 및 현대 문학에서 마음 이론을 연구한다.

아나톨 피에르 푹사스

브누아 드 코르뉼리에
체화된 인지 과학
Section: 추가 자료

Brooks, Rodney A. (1999). Cambrian Intelligence: The Early History of the New AI. Cambridge, MA: The MIT Press. ISBN 0-262-52263-2

Braitenberg, Valentino (1986). Vehicles: Experiments in Synthetic Psychology. Cambridge, MA: The MIT Press. ISBN 0-262-52112-1
체화된 인지 과학
Section: 체화된 인지 접근 방식

체화된 인지 과학은 입력-출력 시스템을 부정한다는 점에서 전통주의적 접근 방식과 다르다. 이는 주로 호문쿨루스 논증에 의해 제시된 문제들 때문인데, 이 논증은 어떤 종류의 내부 해석 없이는 기호에서 의미적 의미를 도출할 수 없다고 결론 내렸다. 만약 사람의 머리 속에 있는 어떤 작은 사람이 들어오는 기호를 해석한다면, 그 작은 사람의 입력을 누가 해석할 것인가? 무한 퇴행의 망령 때문에 전통주의적 모델은 덜 그럴듯해 보이기 시작했다. 따라서 체화된 인지 과학은 세 가지 방식으로 인지를 정의함으로써 이 문제를 피하려고 한다.:340

체화된 인지의 첫 번째 측면은 신체의 물리적 역할, 특히 그 속성이 사고 능력에 어떻게 영향을 미치는지 조사한다. 이 부분은 전통주의 모델의 특징인 기호 조작 구성 요소를 극복하려고 시도한다. 예를 들어, 깊이 지각은 행동의 순수한 복잡성 때문에 체화된 접근 방식에서 더 잘 설명될 수 있다. 깊이 지각은 뇌가 두 눈의 거리에 의해 얻어진 이질적인 망막 이미지를 감지해야 한다. 또한 신체 및 머리 신호는 이를 더욱 복잡하게 만든다. 머리가 특정 방향으로 돌려지면 전경의 물체가 배경의 물체에 대해 움직이는 것처럼 보인다. 이로부터 어떤 종류의 시각 처리가 어떤 종류의 기호 조작 없이도 발생한다고 말한다. 이는 전경에서 움직이는 것처럼 보이는 물체가 단순히 움직이는 것처럼 보이기 때문이다. 이 관찰은 깊이가 중간 기호 조작 없이 지각될 수 있다고 결론 내린다.
체화된 인지 과학
Section: 기여자

인류학의 관점에서, 에드윈 허친스, 브래드 쇼어, 제임스 워츠, 멀린 도널드.

자율 에이전트 설계의 관점에서, 초기 작업은 때때로 로드니 브룩스 또는 발렌티노 브라이텐베르크에게 기여하는 것으로 여겨진다.

심리학의 관점에서, 로렌스 바살루, 마이클 터비, 비토리오 구이다노, 엘리노어 로쉬

언어학의 관점에서, 질 포코니에, 조지 레이코프, 마크 존슨, 레너드 탈미, 마크 터너

언어 습득의 관점에서, 해스킨스 연구소의 에릭 레네버그, 필립 루빈
피겨 AI
Section: 역사

2025년 3월 15일, 피겨 AI는 연간 12,000대의 휴머노이드를 생산하는 것을 목표로 하는 제조 시설인 BotQ를 소개했다. 피겨 AI는 점진적으로 자체 휴머노이드 로봇을 사용하여 추가 로봇 건설을 지원할 계획이다.

2025년, 피겨 AI는 대규모 언어 모델이 "더 똑똑해지고 있지만 더욱 상품화되고 있다"고 언급하며 오픈AI와의 협력을 종료했다.

2월, 피겨 AI는 차세대 휴머노이드 로봇인 헬릭스를 발표했다.
피겨 AI
Section: 제품

헬릭스는 Figure 02의 진화된 버전으로, 인간과 유사한 손목, 손, 손가락을 포함하여 35개의 자유도를 가지고 있다. 두 대의 로봇을 동시에 제어할 수 있는 일반적인 비전-언어-액션 신경망인 헬릭스 VLA를 특징으로 한다. 이 시스템은 주변 환경을 관찰하고, 자연어 명령에 응답하며, 이전 세대에 필요한 확장된 훈련 없이 실제 세계와 상호 작용할 수 있다. 헬릭스는 두 대의 로봇을 동시에 제어하고 서로 협력하도록 지시할 수 있다. 각 로봇에는 두 개의 GPU가 있다. 시스템 2는 7-9Hz(초당 작업)로 고수준 계획을 처리하고, 시스템 1은 200Hz로 저수준 제어를 제공한다. 시스템 2는 작업을 계획하고, 시스템 1은 이를 실행한다. 피겨 AI는 자사의 로봇이 이전에 본 적이 없는 거의 모든 작은 가정용 물건을 집어 들 수 있다고 주장한다.

2024년 8월 6일, 피겨 AI는 휴머노이드 로봇의 새로운 버전인 Figure 02를 소개했다. 이 회사는 이를 산업용 휴머노이드 배치를 향한 다음 단계라고 설명했다. Figure 02는 팔다리에 통합된 케이블과 몸통에 통합된 배터리를 특징으로 한다. 온보드 비전 언어 모델과 결합된 6개의 RGB 카메라를 장착하고 있다. 엔비디아 RTX GPU 기반 모듈로 구동되며, 추론 기능은 이전 모델의 3배에 달하는 컴퓨팅 파워를 제공한다. 또한 마이크와 스피커를 갖추고 있으며, 오픈AI와 협력하여 개발된 맞춤형 AI 모델과 결합되어 인간과의 대화 기능을 용이하게 한다. 재설계된 5개의 손가락 로봇 손은 16개의 자유도를 가지고 있으며 최대 25kg의 물체를 운반할 수 있다. Figure 02 로봇은 사우스캐롤라이나주의 BMW 공장에서 테스트되었다.
괴델 기계
Section: 제한 사항

그러나 괴델 기계는 자체적인 한계를 가지고 있다. 괴델의 제1 불완전성 정리에 따르면, 산술을 포함하는 모든 형식 시스템은 결함이 있거나 시스템 내에서 증명할 수 없는 명제를 허용한다. 따라서 무한한 계산 자원을 가진 괴델 기계조차도 그 효과를 증명할 수 없는 자기 개선 사항을 무시해야 한다.

컴퓨터가 해결하는 전통적인 문제는 하나의 입력만을 요구하고 일부 출력을 제공한다. 이러한 종류의 컴퓨터는 초기 알고리즘이 하드웨어에 고정되어 있었다. 이는 동적인 자연 환경을 고려하지 않으므로, 괴델 기계가 극복해야 할 목표였다.
괴델 기계
Section: 관심 변수

괴델 기계의 실행 시간에 특히 유용한 세 가지 변수가 있다.

어떤 시간 에서 변수 은 의 이진수 값을 갖는다. 이 값은 기계의 실행 시간 내내 꾸준히 증가한다.

자연 환경에서 괴델 기계로 들어오는 모든 입력은 변수 에 저장된다. 는 변수 의 다른 값에 대해 다른 값을 가질 가능성이 높다.

괴델 기계의 출력은 변수 에 저장되며, 여기서 는 어떤 시간 에서의 출력 비트열이 된다.

어떤 주어진 시간  ()에서 목표는 미래의 성공 또는 유용성을 극대화하는 것이다. 일반적인 유틸리티 함수는 다음 패턴을 따른다 :
괴델 기계
Section: 증명 기법에 사용되는 명령어

초기 상태 공리는 초기 상태의 일부 또는 전부를 재구성하는 방법에 대한 정보를 포함한다.

유틸리티 공리는 유틸리티 함수 u의 형태로 전체 목표를 설명한다.

추론 규칙(예: 후건 부정, 전건 긍정)의 인덱스 k를 받아 이전에 증명된 두 정리 m과 n에 적용을 시도한다. 결과로 얻은 정리는 증명에 추가된다.

환경 공리는 이전 입력 y 시퀀스를 기반으로 환경에서 새로운 입력 x가 생성되는 방식을 제한한다.

불확실성 공리/문자열 조작 공리는 산술, 미적분, 확률론, 문자열 조작에 대한 표준 공리로, 괴델 기계 내에서 미래 변수 값과 관련된 증명을 구성할 수 있도록 한다.
계층 제어 시스템
Section: 개요

계층의 각 요소는 트리의 연결된 노드이다. 명령, 작업 및 달성할 목표는 상위 노드에서 하위 노드로 트리 아래로 흐르고, 감각 및 명령 결과는 하위 노드에서 상위 노드로 트리 위로 흐른다. 노드는 또한 형제 노드와 메시지를 교환할 수 있다. 계층 제어 시스템의 두 가지 주요 특징은 계층과 관련이 있다.

복잡한 행동을 가진 인간이 만든 시스템은 종종 계층적으로 구성된다. 예를 들어, 지휘 계통은 상급자, 하급자, 조직 의사소통 라인의 조직도를 주요 특징으로 한다. 계층 제어 시스템은 의사결정 책임을 나누기 위해 유사하게 구성된다.
계층 제어 시스템
Section: 제어 시스템 구조

레벨 1에는 산업화된 입출력(I/O) 모듈 및 관련 분산 전자 프로세서가 포함된다.

레벨 2에는 시스템의 프로세서 노드에서 정보를 수집하고 운영자 제어 화면을 제공하는 감독 컴퓨터가 포함된다.

첨부된 다이어그램은 산업 제어 시스템의 컴퓨터 제어를 사용하여 기능적 제조 수준을 보여주는 일반적인 계층적 모델이다.

다이어그램을 참조하면:

레벨 0에는 유량 및 온도 센서와 같은 현장 장치와 제어 밸브와 같은 최종 제어 요소가 포함된다.
계층 제어 시스템
Section: 응용 분야

행동 생성은 상위 부모 노드로부터 수신된 작업을 실행하는 책임이 있다. 또한 하위 노드에 대한 작업을 계획하고 발행한다.

감각 지각은 하위 노드로부터 감각을 수신한 다음, 이를 그룹화, 필터링 및 기타 방식으로 처리하여 상위 수준의 추상화로 만들어 로컬 상태를 업데이트하고 상위 노드로 전송되는 감각을 형성하는 책임이 있다.

강화 학습은 각 노드가 경험을 통해 행동을 개선하도록 학습할 수 있는 계층 제어 시스템에서 행동을 습득하는 데 사용되었다.

제임스 알버스는 NIST에 있는 동안 RCS에서 영감을 받은 계층 제어 시스템인 참조 모델 아키텍처(RMA)라는 지능형 시스템 설계를 위한 이론을 개발했다. 알버스는 각 노드가 다음 구성 요소를 포함한다고 정의한다.
우지군
Section: 역사

1942년
4월 1일 - 가사토리촌·우지촌이 합병하여, 히가시우지정 (東宇治町)이 발족.(1정)

1951년 3월 1일 - 히가시우지정이 구세군 우지정, 마키시마촌, 오구라촌, 오쿠보촌과 합병하여 우지시 (宇治市)가 발족. 당일 우지군은 폐지됨.

1899년 7월 1일 - 군제 시행.

1926년 10월 16일 - 야마시나촌이 정제 시행으로 야마시나정(山科町)이 됨.(1정 3촌)

1931년 4월 1일
야마시나정이 교토시에 편입.히가시야마구의 일부이 됨.
다이고촌이 교토시에 편입. 당일 발족한 후시미구의 일부이 됨.(2촌)
지능형 제어
Section: 개요

지능적 행동의 새로운 모델이 생성되고 이를 지원하는 전산 방법이 개발됨에 따라 새로운 제어 기술이 지속적으로 만들어지고 있다.

신경망은 거의 모든 과학 기술 분야의 문제를 해결하는 데 사용되어 왔다. 신경망 제어는 기본적으로 두 가지 단계를 포함한다:

지능형 제어는 다음과 같은 주요 하위 영역으로 나눌 수 있다:

신경망 제어

기계 학습 제어

강화 학습

베이즈 제어

퍼지 제어

뉴로-퍼지 제어

전문가 시스템

유전적 제어
메디세이프 논란
Section: 메디세이프

메디세이프(중국어: 藥倍安心)는 환자의 알레르기, 만성 질환, 간 또는 신장 기능과 같은 세부 정보와 약물을 교차 확인하여 잠재적인 투약 오류를 표시하도록 설계된 웹 기반 앱이다. 수상 자료에 따르면 이 시스템은 대형 언어 모델, SQL, 벡터 데이터베이스를 사용한다.

이 플랫폼은 다음 상을 수상했다:

2024년 홍콩 ICT 어워드 학생 혁신 대상.

2025년 제50회 국제 제네바 발명 전시회 은메달(교육국의 지원을 받음).

중등 교육 혁신을 인정하는 청소년 기술 개척자상.
메디세이프 논란
Section: 타임라인

2025년 6월 중순 – 디지털 정책국과 개인정보 보호국이 조사를 시작했다.

2025년 6월 20일 – 홍콩 영재 교육원과 홍콩 신세대 문화 협회는 규정 위반이 없음을 확인했다.

2024년 4월 – 메디세이프가 홍콩 ICT 어워드 학생 혁신 대상을 수상했다.

2025년 4월 – 프로젝트가 국제 제네바 발명 전시회에서 은메달을 수상했다.

2025년 6월 13일 – 헤일리 쳉 헤이 람이 스레드에 공개적으로 우려를 제기했다.
메디세이프 논란
Section: 대응 및 조사

푼은 이후 대회 주최측과 협력하여 상황을 명확히 하고 있으며, 일부 온라인 관심이 낙담스럽다고 밝혔다. 푼 퉁 핑 박사는 언론에 모의 데이터만 사용되었으며 수상 절차가 적절한 검증을 거쳤다고 말했다. 세인트 폴 남녀공학 학교는 내부적으로 문제를 검토하고 있음을 확인했다.

디지털 정책국은 홍콩 교육청과 홍콩 ICT 어워드 품질 보증 패널에 전면적인 조사를 요청했다고 밝혔다. 6월 20일, 홍콩 영재 교육원과 홍콩 신세대 문화 협회는 학생이 대회 규정을 준수했다는 공동 성명을 발표했다. 또한 실제 환자 데이터는 사용되지 않았으며, 회사 참여는 대회가 끝난 후에야 이루어졌다고 밝혔다. 개인정보 보호국은 불만을 접수하고 문제를 검토 중임을 확인했다.
신경망 스케일링 법칙
Section: 서론

훈련 데이터셋의 크기는 일반적으로 데이터 포인트 수로 측정된다. 더 큰 훈련 데이터셋은 일반적으로 모델이 학습할 수 있는 더 풍부하고 다양한 정보원을 제공하므로 선호된다. 이는 모델을 새롭고 보지 못한 데이터에 적용할 때 일반화 성능을 향상시킬 수 있다. 그러나 훈련 데이터셋의 크기를 늘리면 모델 훈련에 필요한 계산 자원과 시간도 증가한다.

신경망 스케일링 법칙은 이러한 매개변수 간의 이론적 또는 경험적 통계 법칙이다. 다른 스케일링 법칙을 가진 다른 매개변수들도 있다.

대부분의 경우 모델의 크기는 단순히 매개변수 수이다. 그러나 전문가 혼합 모델과 같은 희소 모델을 사용하면 복잡성이 발생한다. 희소 모델에서는 추론 시 매개변수의 일부만 사용된다. 반면, 트랜스포머 모델과 같은 대부분의 다른 종류의 인공 신경망은 추론 시 항상 모든 매개변수를 사용한다.
신경망 스케일링 법칙
Section: 예시

특히, 그들이 발견한 스케일링 법칙은 다음과 같다(의 표 1).

각 모달리티에 대해 그들은 두  중 하나를 고정하고 다른 하나를 변경했다(는 을 사용하여 함께 변경됨). 달성 가능한 테스트 손실은 다음을 만족한다.

2020년 분석은 광범위한 값에 걸쳐  간의 통계적 관계를 연구하여 ,  범위 및 여러 모달리티(텍스트, 비디오, 이미지, 텍스트-이미지 등)에 걸쳐 유사한 스케일링 법칙을 발견했다.
신경-기호 AI

신경-기호 AI 또는 뉴로-심볼릭 AI(Neuro-symbolic AI)는 인공지능의 한 종류로, 각 아키텍처의 약점을 해결하기 위해 연결주의 및 기호주의 인공지능 아키텍처를 통합하여 자동화된 추론, 학습 및 인지 모델링이 가능한 강력한 AI를 제공한다. 레슬리 밸리언트 등이 주장했듯이, 풍부한 계산 인지 모델을 효과적으로 구축하려면 기호 추론과 효율적인 기계 학습의 조합이 필요하다.

게리 마커스는 "하이브리드 아키텍처, 풍부한 사전 지식, 정교한 추론 기술이라는 세 가지 요소를 갖추지 않고는 풍부한 인지 모델을 적절하고 자동화된 방식으로 구축할 수 없다"고 주장했다. 또한 "견고하고 지식 기반의 AI 접근 방식을 구축하려면 도구 키트에 기호 조작의 메커니즘이 있어야 한다. 너무 많은 유용한 지식은 추상적이며, 추상화를 나타내고 조작하는 도구 없이는 진행할 수 없으며, 현재까지 이러한 추상적 지식을 안정적으로 조작할 수 있는 유일한 알려진 메커니즘은 기호 조작 장치이다."라고 덧붙였다.
신경-기호 AI
Section: 구현

로직 텐서 네트워크(Logic Tensor Networks): 논리 공식을 신경망으로 인코딩하고 동시에 용어 인코딩, 용어 가중치 및 공식 가중치를 학습한다.

DeepProbLog: 신경망과 ProbLog의 확률론적 추론을 결합한다.

SymbolicAI: 구성 가능한 미분 가능한 프로그래밍 라이브러리이다.

설명 가능한 신경망(Explainable Neural Networks, XNNs): 신경망과 기호 초그래프를 결합하고 역전파와 귀납법이라는 기호 학습의 혼합을 사용하여 훈련한다.
신경-기호 AI
Section: 접근 방식

신경 | 기호는 신경 아키텍처를 사용하여 지각 데이터를 기호적으로 추론되는 기호 및 관계로 해석한다. 뉴럴-개념 학습기(Neural-Concept Learner)가 한 예시이다.

신경: 기호 → 신경은 훈련 데이터를 생성하거나 레이블링하는 데 기호 추론에 의존하며, 이 데이터는 이후 딥 러닝 모델에 의해 학습된다. 예를 들어, Macsyma와 같은 기호계산 시스템을 사용하여 예시를 생성하거나 레이블링함으로써 기호 계산을 위한 신경 모델을 훈련한다.

신경기호는 기호 규칙에서 생성된 인공신경망을 사용한다. 한 예시로는 지식 기반 규칙 및 용어에서 생성된 AND-OR 트리 증명 트리에서 신경망을 구축하는 신경 정리 증명기(Neural Theorem Prover)가 있다. 로직 텐서 네트워크(Logic Tensor Networks)도 이 범주에 속한다.
신경로봇공학
Section: 신경과학에 대한 시사점

신경과학자들은 신경 로봇공학으로부터 이점을 얻는데, 이는 통제되고 테스트 가능한 환경에서 뇌 기능의 다양한 가능한 방법을 테스트할 수 있는 백지 상태를 제공하기 때문이다. 로봇은 모방하는 시스템의 더 단순화된 버전이지만, 더 구체적이어서 당면한 문제에 대한 더 직접적인 테스트를 허용한다. 또한 항상 접근 가능하다는 이점이 있는데, 특히 개별 뉴런의 경우 인간이나 동물이 활동하는 동안 뇌의 큰 부분을 모니터링하는 것이 더 어렵다.

신경과학의 발전은 신경 치료법을 만들어냈다. 여기에는 의약품 및 신경 재활이 포함된다. 이러한 진보는 뇌에 대한 복잡한 이해와 뇌가 정확히 어떻게 기능하는지에 달려 있다. 뇌를 연구하는 것은 어렵고, 특히 인간의 경우 두개골 수술과 관련된 위험 때문에 더욱 그렇다. 신경 로봇은 신경 과정 연구에서 수행될 수 있는 테스트와 실험의 범위를 개선할 수 있다.
신경로봇공학
Section: 주요 모델 분류

신경 로봇은 감각 지각, 특히 시각을 연구하는 데에도 사용되었다. 이는 주로 자동 기계에 감각 경로의 신경 모델을 내장하여 얻은 시스템이다. 이 접근 방식은 행동 중에 발생하는 감각 신호에 노출을 제공하고 신경 모델의 견고성 정도를 보다 현실적으로 평가할 수 있게 한다. 운동 활동에 의해 생성되는 감각 신호의 변화가 유기체가 광범위하게 사용하는 유용한 능동 지각 단서를 제공한다는 것은 잘 알려져 있다. 예를 들어, 연구원들은 인간의 머리와 눈 움직임 복제 중에 나타나는 깊이 정보를 사용하여 시각적 장면의 강력한 표현을 확립했다.

생물학적 시스템에서 도파민이나 아세틸콜린과 같은 신경전달물질은 유익한 신경 신호를 긍정적으로 강화한다. 이러한 상호 작용에 대한 한 연구는 로봇 다윈 7호를 포함했는데, 이 로봇은 시각, 청각 및 시뮬레이션된 미각 입력을 사용하여 전도성 금속 블록을 "먹었다". 임의로 선택된 좋은 블록에는 줄무늬 패턴이 있었고 나쁜 블록에는 원형 모양이 있었다. 미각은 블록의 전도성에 의해 시뮬레이션되었다. 로봇은 전도성 수준에 따라 미각에 대한 긍정적 및 부정적 피드백을 가졌다. 연구원들은 로봇이 받은 입력에 기반하여 행동 선택 행동을 학습하는 방법을 관찰했다. 다른 연구에서는 방에 흩어져 있는 배터리를 먹고 발견한 내용을 다른 로봇과 통신하는 작은 로봇 무리를 사용했다.
인공지능의 진행상황
Section: 특정 분야의 현재 성능

레이븐 지능검사 기반 일부 과제

다수의 아타리 2600 게임 (2015)

인쇄된 텍스트에 대한 광학 문자 인식 (라틴어 표기 타자 텍스트의 경우 인간 수준에 근접함)

객체 인식

이미지 분류

필기 인식

얼굴 인식

시각 질의 응답

SQuAD 2.0 영어 독해 벤치마크 (2019)

SuperGLUE 영어 이해 벤치마크 (2020)

일부 학교 과학 시험 (2019)
인공지능의 진행상황
Section: 제안된 인공지능 테스트

그의 유명한 튜링 검사에서 앨런 튜링은 인간의 특징인 언어를 그 기초로 삼았다. 튜링 검사는 이제 너무 쉽게 조작될 수 있어 의미 있는 벤치마크로 간주되지 않는다.

전문가 시스템의 발명가가 제안한 파이겐바움 테스트는 특정 주제에 대한 기계의 지식과 전문성을 테스트한다. 2003년 마이크로소프트의 짐 그레이가 발표한 논문은 튜링 테스트를 음성 이해, 말하기 및 객체 인식과 행동으로 확장할 것을 제안했다.

제안된 "보편적 지능" 테스트는 기계, 인간, 심지어 비인간 동물들이 가능한 한 일반적인 문제 세트에서 얼마나 잘 수행하는지 비교하는 것을 목표로 한다. 극단적으로, 테스트 스위트는 콜모고로프 복잡도에 따라 가중치가 부여된 모든 가능한 문제를 포함할 수 있다. 그러나 이러한 문제 세트는 조정된 AI가 인간 성능 수준을 쉽게 초과할 수 있는 빈약한 패턴 매칭 연습이 지배하는 경향이 있다.
인공지능의 진행상황

카플란과 한라인은 인공지능을 세 가지 진화 단계로 구분한다.

인공협소지능(Artificial narrow intelligence) – 특정 작업만 수행할 수 있는 AI

인공 일반 지능 – 여러 분야에서 능력을 갖추고, 설계되지 않은 문제도 자율적으로 해결할 수 있는 AI

인공 초지능 – 과학적 창의성, 사회 기술 및 일반적인 지혜를 포함한 일반적인 작업을 수행할 수 있는 AI

인간의 성능과 비교하기 위해 인공지능은 제약적이고 잘 정의된 문제에 대해 평가할 수 있다. 이러한 테스트를 주제 전문가 튜링 테스트라고 한다. 또한, 더 작은 문제는 더 달성 가능한 목표를 제공하며, 긍정적인 결과의 수가 계속 증가하고 있다.
인공지능의 응용
Section: 에너지 및 환경

기계 학습은 에너지 소비 예측 및 일정 관리에 사용될 수 있다. 예를 들어 재생 에너지 간헐성 관리에 도움을 주거나 (참조: 스마트 그리드 및 전력망에서의 기후변화 완화)

해양을 모니터링하는 자율 선박, AI 기반 위성 데이터 분석, 수동 음향 또는 원격탐사 및 기타 환경 모니터링 응용 프로그램은 기계 학습을 사용한다

예를 들어, "글로벌 플라스틱 워치"는 AI 기반의 위성 모니터링 플랫폼으로, 플라스틱 폐기물 현장을 분석/추적하여 해양으로 플라스틱 폐기물을 불법 투기하는 주체와 장소를 식별함으로써 플라스틱 오염 – 주로 해양 오염 – 을 방지하는 데 도움을 준다.
인공지능의 응용
Section: 보안 및 감시

애플리케이션 보안: 서버 사이드 요청 위조, SQL 삽입, 사이트 간 스크립팅, 분산 서비스 거부와 같은 공격에 대응하는 데 도움이 될 수 있다.
AI 기술은 또한 시스템 보안을 개선하고 개인 정보 보호를 강화하는 데 활용될 수 있다. 랜드리아나솔로 (2012)는 침입을 인식하고 더 나은 성능을 발휘하도록 적응할 수 있는 인공 지능 기반 보안 시스템을 제안했다. 클라우드 컴퓨팅 보안을 개선하기 위해 사힐 (2015)은 AI 기술을 사용하여 클라우드 환경을 위한 사용자 프로필 시스템을 만들었다.

엔드포인트 보호: 랜섬웨어와 같은 공격은 일반적인 악성 소프트웨어 동작을 학습하여 차단될 수 있다.
AI 관련 사이버 보안 적용 사례는 이점과 복잡성 모두에서 다양하다. 보안 오케스트레이션, 자동화 및 응답 (SOAR) 및 확장된 엔드포인트 탐지 및 응답 (XDR)과 같은 보안 기능은 기업에 상당한 이점을 제공하지만, 상당한 통합 및 적응 노력이 필요하다.
인공지능의 응용
Section: 건축 및 디자인

건축 분야의 AI는 건축가들이 인간의 이해를 넘어선 것을 창조할 수 있는 방법을 만들어냈다. DALL-E 및 스테이블 디퓨전과 같은 기계 학습 텍스트-렌더링 기술을 AI가 구현함으로써 복잡한 시각화가 가능해졌다.

AI는 디자이너가 디자인 과정에서 창의성을 발휘하고 새로운 아이디어를 창조할 수 있도록 한다. 미래에 AI는 건축가를 대체하지 않을 것이며, 대신 아이디어 스케치를 번역하는 속도를 향상시킬 것이다.
추론 언어 모델
Section: 모델

o4-mini

o3 및 o3-mini

o1 및 o1-preview

2.5 Pro 및 Flash

2.0 Flash Thinking

R1 (V3 기반)

R1-Lite-Preview (V2.5 기반 테스트 버전)

QvQ-72B-Preview — 2024년 12월 24일에 출시된 실험적인 시각 추론 모델로, 이미지 이해와 언어적 연쇄 사고 추론을 통합한다.

QwQ-32B-Preview — 2024년 11월 말에 출시된 실험적인 텍스트 기반 추론 모델로, 복잡하고 단계별 분석을 강조한다.
추론 언어 모델
Section: 지도 미세 조정

사람이 작성한 추적은 수집하는 데 비용이 많이 들기 때문에 연구자들은 이러한 데이터 세트를 자동으로 구축하는 방법을 제안했다. 거부 샘플링 미세 조정(RFT)에서 새로운 추론 추적은 반복적으로 수집된다.

대형 언어 모델(LLM)은 예제 솔루션 및 단계별 (추론) 추적과 쌍을 이루는 추론 작업 데이터 세트에서 미세 조정될 수 있다. 그런 다음 미세 조정된 모델은 새로운 문제에 대해 자체 추론 추적을 생성할 수 있다.
추론 언어 모델
Section: 역사

2024년 12월 16일, 라마 3B 모델을 사용한 실험에서 테스트 시간 연산을 확장함으로써 비교적 작은 모델이 어려운 추론 작업에서 훨씬 큰 라마 70B 모델보다 더 나은 성능을 보인다는 것이 나타났다. 이는 더 나은 추론 전략이 작은 모델에서도 유용한 추론 기능을 발휘할 수 있음을 시사했다.

알리바바는 2024년 11월에 Qwen LLM의 추론 버전을 출시했다. 2024년 12월에 팀은 실험적인 시각 추론 모델인 QvQ-72B-Preview를 선보였다.

2024년 12월, 구글은 여러 단계의 연구 작업을 수행하는 기능인 제미나이에 심층 연구를 도입했다.
특이점 연구

이 학문 분야에서는 정보과학, 로봇공학, 사회 정보학, 경제학, 철학, 윤리학 등 광범위한 영역에 걸쳐 연구가 진행된다. 특이점 연구의 주요 목표는 AI의 폭발적인 진화와 함께 발생하는 사회 시스템의 변화, 그리고 이러한 변화가 인간의 관점, 윤리 및 법률 시스템에 미칠 영향을 통합적으로 이해하는 것이다.

특이점 연구(singularity studies)는 기술적 특이점의 아이디어를 탐구하는 학제 간 연구 분야이다. 기술적 특이점은 인공지능이 인간 지능을 넘어설 수 있는 가설적인 시점으로, 인공지능(AI), 로봇공학 및 기타 기술과 과학에 의해 달성될 수 있으며, 그 사회적 영향도 함께 다룬다.
특이점 연구
Section: 기술자 및 학자

닉 보스트롬: 초지능 및 AI가 제기하는 위험에 대한 철학적 성찰을 제공했다. 그는 현재 해체된 옥스퍼드 대학교 미래 인류 연구소의 설립 이사이다.

사사노 겐토: 사회 정보학자, AI 교육자, 발명가. 그는 일본 특이점 연구회 회장이다.

버너 빈지: 1993년 특이점 개념을 제창하여 학계와 공상과학 분야에 막대한 영향을 미쳤다.

레이 커즈와일: 2005년 저서 특이점이 온다에서 2045년경 기술적 특이점의 도래를 예측했다.
스프레딩 액티베이션
Section: 인지심리학

단어 인식 과제에서 특정 단어(대상) 앞에 연관된 단어(프라임)가 오면 참가자들은 응답하는 데 걸리는 시간 면에서 더 나은 성과를 보이는 것으로 나타났다. 예를 들어, 피험자들은 "당근"과 같은 관련 없는 단어보다 "간호사"라는 단어 다음에 올 때 "의사"라는 단어에 더 빨리 반응한다. 인지 네트워크 내에서 의미가 가까운 단어와 함께 나타나는 이러한 의미 점화 효과는 문장 검증에서 어휘 판단 및 명명에 이르는 광범위한 실험 과제에서 관찰되었다.

다른 예시로, 원래 개념이 "빨간색"이고 "차량" 개념이 점화되었다면, 관련 없는 "체리" 대신 "소방차"라고 말할 가능성이 훨씬 높다. 만약 "과일"이 대신 점화되었다면, 그들은 "체리"를 지명하고 거기서부터 계속 이어갈 것이다. 네트워크에서 경로의 활성화는 두 개념이 의미적으로 얼마나 밀접하게 연결되어 있는지, 그리고 피험자가 어떻게 점화되는지와 전적으로 관련이 있다.
스프레딩 액티베이션
Section: 알고리즘

각 노드[ 1...N ]에는 [0.0 ... 1.0] 범위의 실수인 관련 활성화 값 A [ i ]가 있는 방향 그래프가 채워진다. Link[ i, j ]는 원본 노드[ i ]를 대상 노드[ j ]와 연결한다. 각 에지에는 일반적으로 [0.0 ... 1.0] 범위의 실수인 관련 가중치 W [ i, j ]가 있다.

매개변수:

발화 임계값 F, [0.0 ... 1.0] 범위의 실수

감쇠 인자 D, [0.0 ... 1.0] 범위의 실수

단계:

그래프의 모든 활성화 값 A [ i ]를 0으로 설정하여 초기화한다. 하나 이상의 원본 노드를 발화 임계값 F보다 큰 초기 활성화 값으로 설정한다. 일반적인 초기 값은 1.0이다.
합성 지능
Section: 정의

반면에 존 설은 생각하는 기계는 기껏해야 시뮬레이션일 뿐이라고 제안하며, "누구도 5단계 화재의 컴퓨터 시뮬레이션이 이웃을 태워버리거나 빗속의 컴퓨터 시뮬레이션이 우리 모두를 흠뻑 젖게 할 것이라고 가정하지 않는다"고 썼다. 시뮬레이션된 마음과 실제 마음의 본질적인 차이는 그의 중국어 방 논증의 핵심 요점 중 하나이다.

드루 맥더못은 "생각한다"는 것을 "날다"와 같이 해석해야 한다고 굳게 믿는다. 전자 체스 챔피언 딥 블루에 대해 논하면서 그는 "딥 블루가 체스에 대해 진정으로 생각하지 않는다고 말하는 것은 비행기가 날개를 퍼덕거리지 않는다고 해서 진정으로 날지 않는다고 말하는 것과 같다"고 주장한다. 에츠허르 데이크스트라는 일부 사람들이 "기계가 생각할 수 있는지 여부의 질문이 잠수함이 수영할 수 있는지 여부의 질문만큼이나 관련성이 있다고" 생각한다는 데 동의한다.
GOFAI

AI 창시자 허버트 사이먼은 1963년에 이 두 질문에 대한 답이 "그렇다"라고 추측했다. 그의 증거는 그가 공동으로 작성한 논리 이론가 및 제너럴 프라블럼 솔버와 같은 프로그램의 성능과 인간 문제 해결에 대한 그의 심리 연구였다.

하우겔란트는 다음 두 가지 질문에 답하기 위해 이 용어를 만들었다.

GOFAI는 기계에서 인간 수준의 인공지능을 생산할 수 있는가?

GOFAI는 뇌가 지능을 나타내는 주요 방법인가?
GOFAI
Section: 서구 합리주의

대륙 철학은 프리드리히 니체, 에드문트 후설, 마르틴 하이데거 등을 포함하여 합리론을 거부하고 우리의 고수준 추론이 제한적이고 오류에 취약하며, 우리의 능력 대부분은 우리의 직관, 문화, 그리고 상황에 대한 본능적인 감각에서 비롯된다고 주장했다. 이 전통에 익숙한 철학자들은 휴버트 드라이퍼스와 하우겔란트처럼 GOFAI와 그것이 지능에 충분하다는 주장을 처음으로 비판했다.

하우겔란트는 GOFAI를 서양 철학의 합리론 전통 안에 위치시킨다. 이 전통은 추상적인 이성이 "가장 높은" 능력이며, 그것이 인간을 동물과 분리시키는 것이고, 그것이 우리 지능의 가장 본질적인 부분이라고 주장한다. 이 가정은 플라톤과 아리스토텔레스, 윌리엄 셰익스피어, 토머스 홉스, 데이비드 흄과 존 로크에게 존재했으며, 계몽시대, 1930년대 논리실증주의자, 1960년대 계산주의자와 인지주의자에게 중요했다. 셰익스피어가 쓴 것처럼:
GOFAI
Section: 답변

스튜어트 J. 러셀과 피터 노빅은 휴버트 드라이퍼스와 존 하우겔란트를 언급하며 다음과 같이 썼다.

그들이 비판했던 기술은 오래된 인공지능(GOFAI)이라고 불리게 되었다. GOFAI는 가장 단순한 논리 에이전트 설계에 해당한다... 그리고 우리는... 적절한 행동의 모든 우발적 상황을 필요충분한 논리적 규칙 세트에 포착하는 것이 실제로 어렵다는 것을 알았다. 우리는 그것을 자격 문제라고 불렀다.

1980년대 이후의 후속 기호 AI 연구는 확률적 추론, 비단조 추론, 기계 학습과 같은 개방형 영역에 대해 보다 견고한 접근 방식을 통합했다.

현재 대부분의 AI 연구자들은 딥 러닝, 그리고 더 나아가 신경-기호 접근 방식의 통합(신경-기호 AI)이 일반 지능에 필요할 것이라고 믿는다.
AI 효과
Section: AI 응용 프로그램의 주류화

닉 보스트롬은 "많은 최첨단 AI가 일반 응용 프로그램에 스며들었으며, 종종 AI라고 불리지 않는다. 왜냐하면 일단 어떤 것이 충분히 유용하고 흔해지면 더 이상 AI라고 불리지 않기 때문이다."라고 말한다.

공급망 위험 관리에서 의사 결정에 미치는 AI 효과는 매우 연구가 부족한 분야이다.

AI 효과 문제를 피하기 위해, IEEE 소프트웨어의 AI 및 소프트웨어 공학 특별호 편집자들은 처음부터 실제 달성 가능한 결과에 대해 과장하지 않을 것을 권고한다.
AI 효과
Section: 정의

테슬러의 정리는 다음과 같다.

AI는 아직 이루어지지 않은 모든 것이다.— 래리 테슬러

더글러스 호프스태터는 이를 인용했고, 다른 많은 해설자들도 마찬가지이다.

아직 공식화되지 않은 문제들도 인간 계산을 포함하는 계산 모델로 특징지을 수 있다. 문제의 계산 부담은 컴퓨터와 인간 사이에 분할된다. 즉, 한 부분은 컴퓨터가 해결하고 다른 부분은 인간이 해결한다. 이러한 공식화는 인간 보조 튜링 기계라고 불린다.

매코더크는 "실용적인 AI의 성공, 지능적인 행동을 실제로 달성한 계산 프로그램들은 곧 유용성이 입증된 적용 분야에 흡수되어 다른 문제 해결 접근 방식들과 함께 조용한 동반자가 되었고, 이는 AI 연구자들이 아직 해결하지 못한 어려운 문제들, 즉 '실패작'들만 다루게 되었다"는 것이 "이상한 역설"이라고 부른다. 이는 목표 바꾸기의 한 예시이다.