인공지능(AI)의 급속한 발전은 변혁적인 이정표인 인공 일반 지능(AGI)에 가까워지고 있다는 믿음을 부채질했습니다. 이 기사는 사랑받는 시리즈의 드래곤 볼과 유사한 7가지 핵심 기술을 탐구합니다. 이러한 기술의 융합은 잠재적으로 우리가 알고 있는 세상을 혁신하여 ‘AGI 드래곤’을 소환할 수 있습니다.
AGI(Artificial General Intelligence)라는 용어는 1997년에 Mark Gubrud가 처음 만들었습니다. 몇 년 후, Boston Dynamics의 로봇이 360도 회전하는 광경과 DeepSeek이 Isaac Asimov의 Foundation 시리즈를 연상시키는 소설을 창작한 것을 보면서 기술 발전의 긴 강에 흩어져 있는 7개의 드래곤 볼이 점차 AGI 드래곤의 완전한 그림을 맞춰가고 있음을 알게 되었습니다.
첫 번째 드래곤 볼: 신경망 – 인간 두뇌 에뮬레이션
지능의 원천인 인간의 두뇌는 수십억 개의 뉴런으로 이루어진 복잡한 네트워크입니다. 첫 번째 ‘기술 드래곤 볼’은 이 생물학적 경이로움을 정확하게 모방한 것입니다. 바로 인공 신경망(ANN)입니다. 간단히 말해서, ANN은 컴퓨터 코드와 수학적 모델을 사용하여 ‘뉴런’의 가상 네트워크를 구축하여 인간 두뇌의 정보 처리 및 지식 학습 능력을 복제하려고 시도합니다. 데이터는 입력 레이어에서 흘러나와 여러 숨겨진 레이어를 통해 복잡한 처리를 거친 다음 최종적으로 출력 레이어에서 결과를 생성합니다. 레이어가 많을수록, 즉 ‘딥 러닝’일수록 더 복잡한 정보가 처리됩니다.
이 개념은 오랫동안 존재했지만 실제 구현은 컴퓨터 컴퓨팅 성능의 기하급수적인 성장과 알고리즘 최적화에 달려 있습니다. 이는 현대 인공지능의 초석이 되었습니다. 휴대폰의 앨범 자동 분류나 음성 지원 기능이 사용자의 지시를 이해하는 기능은 모두 신경망의 빛나는 모습 덕분이라고 상상해 보십시오.
두 번째 드래곤 볼: 벡터 데이터베이스 – 사이버 라이브러리
그러나 ‘두뇌 구조’만으로는 충분하지 않습니다. 방대한 양의 지식을 저장하고 검색할 수 있는 효율적인 ‘메모리 뱅크’도 필요합니다. 기존 데이터베이스는 정확한 키워드 검색에 의존하기 때문에 ‘유사한 의미’ 또는 ‘개념적으로 관련된’ 정보와 같은 정보를 이해하기 어렵습니다. 따라서 두 번째 드래곤 볼인 벡터 데이터베이스가 등장했습니다. 이 데이터베이스는 ‘사이버 라이브러리’와 같습니다. 텍스트, 그림, 소리와 같은 정보를 디지털 벡터로 변환하여 새로운 방식으로 지식을 관리하므로 유사한 의미를 가진 정보가 수학적 공간에서 서로 가깝게 위치하여 ‘의미’에 기반한 콘텐츠 검색을 실현할 수 있습니다. ‘우주 여행’에 관한 책을 찾고 싶다면 관련 책을 모두 빠르게 추천할 수 있습니다. 지능형 고객 서비스 및 문서 질문-응답 시스템과 같은 많은 AI 애플리케이션은 정보 검색의 정확성과 효율성을 향상시키는 이 벡터 데이터베이스에 점점 더 의존하고 있습니다.
세 번째 드래곤 볼: 트랜스포머 – 머신 어텐션
기계가 문맥, 함축, 말장난과 같은 인간 언어의 뉘앙스를 진정으로 이해할 수 있도록 하려면 뛰어난 ‘독해’ 능력을 갖춰야 합니다. 세 번째 드래곤 볼인 트랜스포머 아키텍처, 특히 핵심인 ‘어텐션 메커니즘’은 기계에 거의 ‘마음 읽기’ 능력을 제공합니다. 단어를 처리할 때 트랜스포머는 문장의 다른 모든 단어에 동시에 주의를 기울이고 현재 단어의 의미를 이해하는 데 가장 중요한 단어를 판단할 수 있습니다. 이는 기계가 읽는 방식을 바꿀 뿐만 아니라 자연어 처리 수준을 새로운 차원으로 끌어올립니다. 2017년 논문 ‘Attention Is All You Need’가 발표된 이후 트랜스포머는 이 분야의 절대적인 주인공이 되어 GPT 및 BERT와 같은 강력한 사전 훈련 모델을 탄생시켰습니다.
네 번째 드래곤 볼: Chain of Thought – 사고 방법론
‘말하기’만으로는 충분하지 않습니다. AGI는 또한 엄격한 논리적 추론 기술이 필요합니다. 네 번째 드래곤 볼인 Chain of Thought(CoT) 기술은 AI에 단순히 답을 추측하는 대신 문제를 심층적으로 분석하는 방법을 가르칩니다. 응용 문제에 대한 해결책과 마찬가지로 CoT는 모델이 단계별로 분석하여 ‘사고 궤적’을 형성한 다음 생생한 최종 답을 제공하도록 안내합니다. Google 및 기타 기관의 연구에 따르면 CoT 프롬프트를 사용하는 대규모 모델은 다단계 추론 작업에서 훨씬 더 나은 성능을 보여 AI의 논리적 기능에 대한 강력한 지원을 제공합니다.
다섯 번째 드래곤 볼: Mixture of Experts – 전문가 앙상블
모델 매개변수 수가 급증함에 따라 훈련 및 운영 비용도 막대한 부담이 됩니다. 이때 다섯 번째 드래곤 볼인 Mixture of Experts(MoE) 아키텍처가 등장했습니다. 이 아키텍처는 특정 특정 작업을 처리하는 데 능숙한 여러 개의 작은 ‘전문가 네트워크’를 훈련하는 ‘분할 정복’ 전략을 채택합니다. 새로운 작업이 도착하면 지능형 ‘게이팅 네트워크’는 효율적인 작동을 유지하는 데 필요한 전문가만 활성화합니다. 이러한 방식으로 AI 모델은 허용 가능한 비용으로 거대한 규모와 강력한 성능을 달성할 수 있습니다.
여섯 번째 드래곤 볼: MCP – 범용 툴킷
AI를 진정한 ‘배우’로 만들기 위해서는 도구를 호출하고 외부 세계에 연결할 수 있어야 합니다. 여섯 번째 드래곤 볼인 Model Context Protocol(MCP)은 AI에 ‘툴킷’을 추가하는 개념을 제안합니다. 본질적으로 이를 통해 AI는 표준화된 인터페이스를 통해 외부 도구를 호출하여 더 풍부한 기능을 달성할 수 있습니다. 이는 스마트한 사람들에게 필요한 모든 도구를 갖추고 언제든지 정보를 찾고 작업을 수행할 수 있도록 하는 것과 같습니다. 오늘날의 지능형 에이전트(AIAgents)는 이를 구현합니다. AI는 레스토랑 예약, 여행 계획, 데이터 분석과 같은 작업을 지원할 수 있으며 이는 의심할 여지 없이 AI 발전의 중요한 단계입니다.
일곱 번째 드래곤 볼: VSI – 물리적 직관 두뇌
인간 사회에 통합하려면 AI는 또한 현실 세계를 이해하는 능력이 있어야 합니다. 일곱 번째 드래곤 볼인 Visual Spatial Intelligence(VSI) 관련 기술은 AI가 물리적 법칙을 이해하는 ‘직관적인 두뇌’를 갖도록 하는 것을 목표로 합니다. 간단히 말해서 VSI를 사용하면 AI는 카메라 또는 센서를 통해 얻은 시각적 정보를 이해하여 객체 간의 관계에 대한 인식을 향상시킬 수 있습니다. 이는 자율 주행, 지능형 로봇, 가상 현실과 같은 기술을 실현하기 위한 토대입니다. 이는 의심할 여지 없이 디지털 지능과 물리적 현실을 연결하는 중요한 다리입니다.
소환 의식
이 7개의 ‘기술 드래곤 볼’이 모이면 AGI의 윤곽이 드러나기 시작합니다. 신경망의 생체 모방 구조, 벡터 데이터베이스에서 파생된 방대한 지식, 트랜스포머의 정보 이해, Chain of Thought를 통한 심층적인 사고, 하이브리드 전문가 아키텍처를 통한 효율적인 작동, 그리고 MCP와 결합하여 외부 도구와 상호 작용하고 마지막으로 시각적 공간 지능을 사용하여 물질 세계를 이해한다고 상상해 보십시오. 이 모든 기술의 융합은 AGI 드래곤의 새로운 시대로 나아가는 데 도움이 될 것입니다.
신경망의 힘
인간 두뇌의 기능을 복제하려는 노력은 점점 더 정교한 신경망 개발로 이어졌습니다. 상호 연결된 노드 또는 ‘뉴런’으로 구성된 이러한 네트워크는 생물학적 뉴런이 신호를 전송하는 방식을 모방하여 레이어별로 정보를 처리합니다. 레이어 수를 나타내는 이러한 네트워크의 깊이는 데이터에서 복잡한 패턴과 관계를 학습하는 능력에 중요한 요소입니다.
딥 러닝은 딥 뉴럴 네트워크를 활용하는 머신 러닝의 하위 집합으로 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식을 포함한 다양한 분야에서 놀라운 성공을 거두었습니다. 예를 들어, 딥 러닝으로 구동되는 이미지 인식 시스템은 사진의 객체와 장면을 정확하게 식별할 수 있는 반면, 자연어 처리 모델은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다.
신경망의 성공은 대규모 데이터 세트의 가용성, 컴퓨팅 성능의 발전, 혁신적인 최적화 알고리즘을 포함한 여러 주요 요소에 달려 있습니다. 방대한 양의 데이터를 통해 네트워크는 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 반면, 강력한 컴퓨팅 인프라를 통해 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 확률적 경사 하강법과 같은 최적화 알고리즘은 오류를 최소화하고 성능을 향상시키기 위해 네트워크 매개변수를 미세 조정합니다.
벡터 데이터베이스의 역할
AI 시스템이 더욱 정교해짐에 따라 효율적인 지식 저장 및 검색 메커니즘의 필요성이 가장 중요해집니다. 벡터 데이터베이스는 정보를 구성하고 액세스하는 새로운 접근 방식을 제공하여 이러한 요구 사항을 해결합니다. 키워드 기반 검색에 의존하는 기존 데이터베이스와 달리 벡터 데이터베이스는 정보를 숫자 벡터로 표현하여 서로 다른 개념 간의 의미론적 의미와 관계를 캡처합니다.
이 벡터 표현을 통해 유사성 기반 검색이 가능하므로 시스템은 정확한 키워드가 없더라도 쿼리와 개념적으로 관련된 정보를 검색할 수 있습니다. 예를 들어, ‘여행지’ 검색은 해당 특정 용어가 쿼리에서 명시적으로 사용되지 않은 경우에도 ‘휴가지’, ‘관광 명소’, ‘휴가 목적지’를 포함하는 결과를 반환할 수 있습니다.
벡터 데이터베이스는 추천 시스템, 콘텐츠 검색, 질문 응답과 같은 애플리케이션에서 특히 유용합니다. 추천 시스템에서는 사용자 과거의 선호도와 유사한 항목을 식별하여 개인화된 추천을 제공할 수 있습니다. 콘텐츠 검색에서는 의미론적 콘텐츠를 기반으로 관련 문서와 기사를 표시할 수 있습니다. 질문 응답에서는 질문의 의미를 이해하고 지식 베이스에서 가장 관련성이 높은 답변을 검색할 수 있습니다.
트랜스포머와 어텐션 메커니즘
인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력은 지능의 특징입니다. 혁신적인 신경망 아키텍처인 트랜스포머는 자연어 처리 분야를 크게 발전시켰습니다. 트랜스포머의 핵심에는 모델이 단어 시퀀스를 처리할 때 입력의 가장 관련성이 높은 부분에 집중할 수 있도록 하는 어텐션 메커니즘이 있습니다.
어텐션 메커니즘을 통해 모델은 단어 간의 장거리 종속성을 캡처할 수 있으며, 이는 문장의 문맥과 의미를 이해하는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, ‘고양이가 매트 위에 앉았다’라는 문장을 처리할 때 어텐션 메커니즘은 모델이 ‘고양이’와 ‘매트’가 다른 단어로 분리되어 있더라도 관련되어 있음을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
트랜스포머는 기계 번역, 텍스트 요약, 질문 응답을 포함한 다양한 자연어 처리 작업에서 최첨단 결과를 달성했습니다. GPT(Generative Pre-trained Transformer) 및 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 같은 모델은 일관성 있고 문맥상 관련된 텍스트를 생성하는 놀라운 능력을 보여주었습니다.
Chain of Thought 추론
트랜스포머는 언어를 이해하고 생성하는 데 뛰어나지만 복잡한 추론 작업을 수행하는 능력은 부족한 경우가 많습니다. Chain of Thought(CoT) 추론은 대규모 언어 모델이 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 단계로 분해하도록 장려하여 추론 기능을 향상시키는 기술입니다.
CoT 추론은 단순히 최종 답변을 제공하는 대신 모델이 추론 과정을 명시적으로 보여주도록 유도하는 것입니다. 예를 들어, 수학 문제를 묻는 경우 모델은 먼저 관련 공식을 명시한 다음 해당 공식을 적용하는 데 관련된 단계를 보여주고 마지막으로 답변을 제공하도록 유도할 수 있습니다.
추론 과정을 명시적으로 보여줌으로써 모델은 오류를 더 잘 식별하고 수정할 수 있으므로 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다. CoT 추론은 산술 추론, 논리 추론, 상식 추론을 포함한 다양한 추론 작업에서 대규모 언어 모델의 성능을 향상시키는 것으로 나타났습니다.
Mixture of Experts
모델이 더 커지고 복잡해짐에 따라 훈련하고 배포하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. Mixture of Experts(MoE)는 대규모 모델을 특정 작업 또는 도메인을 전문으로 하는 여러 개의 작은 ‘전문가’ 모델로 분할하여 이러한 문제를 해결하는 아키텍처입니다.
새로운 입력이 제공되면 ‘게이팅 네트워크’는 입력을 처리할 가장 관련성이 높은 전문가를 선택합니다. 이를 통해 모델은 입력의 가장 관련성이 높은 부분에 컴퓨팅 리소스를 집중할 수 있으므로 효율성과 성능이 향상됩니다.
MoE 아키텍처는 수십억 또는 수조 개의 매개변수를 가진 매우 큰 모델로 확장되는 것으로 나타났습니다. 이러한 대규모 모델은 분산 컴퓨팅 및 전문화의 힘을 보여주면서 다양한 작업에서 최첨단 결과를 달성했습니다.
Model Context Protocol
AI를 현실 세계에 진정으로 통합하려면 외부 도구 및 서비스와 상호 작용할 수 있어야 합니다. Model Context Protocol(MCP)은 AI 모델이 표준화되고 제어된 방식으로 외부 도구에 액세스하고 활용할 수 있도록 하는 프레임워크입니다.
MCP는 AI 모델이 외부 도구를 검색하고 상호 작용할 수 있도록 하는 프로토콜 및 인터페이스 집합을 정의합니다. 이를 통해 모델은 웹에서 정보에 액세스하고, 물리적 장치를 제어하고, 다른 소프트웨어 애플리케이션과 상호 작용하는 등 광범위한 작업을 수행할 수 있습니다.
AI 모델에 외부 도구에 대한 액세스를 제공함으로써 MCP는 현실 세계와의 상호 작용이 필요한 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다. 이는 로봇 공학, 자동화, 인간-컴퓨터 상호 작용과 같은 분야에서 AI에 대한 새로운 가능성을 열어줍니다.
시각적 공간 지능
물리적 세계를 이해하는 것은 지능의 중요한 측면입니다. Visual Spatial Intelligence(VSI)는 AI 모델이 세계의 시각적 및 공간적 측면을 인식, 이해 및 추론할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 분야입니다.
VSI에는 객체 인식, 장면 이해, 공간 추론과 같은 기술이 포함됩니다. 객체 인식을 통해 AI 모델은 이미지 및 비디오의 객체를 식별하고 분류할 수 있습니다. 장면 이해를 통해 객체 간의 관계와 장면의 전반적인 문맥을 해석할 수 있습니다. 공간 추론을 통해 크기, 모양, 위치와 같은 객체의 공간적 속성과 그 관계에 대해 추론할 수 있습니다.
VSI는 자율 주행, 로봇 공학, 증강 현실과 같은 애플리케이션에 필수적입니다. 자율 주행에서는 차량이 주변 환경을 인식하고 탐색할 수 있도록 합니다. 로봇 공학에서는 로봇이 객체를 조작하고 환경과 상호 작용할 수 있도록 합니다. 증강 현실에서는 가상 객체를 현실 세계에 원활하게 통합할 수 있습니다.
신경망, 벡터 데이터베이스, 트랜스포머, Chain of Thought 추론, Mixture of Experts, Model Context Protocol, Visual Spatial Intelligence라는 이 7가지 기술의 융합은 인공 일반 지능을 달성하는 데 중요한 단계입니다. 해결해야 할 과제가 남아 있지만 최근 몇 년간의 진전은 부인할 수 없으며 AI가 진정으로 인간과 유사한 방식으로 세계를 이해하고 추론하며 상호 작용할 수 있는 미래에 우리를 더 가까이 데려가고 있습니다.