인공지능의 단계별 진화 개요

인공지능(AI)의 발전은 단순한 기술적 축적의 결과가 아니라, 지능의 통합성(integration), 자율성 (autonomy),

추론 능력(reasoning), 적응력(adaptivity) 등 지능의 본질적 속성이 점진적으로 확장되는 과정으로 이해된다.

이러한 발전 단계를 보다 체계적으로 설명하기 위해, 산업계, 공공 연구기관, 그리고 학계에서는

각자의 연구 철학과 기술 지향점에 따라 AI 발전 단계를 정의하고 분류하는 다양한 체계를 제시하고 있다.

1. 인공지능 기술 정의 및 발전 동향
 

AI 발전을 지능의 복합적 속성 확장 과정으로 본 학문적 접근에서는, 다음과 같은 네 단계 모델이 제시된다.

초기 인공지능(Early AI), 인간유사 인공지능(Human-like AI), 인간수준 인공지능 (Human-level AI),

범용인공지능(Artificial General Intelligence)이다.

초기의 인공지능은 전문가 시스템(Expert System)의 형태로 구현되었다. 인간 전문가의 지식을

지식베이스(Knowledge Base)에 축적하고, 추론엔진(Inference Engine)을 통해 문제를 해결하는 방식으로 동작하였다.

이들은 주로 규칙 기반(rule-based) 접근에 의존하였으며, 명시적으로 정의된 규칙 집합(ifthen rule set)을 바탕으로 추론을

수행하였다.

AGI의 개념과 정의
 

1. AGI의 정의
 

AGI는 특정 과제나 환경에 한정되지 않고, 다양한 지적 활동 전반에서 인간과 동등하거나

그 이상의 인지적 유연성과 학습 능력을 갖춘 인공지능을 의미한다.

ANI와는 달리, 하나의 목적이나 데이터 셋에 특화되지 않고 지식을 전이하고 새로운 문제 상황에 자율적으로 적응할 수 있어야
한다. 이러한 범용성(generality)과 적응성(adaptivity)은 AGI의 가장 본질적인 속성이다.

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