[논문 리뷰] The General Theory of General Intelligence: A Pragmatic Patternist Perspective

Ben Goertzel|arXiv (Cornell University)|2021. 03. 28.

Intelligence, Security, War Strategy참고 문헌 54인용 수 18

한 줄 요약

이 논문은 패턴주의 철학과 기본 온톨로지에 뿌리를 두고 있는 인공통합지능(AGI)을 위한 종합적인 이론적 프레임워크를 제시한다. 이는 유형화된 메타그래프와 조합 연산 기반 최적화(COFO)를 바탕으로 한 고수준 인지 아키텍처를 제안하며, 이 아키텍처를 통해 인지의 상호보완성, 기계적 의식, 윤리적 자기수정이 어떻게 유도될 수 있는지 보여준다. OpenCog Hyperon과 SingularityNET에서의 실용적 구현을 통해 선한 성향을 띤 분산형 AGI 시스템으로의 길을 앞당긴다.

ABSTRACT

A multi-decade exploration into the theoretical foundations of artificial and natural general intelligence, which has been expressed in a series of books and papers and used to guide a series of practical and research-prototype software systems, is reviewed at a moderate level of detail. The review covers underlying philosophies (patternist philosophy of mind, foundational phenomenological and logical ontology), formalizations of the concept of intelligence, and a proposed high level architecture for AGI systems partly driven by these formalizations and philosophies. The implementation of specific cognitive processes such as logical reasoning, program learning, clustering and attention allocation in the context and language of this high level architecture is considered, as is the importance of a common (e.g. typed metagraph based) knowledge representation for enabling "cognitive synergy" between the various processes. The specifics of human-like cognitive architecture are presented as manifestations of these general principles, and key aspects of machine consciousness and machine ethics are also treated in this context. Lessons for practical implementation of advanced AGI in frameworks such as OpenCog Hyperon are briefly considered.

연구 동기 및 목표

• 패턴주의 철학과 형식적 온톨로지에 기반한 인공지능과 자연지능의 통합 이론적 기반을 구축하기 위해.
• 공통 지식 표현(유형화된 메타그래프)을 통해 인지의 상호보완성을 가능하게 하는 고수준 AGI 아키텍처를 설계하기 위해.
• 다중 기준 평가를 통한 실용적 접근을 고려한 예상 보상 최대화로서의 일반지능을 형식화하기 위해.
• Hyperon 및 SingularityNET과 같은 분산형, 오픈소스 프레임워크를 통해 자기반성적, 윤리적, 자기수정 가능한 AGI 시스템을 가능하게 하기 위해.
• 이론적 원칙을 확장 가능하고 분산된 소프트웨어 시스템과 일치시켜 고급 AGI의 실용적 구현을 이끌기 위해.

제안 방법

• 상호연결된 인지 과정을 통해 인지의 상호보완성을 강조하는 패턴주의 정신 철학을 제안한다.
• 차별화, 모순가역 논리, 동적 지식 메타그래프를 사용하여 지식을 표현하고 패턴을 단순화하는 기본 온톨로지를 개발한다.
• 코그니티브 과정을 통합하는 메커니즘으로 COFO(조합 연산 기반 함수 최적화)를 도입하며, 갈로아 연결과 접기 연산으로 기술한다.
• 일반화된 확률과 부분패턴 계층을 사용하여 다양한 인지 과제에서 단순성과 지능을 정량화한다.
• 형식화된 메타그래프 기반 지식 표현(Atomspace)을 활용하여 추론, 학습, 주의 메커니즘 간의 상호운용성과 인지의 상호보완성을 가능하게 한다.
• 분산형 AGI 시스템 내에서 AI 프로세스 간의 동적이고 분산된 통신을 위한 AI-DSL(AI 도메인 특화 언어)을 설계한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 패턴주의 철학과 형식적 온톨로지에서 어떻게 통합된 일반지능 이론을 구성할 수 있는가?
• RQ2 논리적 추론, 프로그램 학습, 주의 분배와 같은 다양한 과정 간의 인지의 상호보완성을 가능하게 하는 메커니즘은 무엇인가?
• RQ3 다중 기준에서 예상 보상 최대화로서 일반지능을 어떻게 형식화할 수 있는가?
• RQ4 COFO 기반 최적화와 메타그래프 변환은 자기수정적, 자기반성적 AGI의 탄생을 어떻게 지원하는가?
• RQ5 분산형, 오픈소스 AGI 아키텍처는 윤리적 개발을 촉진하고 중심집중적 통제를 어떻게 방지하는가?

주요 결과

• 제안된 패턴주의 프레임워크는 지능, 지식 표현, 윤리적 자기수정의 통합을 통해 일반지능에 대한 일관된 이론적 기반을 제공한다.
• 공통의 유형화된 메타그래프 지식 표현을 통해 추론, 학습, 주의 과정 간의 동적 상호작용이 가능해져 인지의 상호보완성이 실현된다.
• COFO 기반 최적화를 통해 코그니티브 연산을 조합 연산의 접기 및 펴기로 모델링할 수 있어 효율적이고 형식화 가능한 추론이 가능해진다.
• 일반화된 확률과 부분패턴 계층의 통합은 단순성과 지능을 정량화하는 형식적 측도를 제공하여 실용적 일반지능을 뒷받침한다.
• OpenCog Hyperon과 SingularityNET 기반의 분산형 AGI 시스템은 자기반성적, 윤리적, 자기수정 가능한 AGI 행동을 가능하게 하기 위해 필수적이다.
• Hyperon과 같은 프레임워크에서 이론적·실용적 일치는 지능뿐 아니라 투명성, 민주성, 윤리적 내재성까지 확보한 AGI 시스템 개발을 가능하게 한다.