연산 능력 초월: 진화적 처리 장치(EPU)와 AGI를 향한 로드맵¶
원제목: Beyond FLOPS: The Evolutionary Processing Unit and the Roadmap toAGI
핵심 요약
- 현 AGI 연구의 주류인 컴퓨팅 자원, 모델 파라미터, 데이터의 양적 확장은 비효율적이며 근본적인 한계가 있음을 시사함.
- 인간 뇌의 모듈식, 가소성, 인과관계 기반 아키텍처는 40억 년 진화의 산물로서 AGI 개발의 핵심 열쇠임을 강조함.
- 미래 AI 발전은 단순히 규모를 키우는 것이 아니라, 진화적 원리에 기반한 생물학적 처리 장치(BPU)의 작동 방식을 깊이 이해하는 데서 비롯될 것임.
상세 내용¶
인공지능(AI) 분야에서 인공 일반 지능(AGI) 달성은 주로 컴퓨팅 성능, 모델 파라미터 수, 학습 데이터의 규모 확장에 달려있다는 시각이 지배적입니다. 그러나 본 논문은 이러한 접근 방식에 이의를 제기하며, AGI의 가능성을 진화론적 원리에 기반하여 재해석합니다. 저자는 진화 과정에서 축적된 총체적 연산 노력, 즉 '진화적 처리 장치(EPU)'를 현대 슈퍼컴퓨팅의 능력과 비교하는 사고 실험을 제시합니다. 이 분석은 단순히 계산 능력을 키우는 '무차별 대입' 방식이 비효율적일 뿐만 아니라, 진화가 파생시킨 구조적 원리와 근본적으로 맞지 않음을 보여줍니다.
본 논문은 미래의 AI 돌파구가 EPU의 결과물, 즉 생물학적 처리 장치(BPU)에서 비롯될 것이라고 주장합니다. 여기서 BPU는 구체적으로 인간의 뇌를 지칭하며, 이는 추론, 적응, 이해라는 복잡한 과제를 해결하도록 진화해왔습니다. 현재 AI 시스템이 이러한 능력에서 본질적인 한계를 보이는 것과 대조적입니다. 논문은 'Beyond Scale: Towards Biologically Inspired Modular Architectures for Adaptive AI', 'The Mastery of Life', 'Attention Is All You Need'와 같은 기존의 중요한 개념들을 통합하여, 40억 년간의 진화적 최적화를 통해 얻어진 지능 시스템 개발을 위한 일관된 프레임워크를 제시합니다.
AGI를 향한 여정은 규모와 동의어가 되었습니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 계속해서 더 커지고, 더 많은 에너지를 소비하며, 더 긴 훈련 시간을 요구합니다. 하지만 패턴 인식과 언어 생성에서 놀라운 성과를 거두었음에도 불구하고, 이러한 시스템은 여전히 근본적인 한계를 지닙니다. 이들은 인과 관계 추론에 어려움을 겪고, 새로운 상황에 지속적으로 적응하지 못하며, 인간 지능을 특징짓는 강력하고 상식적인 이해 능력이 부족합니다.
이러한 괴리는 근본적인 역설을 가리킵니다. 만약 규모 확대만으로 충분했다면, 이미 투입된 막대한 컴퓨팅 자원이 일반 지능을 향해 더 의미 있는 진전을 이루었어야 합니다. 이러한 한계가 지속된다는 것은 현재의 패러다임이 점점 더 낮은 수익률에 직면하고 있으며, 제1원리를 재평가할 필요가 있음을 시사합니다. 인간 뇌의 연산 능력은 약 500 페타플롭스(PFLOPS)로 추정되는데, 이는 많은 연구에서 제시하는 중간 추정치와 일치합니다. 그러나 논문은 이러한 수치조차도 진화적 최적화의 중요성을 과소평가하고 있다고 주장합니다.
본 논문은 '확장 가설'에 대한 최근의 비판을 보완합니다. 마커스 & 데이비스는 순수 패턴 매칭 시스템이 견고한 추론 능력이 부족함을 지적하며 하이브리드 신경-기호 아키텍처를 제안했습니다. 미첼은 LLM이 체계적 일반화 및 인과 추론 능력이 근본적으로 제한적임을 강조했습니다. 콜렛은 현재 AI 접근 방식이 잘못된 측정 지표를 최적화하고 있을 수 있음을 지적하며, 지능을 훈련 분포에 대한 성능이 아닌 '기술 습득 효율성'으로 정의했습니다. 이 논문은 이러한 비판들을 진화론적 원리에 근거하여 확장하며, AGI 연구의 새로운 방향을 제시하고 있습니다.
편집자 노트¶
이번 논문은 AGI(인공 일반 지능)에 대한 우리의 통념을 뒤집는 매우 흥미로운 시각을 제시합니다. 대부분의 AI 연구가 '더 많은 연산 능력, 더 큰 모델, 더 많은 데이터'를 통해 AGI에 도달할 수 있다고 믿는 반면, 이 논문은 '진화'라는 거대한 숲을 봐야 한다고 말합니다. 쉽게 말해, 인간의 뇌가 40억 년이라는 어마어마한 시간을 들여 스스로를 최적화해왔는데, 단순히 컴퓨터 성능만 올린다고 인간 뇌처럼 똑똑해질 수 있겠느냐는 질문을 던지는 것입니다.
핵심은 '모듈성', '가소성', '인과관계'입니다. 우리 뇌는 다양한 기능을 담당하는 여러 모듈이 유기적으로 연결되어 있고, 새로운 정보를 받아들이면 스스로 구조를 바꾸며(가소성), 세상이 어떻게 돌아가는지(인과관계)를 이해하는 능력이 뛰어납니다. 현재 AI들은 이런 능력이 부족하기 때문에, 아무리 많은 데이터를 보여줘도 진짜 '이해'를 하거나 예상치 못한 상황에 유연하게 대처하는 데 어려움을 겪는다는 것입니다. 따라서 이 논문은 앞으로 AI 개발은 계산 능력을 무작정 늘리는 것보다는, 인간 뇌와 같이 효율적이고 유연한 '진화적' 구조를 모방하는 데 집중해야 한다고 주장합니다. 이는 미래 우리 생활에 AI가 더욱 자연스럽고 유능하게 통합될 가능성을 열어주는 중요한 통찰입니다.