[논문 리뷰] A Definition of Artificial Intelligence

Dimiter Dobrev|arXiv (Cornell University)|2012. 10. 03.

Artificial Intelligence in Education참고 문헌 1인용 수 61

한 줄 요약

이 논문은 사전 지식에 의존하지 않고, 어떤 환경에서든 인간 수준 이상의 성능을 내는 프로그램으로서 인공지능을 형식적이고 알고리즘적으로 정의한다. 지능은 상태 전이 시스템으로 모델링된 세계와의 상호작용을 통해 정의되며, 관측된 입력에 대한 사전 정의된 유틸리티 함수를 통해 성능이 평가된다. 주요 기여는 다양한 인공 환경을 통해 체계적으로 테스트하는 방식으로 AI를 탐색하기 위한 이론적으로 완전하지만 계산적으로 비현실적인 알고리즘이다.

ABSTRACT

In this paper we offer a formal definition of Artificial Intelligence and this directly gives us an algorithm for construction of this object. Really, this algorithm is useless due to the combinatory explosion. The main innovation in our definition is that it does not include the knowledge as a part of the intelligence. So according to our definition a newly born baby also is an Intellect. Here we differs with Turing's definition which suggests that an Intellect is a person with knowledge gained through the years.

연구 동기 및 목표

• 인공지능을 정의하는 데 있어 애매모호함을 제거하기 위해 형식적이고 수학적인 기준을 제공하는 것.
• 지능과 지식을 구분하여, 제안된 정의에 따르면 태어난 지 얼마 안 된 유아조차도 지능으로 간주된다는 주장.
• 인공 환경에서의 성능을 통해 AI를 식별할 수 있는 검증 가능한 프레임워크를 구축하는 것.
• 조합 폭발으로 인해 실용적으로 비현실적이지만, 체계적이고 알고리즘적인 방식으로 AI 탐색이 이론적으로 가능하다는 것을 보여주는 것.
• 지식 기반의 지능에서 학습 능력이 있는 시스템으로의 초점을 이동시키는 것.

제안 방법

• 유한한 내부 상태 집합 S, 初기 상태 s₀, 전이 함수 World(s,d), 그리고 인지 함수 View(s)를 갖는 상태 전이 시스템으로 세계를 모델링한다.
• 각 노드가 상태에 대응하고 각 간선이 행동에 대응하는, 획득 가능한 세계 상태의 트리로 에이전트의 삶을 경로로 표현한다.
• 관측된 입력에 대해 유틸리티 함수를 정의하여 성능을 평가한다: |Σ₁| − |Σ₂|, 여기서 Σ₁과 Σ₂는 각각 좋은 입력과 나쁜 입력의 부분집합이다.
• 모든 '좋은' 세계에서 인간보다 최소한 동등하게 성능을 내는 프로그램으로서 AI를 정의한다. 여기서 '좋은' 세계는 치명적인 오류가 없고 인간의 능력 범위 내에 있는 세계를 의미한다.
• 후보 프로그램을 다양한 인공적이고 인간이 해결할 수 있는 환경에서 테스트하는 기반 테스트 알고리즘을 구성하여, 성공하는 가장 짧은 프로그램을 식별한다.
• 후보 프로그램을 길이 순으로 정렬하고, 모든 테스트 환경을 통과하는 첫 번째 프로그램을 선택한다. 이는 진정으로 AI일 가능성이 높고, 특정 작업에 맞춰 조정된 '암기형' 프로그램은 아닐 것이라는 가정에 기반한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 지식이나 경험에 의존하지 않고도 인공지능을 형식적으로 정의할 수 있는가?
• RQ2 다양한 인공 환경에서의 성능을 테스트함으로써 체계적으로 AI를 식별할 수 있는 알고리즘을 구성할 수 있는가?
• RQ3 계산 프레임워크 내에서 지능과 단순한 지식이나 암기 사이를 어떻게 구분할 수 있는가?
• RQ4 AI 성능 테스트에 적합한 세계가 만족해야 할 조건은 무엇인가?
• RQ5 제안된 AI 탐색 알고리즘이 이론적으로 타당한데도 실용적으로 비현실적인 이유는 무엇인가?

주요 결과

• 논문은 사전 지식에 의존하지 않고 어떤 환경에서든 인간 수준 이상의 성능을 내는 프로그램으로서 인공지능을 형식적으로 정의한다.
• 이 정의에 따르면 태어난 지 얼마 안 된 유아조차도 지능으로 간주되며, 터링의 견해와 대비된다. 즉, 지능은 축적된 지식이 필요하다고 본다.
• 인공적이고 인간이 해결할 수 있는 환경 세트에서 후보 프로그램을 테스트하는 기반으로, AI 탐색을 위한 이론적 알고리즘이 존재한다.
• 조합 폭발으로 인해 계산적으로 비현실적이지만, 형식적으로는 타당한 알고리즘이다.
• 모든 테스트 환경을 통과하는 가장 짧은 프로그램은 아마도 진정으로 AI일 것이며, 특정 작업에 맞춰 조정된 '암기형' 프로그램은 아닐 것이다.
• 성능 평가는 좋은 입력 수와 나쁜 입력 수의 차이를 세는 유틸리티 함수를 통해 평가되며, 이는 성공의 형식적 측정 기준을 보장한다.