Meta의 저크버그 ‘AI는 아마도 우리 시대의 가장 중요한 기초 기술일 것이다
Meta의 저크버그 'AI는 아마도 중요한 기술
메타 창업자 겸 최고 경영자인 마크 저커버그는 수요일에 인공지능 그룹과 함께 “AI로 메타버스 구축하기”라는 주제로 전체 직원들을 대상으로 발표를 진행했습니다. 이 발표에는 심층 학습의 선구자인 얀 르쿤도 참석했습니다.
이 발표는 AI Lab의 Facebook 페이지에서 확인할 수 있습니다.
AI Lab의 주장인 “인공지능의 힘으로 우리는 사람들이 어디에서나 쉽게 물리적과 가상적으로 공유, 창조, 연결할 수 있는 세상을 구현할 것입니다.” 라는 내용이 Facebook 홈페이지에 표시되어 있습니다.
저커버그는 인공지능을 “현재 시대에서 가장 중요한 기술적 기반”이라고 말했습니다.
저커버그는 “프로젝트 CAIRaoke”라는 것을 공개한다고 발표했는데, 이는 “장치 내 기능 모델을 구축하기 위한 완전한 엔드 투 엔드 신경 모델입니다. BlenderBot의 접근 방식과 대화형 AI의 최신 기술을 결합하여 더 나은 대화 기능을 제공합니다.”라고 저커버그가 설명했습니다.
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저커버그는 “메타버스를 위한 AI 연구의 초점은 ‘자아 중심적 인식(Egocentric perception)’과 ‘새로운 유형의 생성적 AI 모델’ 두 가지 영역으로 구성되어 있다”고 말했습니다.
메타가 제시한 자기 지도 학습에 대한 설명.
저커버그는 “모든 언어를 포용한다”는 것을 발표했는데, 이는 “수백 개의 언어를 이해할 수 있는 단일 모델”을 의미한다고 합니다.
또한, 저커버그는 “모든 말을 번역하는 일반적인 음성 번역기”를 발표했는데, 이는 실시간 번역을 제공할 것이라고 합니다. 저커버그는 “AI는 우리가 살아 있는 동안에 이를 실현시킬 것이다”라고 말했습니다.
이날의 발표는 “자기 지도 학습(self-supervised learning)”이라는 주제에 초점을 맞추었는데, 이는 정확한 레이블이 주어지지 않은 대량의 데이터를 모아 신경망을 개발하는 방법입니다. 르쿤은 이에 대해 “자기 지도 학습의 장점”에 대해 이메일을 통해 IEEE Spectrum의 엘리자 스트릭랜드에게 설명했습니다.
저커버그의 소개 이후에는 AI 팀의 리더인 제롬 페센티가 자기 지도 모델이 언어 모델뿐만 아니라 이미지 인식과 같은 영역에서도 지도 신경망 훈련과 점점 더 비슷해지고 있다고 설명했습니다.
준비된 영상에서는 “Project CAIRaoke”가 발표되었는데, 이는 말로 내린 명령을 올바르게 이해할 수 있는 더 스마트한 지능형 어시스턴트로 소개되었습니다. 이 영상은 사용자의 요청을 완전히 오해하는 “레벨 2” 또는 “단일 상호작용에 유용한” 기계적인 어시스턴트에 대한 일반적인 함정을 조롱했습니다.
발표에 따르면, 메타는 “슈퍼충전된” 어시스턴트를 만들어낼 것입니다.
발표의 후반부에서는 르쿤과 함께 딥러닝의 선구자인 요수아 벤지오가 참여하여 렉스 프리드먼의 호스트로 “인간 수준의 지능”에 대한 논의를 진행했습니다.
벤지오는 “우리는 아직 인간 수준의 인공지능에서 멀리 떨어져 있다”고 의견을 제시했습니다. 벤지오는 사람들이 새로운 상황에 “주의를 기울이고” 문제에 대해 고민하는 것을 관찰했습니다. 그는 “뇌가 그렇게 하는 방식”을 포함하여 “의식적인 처리”를 통해 기계에게 영감을 줄 수 있다고 말했습니다.
벤지오는 런던을 방문할 때 처음으로 도로의 왼쪽에서 운전하는 법을 배우는 사람의 예를 들었습니다. 그는 이러한 학습이 가능한 이유는 사람들이 일관되고 익숙한 정보를 많이 가지고 있으며, 새로운 요소에 맞게 습관을 다시 훈련시킬 수 있다고 말했습니다.
반면에, 르쿤은 문제를 해결하는 데 집중하는 한편 “나는 더해 집중하고 있다”고 말했습니다. 그는 사람과 동물이 소수의 예제를 통해 학습하는 것을 인용했습니다. “인간과 동물이 사용하는 학습 방식 중 우리가 기계에서 재현할 수 없는 것은 무엇인가. 그것이 내가 스스로에게 던지는 큰 질문이다”라고 르쿤은 말했습니다.
왼쪽부터 호스트 렉스 프리드먼, 얀 르쿤, 요수아 벤지오.
“나는 인간과 동물이 세상이 어떻게 동작하는지, 세상 모델을 배우는 능력이 부족하다고 생각한다”고 르쿤은 말했습니다. 그는 머신이 세상이 어떻게 동작하는지, 관찰을 통해 세계 모델, 세계가 어떻게 작동하는지에 대해 매우 기본적인 것들을 알아내는 방법을 얻을 수 있는지에 대해 이야기했습니다.
“일반적인 상식은 세계 모델의 집합이다,” LeCun은 주장했다.
