ASI Alliance, Minecraft에서 '학습'하는 AIRIS 출시

ASI 얼라이언스는 인기 게임 마인크래프트에서 "학습"하는 AIRIS(Autonomous Intelligent Reinforcement Inferred Symbolism)를 소개했습니다.

AIRIS는 얼라이언스 전반에 걸친 포괄적인 기술 스택을 활용하는 최초의 프로토-AGI(Artificial General Intelligence)를 나타냅니다.

유명한 AI 연구원 벤 고어첼 박사가 설립한 싱귤러리티넷은 페치.ai의 에이전트 기술을 사용하고, 오션 데이터를 통합하여 장기 메모리 기능을 제공하며, 곧 CUDOS 컴퓨팅 인프라와의 통합이 예상됩니다.

"AIRIS는 실용적이고 확장 가능한 신경-상징적 학습 방향으로 중요한 진전이며, 이미 강력하고 가치 있는 기능과 함께 신경-상징적 시스템의 일반적인 특성, 즉 소량의 데이터에서 정확한 일반화 가능한 결론을 학습할 수 있는 능력을 보여줍니다."라고 고어첼이 설명했습니다.

회사에 따르면 이 얼라이언스 주도 절차는 AIRIS를 AGI 쪽으로 추진하여, 실제 시나리오에 실용적인 응용 프로그램을 가진 최초의 지능형 시스템 중 하나를 만들어냅니다.

AIRIS의 학습 메커니즘

AIRIS는 사전 정의된 규칙이나 방대한 데이터 세트에 의존하는 전통적인 AI 한계를 넘어서, 직접 환경과 상호 작용하여 이해를 높이도록 설계되었습니다. 대신 AIRIS는 관찰, 실험 및 고유한 "규칙 세트"의 지속적인 개선을 통해 진화합니다.

이 시스템은 문제 해결 및 상황 이해의 심층적 수준을 가능하게 하며, 마인크래프트에서의 구현은 디지털 및 유형 환경 모두와의 AI 상호 작용에 대한 새로운 벤치마크를 설정합니다.

통제된 2D 그리드에서 마인크래프트의 복잡한 3D 세계로 전환하면서 AIRIS는 지형 탐색 및 동적 환경에서의 적응적 문제 해결을 포함한 여러 과제에 직면했습니다. 이 전환은 AIRIS의 탐색, 탐험 및 학습 자율성을 강조합니다.

AIRIS 마인크래프트 에이전트는 다음과 같은 주요 기능을 통해 다른 AI 엔티티와 구별됩니다:

• 동적 탐색: AIRIS는 초기에 주변 환경을 평가하여 이동 전략을 수립하고, 실시간으로 새로운 환경에 적응합니다. 장애물 회피, 장벽 점프, 다양한 지형에 대한 반응 예측 등의 기능이 포함됩니다.

• 장애물 적응: 절벽과 숲 지역과 같은 장애물을 탐색하는 법을 배우며, 새로운 과제에 대한 규칙 세트를 개선하여 중복 오류와 불필요한 시행착오를 줄입니다.

• 효율적인 경로 찾기: 지속적인 최적화를 통해 AIRIS는 초기 복잡한 탐색 경로에서 마인크래프트 역학을 "이해"하며 간소화되고 직접적인 경로로 발전합니다.

• 실시간 환경 적응: 기존 강화 학습 시스템과 달리 새로운 환경에 대한 광범위한 재교육이 필요하지 않으며, AIRIS는 부분적인 관찰을 바탕으로 즉시 새로운 지역에 적응하고 동적으로 새로운 규칙을 만듭니다.

AIRIS는 물 환경과 동굴 시스템을 포함한 변화하는 지형을 다루는 능력을 통해 실제 경험에 기반한 정교한 규칙 개선을 소개합니다. 또한 AIRIS는 복잡한 규칙을 실시간으로 관리할 수 있는 최적화된 컴퓨팅 효율성을 자랑합니다.

미래 응용 분야

마인크래프트는 AIRIS의 잠재적 응용 분야를 위한 훌륭한 발판이 되며, 광범위한 구현을 위한 견고한 기반을 마련합니다:

• 향상된 객체 상호 작용: 향후 단계에서는 AIRIS가 주변 환경과 더 깊이 관여할 수 있도록 하여 객체 조작, 건설 및 제작 기능을 향상시킬 것입니다. 이 발전을 위해서는 AIRIS가 상황별 작업을 위한 더 정교한 의사 결정 프레임워크를 개발해야 합니다.

• 사회적 AI 협업: AIRIS를 다중 에이전트 시나리오에 통합하여 에이전트가 학습, 상호 작용 및 공동 목표를 달성하도록 하는 계획이 진행 중입니다. 이를 통해 실제 세계의 사회적 역학과 협력적 문제 해결을 시뮬레이션할 수 있습니다.

• 추상적이고 전략적인 추론: 확장된 개발을 통해 AIRIS의 추론 능력이 향상되어 자원 관리 및 우선순위 지정과 같은 복잡한 목표를 해결할 수 있게 될 것입니다. 이는 기본적인 탐색을 넘어 전략적 게임 플레이로 나아갈 것입니다.

3D 환경으로의 AIRIS 전환은 ASI 얼라이언스의 AGI 육성 미션에 있어 중요한 진전을 나타냅니다. 마인크래프트 내에서의 AIRIS의 탐색 및 학습 성과를 통해 ASI 얼라이언스는 실제 세계에 AIRIS를 신속하게 배치하고, 자율 로봇, 지능형 홈 어시스턴트 및 적응형 학습과 문제 해결 능력이 필요한 기타 시스템에 대한 응용 프로그램을 개척할 것입니다.

싱귤러리티넷의 AI 개발자이자 AIRIS의 창조자인 베릭 쿡은 "AIRIS는 기계 학습 문제에 접근하는 완전히 새로운 방식입니다. 우리는 이제 막 그 기능을 탐구하기 시작했습니다. 전통적인 강화 학습에 큰 도전이 되어 온 문제에 AIRIS를 어떻게 적용할 수 있을지 기대됩니다."라고 말했습니다.

"AIRIS에서 가장 중요한 측면은 투명성과 설명 가능성입니다. 'Black Box' AI에서 벗어나는 것은 안전하고 윤리적이며 유익한 AI 추구에 있어 중요한 진전을 나타냅니다."

AIRIS에 나타난 AI에 대한 혁신적인 접근법 - 자기 주도적 학습과 지속적인 규칙 개선 강조 - 은 예측 불가능한 실제 세계 환경에서 독립적으로 기능할 수 있는 AI 시스템의 기반을 마련합니다. 마인크래프트의 복잡한 생태계를 통해 시스템은 통제된 가상 환경에서 기술을 연마할 수 있어, 시뮬레이션과 현실 사이의 격차를 효과적으로 연결합니다.

AIRIS 마인크래프트 에이전트는 환경으로부터 학습하고, 적응하며, 자율적으로 결정하는 AI로 향한 최초의 가시적 단계를 나타냅니다. 이 성과는 다양한 산업 전반에 걸쳐 AI의 역할을 재정립할 수 있는 이 기술의 잠재력을 보여줍니다.

(이미지 제공: SkyeWeste)

관련 기사: 싱귤러리티넷, AGI 구현을 위해 슈퍼컴퓨터 네트워크에 베팅

업계 리더들로부터 AI와 빅데이터에 대해 더 자세히 알아보세요. AI & Big Data Expo는 암스테르담, 캘리포니아, 런던에서 개최됩니다. 이 포괄적인 행사는 Intelligent Automation Conference, BlockX, Digital Transformation Week, Cyber Security & Cloud Expo와 같은 다른 주요 행사와 함께 개최됩니다.

TechForge에서 제공하는 다른 upcoming 엔터프라이즈 기술 행사 및 웨비나를 여기에서 확인하세요.

이 기사는 AI News에 처음 게재되었습니다.