싱귤러리넷의 Matthew Ikle, Chief Science Officer – 인터뷰 시리즈

Matthew Ikle은 SingularityNET의 Chief Science Officer로, 중앙 집중식实체에 의존하지 않는 분산형, 민주적, 포용적이며 유익한 인공 일반 지능을 만들기 위해 설립된 회사입니다. 이러한 ‘AGI’는 단일 기업이나 국가의狭い 목표에 제한되지 않고 누구에게나 열려 있으며 중앙 집중식实体에 의존하지 않습니다.

SingularityNET 팀은 유경험한 엔지니어, 과학자, 연구자, 기업가, 마케터로 구성되어 있습니다. 핵심 플랫폼 및 AI 팀은 금융, 로봇공학, 생물의학 AI, 미디어, 예술 및 엔터테인먼트와 같은 응용 분야를専門으로 하는 전문 팀으로 보완됩니다.

당신의 광범위한 경험과 싱귤러리넷에서의 역할을 고려해 볼 때, Dr. Ben Goertzel이 예측한 2029년까지 또는 그 이전에 AGI를 달성할 수 있을 것이라고 얼마나 확신하십니까?

이 질문에 대한 답변은 조금 돌아가며 하겠습니다. 2029년은 지금으로부터 약 5년 후입니다. 많은 년 전에 (2010년대 초중반), 나는 AGI 진행에 대해 매우 낙관적이었습니다. 당시의 낙관은 AGI 연구에서 목격한詳細한 생각과 아이디어의 수렴에 기반했습니다. 그러나 대부분의 큰 아이디어는 여전히 약속을 가지고 있다고 믿지만, 어려움은 그런 광범위한 비전의 세부 사항을 구체화하는 데 있습니다.

이러한 예비 조건을 염두에 두고, 여러 분야 – 신경과학, 수학, 컴퓨터 과학, 심리학, 사회학 등 – 에서 새로운 정보가 풍부하게 제공되고 있습니다. 이러한 정보는 세부 사항을 완성하는 메커니즘을 제공할 뿐만 아니라 이전 작업의 기반을 개념적으로 지원합니다. 나는 다양한 분야에서 패턴을 보고 있으며, 이러한 패턴은 가속화되는 속도로 유사한 행동으로 수렴하는 것으로 보입니다. 이러한 수렴은 아이폰의 첫 번째 출시 이전의 기간을 연상케 합니다. Greg Meredith가 우리의 RhoLang 인프라스트럭처를 위해 작업하고 있는 바와 같이, 이러한 패턴은 기원 이야기 – 지구上的 첫 번째 생명/세포는 어떻게 시작되었는가? 마음은 어떻게 형성되었는가? – 와 관련이 있습니다.

예를 들어, 인간 주제자의 EEG 패턴은 복잡한 동적 시스템 관점과 일치하는 놀라운 행동을 나타냅니다. 이러한 결과는 의식 이론의 이전 작업을 떠올리게 합니다. 이제 이러한 이론적 아이디어를 뒷받침하는 실험적 증거의 시작이 보입니다.

SingularityNET에서, 나는 이러한 역동적인 구조가 생성되는 자기 유사 구조에 대해 많은 생각을 합니다. 이것은 DNN/GPT 커뮤니티에서 일어나는 일과는 다릅니다. SingularityNET의 PRIMUS 전략은 다중 스케일에서 역동적인 과정과 이러한 과정을 원하는 속성을 나타나게 유도하는 방법에 대한 근본적인 이해에 기반합니다. 이러한 이해를 통해 우리는 인간이 이해할 수 있는 방식으로 AGI 연구 및 개발을 안내할 수 있습니다.

AGI를 이 십년 안에 달성하기 위한 가장 큰 기술적 또는 철학적인 장벽은 무엇이라고 생각하십니까?

다음과 같은 큰 철학적 및 과학적 질문에 대한 이해와 답변입니다:

• 생명은 무엇인가? 우리는 답이 명확하다고 생각할 수 있지만, 생물학적 정의는 문제가 되었습니다. 바이러스는 “살아있는” 것일까요.
• 마음은 무엇인가?
• 지능은 무엇인가?
• 생명은 어떻게 몇 가지 기본 화학물질과 특정 환경 조건에서 나타났을까요? 우리는 어떻게 이것을 복제할 수 있을까요?
• 첫 번째 “마음”은 어떻게 나타났을까요? 어떤 성분과 조건이 이것을 가능하게 했을까요?
• 우리가 위의 다섯 질문을 조사할 때 배운 것을 어떻게 구현할 수 있을까요?
• 현재 기술이 우리의 해결책을 구현하는 데 충분한가요? 그렇지 않으면, 우리는 무엇을 발명하고 개발해야 합니까?
• 우리가 우리의 해결책을 구현하는 데 얼마나 많은 시간과 인력이 필요할까요?

SingularityNET은 현재 생성적 AI의 제한을 극복하기 위한 유망한 해결책으로 신경-기호적 AI를 보는 것으로 알고 있습니다. 신경-기호적 AI는 무엇이며, SingularityNET은 이 접근법을 통해 AGI 개발을 가속화하기 위해 어떻게 활용할 계획입니까?

역사적으로, AGI 연구자는 두 가지 주요 그룹으로 나뉩니다. 하나는 하위 기호적 접근법을 믿는 연구자들이며, 이는 현재 딥 뉴럴 네트워크(DNN)와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 것을 의미합니다. SingularityNET은 이러한 두 접근법의 아이디어를 결합한 신경-기호적 하이브리드 접근법을 따릅니다.

이 하이브리드는 Ben Goertzel의 패턴주의 철학에 기반한 특정한 종류의 하이브리드입니다. SingularityNET의 PRIMUS 전략은 다중 스케일에서 역동적인 과정과 이러한 과정을 원하는 속성을 나타나게 유도하는 방법에 대한 근본적인 이해에 기반합니다. 이러한 이해를 통해 우리는 인간이 이해할 수 있는 방식으로 AGI 연구 및 개발을 안내할 수 있습니다.

AGI 개발이 인류 전체에게 혜택을 주는 것을 보장하기 위한 주요 프레임워크는 무엇이라고 생각하십니까? 분산형 AI 플랫폼인 SingularityNET은 중앙집중식 AI 모델과 비교하여 더 공정하고 투명한 과정을 촉진하는 데 어떻게 기여할 수 있습니까?

다음과 같은 아이디어가 있습니다:

투명성 — 완벽한 것은 아니지만, 의사 결정 과정의 투명성을 보장하면 연구자, 개발자, 사용자, 비사용자 등 모든 관련자가 AGI 개발을 이해하고 처리할 수 있습니다. 이것은 편향 문제와 관련이 있습니다.

분산성 — 분산성이 혼란스러울 수 있지만, 권력을 더 넓게 분산시킬 수 있습니다. 이것은 스스로 완벽한 해결책은 아니지만, 더 공정한 과정과 결과를 만들기 위한 도구입니다.

합의 기반 의사 결정 — 분산성과 합의 기반 의사 결정은 더 공정한 과정과 결과를 만들기 위해 함께 작동할 수 있습니다. 투명성, 분산성, 합의 기반 의사 결정은 모두 인류의 혜택을 위한 AGI 개발을 안내하는 데 중요한 도구입니다.

다중 스케일에서 나타나는 현상들의 시공간적 정렬입니다. AGI를 개발할 때, 나는 단순한 “블랙박스” 접근법에만 의존하지 말아야 한다고 믿습니다. 대신, 여러 단계와 다중 스케일에서 근본적인 이해를 가진 AGI를 설계하는 것이 중요합니다.

SingularityNET은 분산형 AI 플랫폼입니다. 블록체인 기술과 AGI의 교차점은 어떻게 진화할 것으로 생각하십니까? 특히 보안, 거버넌스, 분산 제어와 관련하여?

블록체인은 AI 제어, 보안, 거버넌스에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 블록체인의 가장 큰 강점은 투명성을 제공하는 것입니다. 편향 문제는 좋은 예입니다. 나는 모든 사람이 편향되어 있다고 주장할 것입니다. 나는 나의 편향을 이해하고, 새로운 증거에 따라 나의 편향을 조정하려고 노력합니다.

블록체인은 이러한 과정을 투명하게 추적하고 검증할 수 있습니다. 이전에 설명한 바와 같이, 투명성은 보안, 거버넌스, 분산 제어의 필수적인 구성 요소입니다.

블록체인과 AGI가 어떻게共同으로 진화할지 interessant한 질문입니다. 두 기술이 긍정적인 특성을 나타내는 방식으로 상호 작용하기 위해서는, 투명성, 분산성, 합의, 가치 정렬과 같은 근본적인 특성이 중요합니다.

AI와 블록체인 분야의 리더로서, 두 분야의 협력을 촉진하는 데 가장 중요한 요소는 무엇이라고 생각하십니까? 어떻게 이러한 협력이 AGI의 혁신을 추진할 수 있습니까?

나는 AI/AGI 측에서 왔습니다. 두 분야의 아이디어를 통합할 때, 언어와 의사 소통이 중요합니다. 모든 그룹이 서로를 이해하기 위해 서로에게 듣고 이해해야 합니다. SingularityNET에서, 이것은 끊임없는 도전입니다. 고급 연구자들은 큰 아이디어에 대한 명확한 정신적 개념을 가지고 있습니다. 하지만 다른 분야의 사람들은 이러한 개념을 동일하게 이해하지 못할 수 있습니다.

AI와 블록체인 산업은 다양성과 포용성을 증진하기 위해 어떻게 협력할 수 있습니까? SingularityNET은 이러한 가치를 촉진하는 데 어떤 역할을 할 수 있습니까?

AI와 블록체인은 모두 다양성과 포용성을 개선하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 나는 나의 편향을 이해하고, 새로운 증거에 따라 나의 편향을 조정하려고 노력합니다. SingularityNET은 편향을 감지하고 측정하고 제거하는 도구를 제공하여 큰 역할을 할 수 있습니다.

SingularityNET의 분산형 AI 생태계 작업은 지속 가능성, 교육, 일자리 창출과 같은 글로벌 도전에 어떻게 기여할 수 있습니까? 특히 아프리카와 같은 지역에서?

지속 가능성:

• 복잡한 생태계 문제를 해결하기 위한 AI와 시스템 모델을 적용합니다.
• 대규모에서 이러한 해결책을 모니터링합니다.
• 블록체인을 사용하여 이러한 해결책을 추적하고 검증합니다.
• AI, 생태계 모델, 초지역 데이터, 블록체인을 결합하여 아프리카의 수공 광산과 대규모 농업 탄소 제거에 대한 완전한 해결책을 설계했습니다.

교육:

교육은 매우 중요합니다. 특히, 서비스가 제한된 학생들에게 기회를 제공합니다. 다음과 같은 것을 해야 합니다:

• 지리적, 재정적, 시간적 제약을 가진 학생들을 위해 하이브리드 과정을 개발하여 접근성을 향상합니다.
• AI, 블록체인, 기타 고급 기술에서 서비스가 제한된 인구의 참여를 증가시킴으로써 다양성과 포용성을 증진합니다.
• 학문적 및 전문 분야를 연결하는 과정을 통해 상호disciplinary 지식을 촉진합니다.
• 직업 시장에서 직접 적용할 수 있는 기술과 인증을 제공하여 경력 발전을 지원합니다.

나는 AGI와 블록체인, 그리고 그들의 상호 작용이 이러한 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 할 수 있다고 믿습니다.

일자리 창출:

위의 네 가지 교육 목표를 촉진함으로써, AGI, 블록체인, 기타 고급 기술이 새로운 기술과 비즈니스 창출을 촉진할 수 있다고 생각합니다.

긍정적인 특성을 가진 AGI를 달성하기 위한 구체적인 里程碑이나 기술적 돌파구는 무엇이라고 생각하십니까?

• 인간이 이해할 수 있는 방식으로 다중 스케일에서 나타나는 현상들을 정렬하는 능력.
• “자발적” 상전이의 근본적인 개념을 더 깊이 이해하는 능력.
• 진정한 다중 처리를 가능하게 하는 상태의 중첩을 통해 여러 어려운 문제를 극복하는 능력.
• 모든 단계에서 투명성.
• 합의 기반 의사 결정.

이 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 SingularityNET을 방문하십시오.