OpenCog 대 OpenAI — 벤고르첼에게 묻다. 인간 수준 AI에 대한 2가지 다른 경로

 

이브 베르퀴스트

 

나는 종종 내 친구이자 공동창업자인 Ben Goertzel이 내 다른 친구이자 공동 창업자인 Cassio Pennachin(그리고 정말 똑똑하고 헌신적인 몇 명의 다른 AI 엔지니어들)과 함께 시작한 OpenCog 프로젝트를 Elon Musk 및 Sam과 어떻게 비교하느냐는 질문을 자주 받는다. Altman의 OpenAI 프로젝트 말이다.

Ben은 최근 이 문제에 대해 훌륭한 Quora 게시물을 작성했다. 그래서 현재 인간 수준의 인공 일반 지능을 향해 얼마나 많은 다른 경로가 사용되고 있는지 궁금해하는 분들을 위해 이 게시물을 공유하고 싶었다. 

이에 대해 더 깊이 알고 싶은 분들을 위해 Ben/Cassio/Nil의 "Engineering General Intelligence"(여기: http://www.springer.com/us/book/9789462390263 ) 를 읽어 보시기 바란다.

OPENCOG는 OPENAI와 어떻게 다른가?

(Ben Goertzel 저)

OpenCog는 몇 가지로 정리된다.

1. 공통 가중 라벨 하이퍼그래프 지식 저장소(Atomspace)에서 여러 인지 프로세스의 상호 운용을 위해 설계된 소프트웨어 프레임워크
2. “Engineering General Intelligence vol. 2” Goertzel, Pennachin 및 Geisweiller …
3. 위를 지향하는 사람의 공동체, 비영리재단

OpenAI는 현재 OpenCog보다 훨씬 더 많은 자금을 지원받으며 현재 심층 신경망에도 중점을 두고 있다. OpenCog는 또한 깊은 신경망 측면을 가지고 있지만(현재 홍콩과 에티오피아에서 실험 작업이 진행 중이며, 인식을 위해 깊은 NN을 AtomSpace에 통합함) 아키텍처나 프로젝트의 중심 측면은 아니다.

수많은 차이점을 이해하기 위한 첫 번째 단계는 OpenCog가 인간과 같은 일반지능의 포괄적인 모델과 여기에서 인간 수준(및 그 이상) AGI에 도달하기 위한 포괄적인 전체 계획을 기반으로 한다는 점에 주목해야한다.

반면에 OpenAI는 (그들의 공개적인 진술과 행동에서) 현재의 딥 NN 기술에서 시작하여 이를 다양하고 흥미롭고 가치 있는 방식으로 적용 및 확장하는 일반적인 계획을 기반으로 하는 것으로 보인다. 전체 AGI 문제의 일반적인 계획 또는 모델의 상당 부분은 비슷하다.

OpenCog에서 우리는 이러한 종류의 점진적인 실험과 땜질을 많이 하지만 명확하게 연결된 높은 수준의 인지 모델과 게임 계획도 있다.

공식적인 신경망이 AGI로 가는 길이라고 확신한다면 OpenCog보다 OpenAI를 더 좋아할 것이다. 여러 종류의 AI 알고리즘이 공통 표현 기반(심층 NN뿐만 아니라 확률적 논리 정리 증명, 진화 학습, 개념 혼합 등 포함)에서 함께 작동하는 통합 접근 방식에 개방적이라면 OpenCog가 더 매력적일 수 있다.

현재 또 다른 실질적인 차이점은 OpenCog 커뮤니티의 많은 구성원이 현재 Hanson Robotics와의 협업 맥락에서 OpenCog를 휴머노이드 로봇공학에 적용하는 작업을 하고 있다는 것이다. 반면에 OpenAI는 다른 종류의 문제에 더 집중하고 있다. 

OpenCog는 다양한 다른 영역에서도 사용되어 왔으며 로봇 공학과 관련이 없다. 그러나 현재 노력의 상당한 비율이 그런 식으로 지향된다. 따라서 휴머노이드 로봇 컨트롤을 가지고 놀고 싶다면 다시 OpenCog가 더 적합할 수 있다.

마지막으로 커뮤니티 차원의 차이점은 OpenCog가 전략, 의사 결정 등의 측면에서 상당히 개방적이라는 것이다. Tensorflow는 "오픈 소스, 폐쇄형 전략"으로 설명할 수 있는 오픈 소스 프로젝트의 예이다. 

OpenAI는 Tensorflow만큼 이 방향에 있지는 않지만 확실히 OpenCog보다 훨씬 더 좋다. OpenCog는 꽤 오래된 Libre' 소프트웨어 커뮤니티의 정신에서 거의 "모든 것이 어울릴 수 있게 합니다".