새로운 신경 모델로 AI 간 언어 커뮤니케이션 가능

인공지능(AI)의 획기적인 도약을 위해 제네바대학교(UNIGE) 팀이 모델을 성공적으로 개발했습니다 인간 고유의 특성을 모방하는 것입니다. 즉, 구두 또는 서면 지시에 따라 작업을 수행하고 이후에 이를 다른 사람에게 전달하는 것입니다. 이번 성과는 AI 분야의 오랜 과제를 해결하고 해당 분야 발전의 이정표를 세웠습니다.

역사적으로 AI 시스템은 방대한 양의 데이터를 처리하고 복잡한 계산을 실행하는 데 탁월했습니다. 그러나 그들은 인간이 직관적으로 수행하는 작업, 즉 간단한 지침으로 새로운 작업을 학습한 다음 다른 사람들이 복제할 수 있도록 해당 프로세스를 설명하는 작업에서는 지속적으로 부족했습니다. 복잡한 명령을 이해할 뿐만 아니라 전달하는 능력은 지금까지 인간 지능의 독특한 특징으로 남아 있던 고급 인지 기능에 대한 증거입니다.

UNIGE 팀의 혁신은 단순한 업무 수행을 넘어 고급화로 이어집니다. 인간과 유사한 언어 일반화. 여기에는 지침을 흡수하고 설명된 작업을 수행한 다음 '자매' AI와 대화하여 프로세스를 언어적 용어로 전달하여 복제를 가능하게 하는 AI 모델이 포함됩니다. 이러한 발전은 AI, 특히 효과적인 의사소통이 중요한 인간-AI ​​상호작용 및 로봇 공학 영역에서 전례 없는 가능성을 열어줍니다.

AI에서 인간의 인지 능력을 복제하는 과제

인간의 인지 능력은 복잡한 작업을 학습하고 의사소통하는 데 놀라운 능력을 보여줍니다. 우리의 신경인지 시스템에 깊이 뿌리내린 이러한 능력을 통해 우리는 지침을 신속하게 이해하고 우리의 이해를 일관된 방식으로 다른 사람에게 전달할 수 있습니다. AI에서 학습과 언어 표현 간의 복잡한 상호 작용을 복제하는 것은 상당한 도전이었습니다. 인간과 달리 기존 AI 시스템은 특정 작업에 대한 광범위한 교육이 필요했으며 종종 대규모 데이터 세트와 반복 강화 학습에 의존했습니다. AI가 최소한의 지시로 작업을 직관적으로 파악하고 이해한 내용을 명확하게 표현하는 능력은 아직 파악하기 어렵습니다.

AI 기능의 이러한 격차는 기존 모델의 한계를 강조합니다. 대부분의 AI 시스템은 프로그래밍된 알고리즘과 데이터 세트의 범위 내에서 작동하므로 훈련 이상의 추론이나 추정 능력이 부족합니다. 결과적으로 AI가 새로운 시나리오에 적응하거나 인간과 같은 방식으로 통찰력을 전달할 가능성은 크게 제한됩니다.

UNIGE 연구는 이러한 한계를 극복하는 데 있어 중요한 진전을 나타냅니다. UNIGE 팀은 지침에 따라 작업을 수행할 뿐만 아니라 이러한 작업을 다른 AI 개체에 전달하는 AI 모델을 엔지니어링함으로써 AI의 인지 및 언어 능력이 크게 향상되었음을 입증했습니다. 이러한 개발은 AI가 인간과 유사한 학습 및 의사소통을 더욱 밀접하게 모방할 수 있는 미래를 제시하며, 이러한 동적 상호작용 및 적응성을 요구하는 애플리케이션에 대한 문을 열어줍니다.

자연어 처리로 격차 해소

자연 언어 처리 (NLP) 인간의 언어와 AI의 이해력 사이의 격차를 해소하는 데 앞장서고 있습니다. NLP를 통해 기계는 의미 있는 방식으로 인간의 언어를 이해하고, 해석하고, 응답할 수 있습니다. AI의 이 하위 분야는 자연어를 사용하여 컴퓨터와 인간 사이의 상호 작용에 중점을 두고 인간의 언어를 가치 있는 방식으로 읽고, 해독하고, 이해하는 것을 목표로 합니다.

NLP의 기본 원리는 대량의 자연어 데이터를 처리하고 분석하는 능력에 있습니다. 이러한 분석은 단어를 문자 그대로 이해하는 데 국한되지 않고 문맥, 감정, 심지어 언어에 함축된 뉘앙스까지 파악하는 데까지 확장됩니다. AI 시스템은 NLP를 활용하여 번역 및 감정 분석부터 대화 에이전트와 같은 보다 복잡한 상호 작용에 이르기까지 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

NLP의 이러한 발전의 핵심은 인간 두뇌의 생물학적 뉴런에서 영감을 얻은 인공 신경망의 개발입니다. 이러한 네트워크는 인간의 뉴런이 전기 신호를 전송하는 방식을 모방하여 상호 연결된 노드를 통해 정보를 처리합니다. 이 아키텍처를 사용하면 인간의 두뇌가 경험을 통해 학습하는 것처럼 신경망이 입력 데이터로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 개선될 수 있습니다.

이러한 인공 신경망과 생물학적 뉴런 간의 연결은 AI의 언어 능력을 향상시키는 핵심 구성 요소입니다. AI 연구자들은 인간의 언어 이해 및 생산과 관련된 신경 과정을 모델링함으로써 인간의 인지 기능을 반영하는 방식으로 언어를 처리할 수 있는 시스템의 토대를 마련하고 있습니다. UNIGE 연구는 고급 신경망 모델을 사용하여 인간 인지에 내재된 언어 이해와 작업 실행 간의 복잡한 상호 작용을 시뮬레이션하고 복제하는 이러한 접근 방식을 예시합니다.

AI 커뮤니케이션에 대한 UNIGE 접근 방식

제네바 대학 팀은 인간의 인지 능력을 반영하는 인공 신경망을 만들려고 했습니다. 핵심은 언어를 이해할 수 있을 뿐만 아니라 이를 사용하여 학습된 작업을 전달할 수 있는 시스템을 개발하는 것이었습니다. 그들의 접근 방식은 언어 이해 능력으로 유명한 기존 인공 뉴런 모델인 S-Bert에서 시작되었습니다.

UNIGE 팀의 전략은 언어 이해를 위해 사전 훈련된 300억 개의 뉴런으로 구성된 S-Bert를 더 작고 단순한 신경 네트워크에 연결하는 것이었습니다. 이 소규모 네트워크는 언어 처리 및 생산과 관련된 인간 두뇌의 특정 영역(각각 베르니케 영역과 브로카 영역)을 복제하는 임무를 맡았습니다. 뇌의 베르니케 영역은 언어 이해에 중요한 역할을 하고, 브로카 영역은 음성 생성 및 언어 처리에 중추적인 역할을 합니다.

이 두 네트워크의 융합은 이 두 뇌 영역 사이의 복잡한 상호 작용을 에뮬레이트하는 것을 목표로 했습니다. 처음에 결합된 네트워크는 베르니케 영역을 시뮬레이션하도록 훈련되어 언어를 인식하고 해석하는 능력을 연마했습니다. 그 후 브로카 영역의 기능을 재현하는 훈련을 거쳐 언어 생산과 표현이 가능해졌습니다. 놀랍게도 이 모든 프로세스는 기존 노트북 컴퓨터를 사용하여 수행되었으며 모델의 접근성과 확장성을 입증했습니다.

실험과 그 의미

실험에는 AI에 영어로 작성된 서면 지침을 제공하는 것이 포함되었으며, AI는 표시된 작업을 수행해야 했습니다. 이러한 작업은 자극에 반응하여 위치를 가리키는 단순한 동작부터 시각적 자극의 미묘한 대조를 식별하고 이에 반응하는 더 복잡한 동작까지 복잡도가 다양합니다.

이 모델은 움직임이나 포인팅의 의도를 시뮬레이션하여 이러한 작업에 대한 인간의 반응을 모방했습니다. 특히, AI는 이러한 작업을 마스터한 후 이를 첫 번째 네트워크의 복사본인 두 번째 네트워크에 언어적으로 설명할 수 있었습니다. 이 두 번째 네트워크는 지침을 수신하자마자 작업을 성공적으로 복제했습니다.

이번 성과는 두 AI 시스템이 순전히 언어를 통해 서로 소통한 최초의 사례로, AI 개발의 이정표입니다. 하나의 AI가 언어적 의사소통을 통해 다른 AI에게 작업을 완료하도록 지시하는 능력만으로도 AI 상호작용 및 협업에 새로운 지평이 열립니다.

이러한 개발의 의미는 학문적 관심을 넘어 로봇 공학 및 자동화 시스템과 같은 정교한 AI 통신에 의존하는 분야에서 상당한 발전을 약속합니다.

로봇공학과 그 너머에 대한 전망

이러한 혁신은 로봇 공학 분야에 큰 영향을 미치며 다양한 다른 분야로 확장됩니다. 로봇 공학에 이 기술을 적용할 수 있는 가능성은 특히 유망합니다. 이러한 첨단 신경망을 갖춘 휴머노이드 로봇은 복잡한 명령을 이해하고 실행할 수 있어 기능과 자율성이 향상됩니다. 이 기능은 의료, 제조, 개인 지원 등 적응성과 학습이 필요한 작업을 위해 설계된 로봇에 매우 중요합니다.

더욱이, 이 기술의 의미는 로봇 공학을 넘어 확장됩니다. 고객 서비스, 교육, 의료 등의 분야에서 향상된 의사소통 및 학습 능력을 갖춘 AI 시스템은 보다 개인화되고 효과적인 서비스를 제공할 수 있습니다. UNIGE 모델을 기반으로 하는 보다 복잡한 네트워크의 개발은 인간의 언어를 이해할 뿐만 아니라 인간의 인지 과정을 모방하는 방식으로 상호 작용하여 보다 자연스럽고 직관적인 사용자 경험을 제공하는 AI 시스템을 만들 수 있는 기회를 제공합니다.

AI 통신의 이러한 발전은 인간과 기계 지능 사이의 격차가 좁아지고 기술과 인간의 상호 작용을 재정의할 수 있는 발전으로 이어지는 미래를 암시합니다. 따라서 UNIGE 연구는 AI의 진화하는 능력에 대한 증거일 뿐만 아니라 인공 인지 및 의사소통 영역에서 미래 탐구를 위한 신호이기도 합니다.