AI 지능의 재정의: 예측을 넘어선 인지 능력 탐구

핵심 트렌드: 현재 AI의 발전이 다음 토큰 예측 능력에 집중되어 '지능'과 혼동되고 있으며, 진정한 인지 능력은 신경과학적 관점에서 더 깊이 탐구되어야 한다는 주장이 제기됩니다.

주요 변화 및 영향:
* AI 지능의 재정의 필요성: GPT와 같은 언어 모델의 놀라운 성능에도 불구하고, 이는 '통계적 앵무새'에 가까우며 인간의 인지 능력과는 근본적인 차이가 있음을 지적합니다.
* 인지 능력의 구성 요소: 지능을 인지(perception), 기억(memory), 주의(attention), 추론(reasoning), 자아 인식(self-awareness), 메타인지(metacognition) 등의 요소로 분해하고, 현재 트랜스포머 아키텍처의 한계를 분석합니다.
* 생물학적 뇌와의 비교: 인간의 뇌가 가진 분산적이고 순환적인 회로, 구현(embodiment), 에너지 효율성, 항상성 조절 등은 현재 AI 모델이 모방하기 어려운 복잡한 특성임을 강조합니다.
* 미래 AI 아키텍처의 방향: 진정한 AGI(범용 인공지능) 구현을 위해 순환적 세계 모델, 뉴로모픽 하드웨어, 구현된 에이전트, 계층적 메타 학습기 등 새로운 접근 방식의 필요성을 제시합니다.
* 스케일링 법칙의 한계: 모델 크기 증가만으로는 자아 인식이나 행위성과 같은 현상론적 특성을 설명할 수 없으며, '그라운딩' 없는 창발적 능력은 일시적인 기교일 뿐이라고 비판합니다.

트렌드 임팩트: 이 글은 현재 AI 기술의 단기적인 성과에 안주하지 않고, 장기적으로 진정한 인공지능을 구현하기 위한 근본적인 질문을 던집니다. AI 연구 및 개발 방향 설정에 중요한 시사점을 제공합니다.

업계 반응 및 전망: 많은 AI 개발자들이 '다음 토큰 예측'에 집중하는 경향에 대한 반성적 시각을 제시하며, AI의 궁극적인 목표가 단순한 예측 능력을 넘어 인간과 유사하거나 그 이상의 '인지' 능력을 갖추는 데 있음을 강조합니다.