[논문 리뷰] CLIC: A Framework for Distributed, On-Demand, Human-Machine Cognitive Systems

Nikolaos Mavridis, Stasinos Konstantopoulos외 7명|arXiv (Cornell University)|2013. 12. 08.

Personal Information Management and User Behavior참고 문헌 52인용 수 4

한 줄 요약

CLIC는 전통적인 인공지능 시스템의 한계를 극복하기 위해 인간과 기계 구성 요소를 통합하는 분산형, 수요 기반 인지 시스템 프레임워크를 제안한다. 이는 동적으로 재사용 가능하고, 자가 수리 기능을 갖추며, 유틸리티 기반으로 운영되는 인지 시스템을 가능하게 한다. 인간의 실시간 원격 입력과 기계 서비스를 동시에 지원하며, 가용성, 비용, 필요성에 따라 시스템을 실시간으로 조립하고 재구성할 수 있다.

ABSTRACT

Traditional Artificial Cognitive Systems (for example, intelligent robots) share a number of limitations. First, they are usually made up only of machine components; humans are only playing the role of user or supervisor. And yet, there are tasks in which the current state of the art of AI has much worse performance or is more expensive than humans: thus, it would be highly beneficial to have a systematic way of creating systems with both human and machine components, possibly with remote non-expert humans providing short-duration real-time services. Second, their components are often dedicated to only one system, and underutilized for a big part of their lifetime. Third, there is no inherent support for robust operation, and if a new better component becomes available, one cannot easily replace the old component. Fourth, they are viewed as a resource to be developed and owned, not as a utility. Thus, we are presenting CLIC: a framework for constructing cognitive systems that overcome the above limitations. The architecture of CLIC provides specific mechanisms for creating and operating cognitive systems that fulfill a set of desiderata: First, that are distributed yet situated, interacting with the physical world though sensing and actuation services, and that are also combining human as well as machine services. Second, that are made up of components that are time-shared and re-usable. Third, that provide increased robustness through self-repair. Fourth, that are constructed and reconstructed on the fly, with components that dynamically enter and exit the system during operation, on the basis of availability, pricing, and need. Importantly, fifth, the cognitive systems created and operated by CLIC do not need to be owned and can be provided on demand, as a utility; thus transforming human-machine situated intelligence to a service, and opening up many interesting opportunities.

연구 동기 및 목표

• 기계 구성 요소에만 의존하고 핵심 작업에서 인간의 참여가 없는 전통적 인공지능 시스템의 한계를 해결한다.
• 다양한 인지 시스템 간에 시간 공유 및 재사용을 가능하게 함으로써 구성 요소의 활용도 저하 문제를 해결한다.
• 실패한 구성 요소를 동적으로 교체하는 자가 수리 메커니즘을 통해 시스템의 강건성을 향상시킨다.
• 가용성과 가격에 따라 런타임 중 구성 요소가 참여하거나 이탈할 수 있도록 허용함으로써 실시간으로 시스템을 구축하고 재구성할 수 있도록 한다.
• 인간-기계 인지 시스템을 소유 자원에서 수요 기반 유틸리티로 전환하여 소유 장벽을 낮추고 접근성을 높인다.

제안 방법

• 표준화된 인터페이스를 통해 인간 및 기계 서비스를 통합하는 분산 아키텍처를 설계한다.
• 서비스를 시간 공유하고 런타임에 동적으로 조합할 수 있는 구성 요소 기반 시스템을 구현한다.
• 가용성, 성능, 비용 지표를 기반으로 구성 요소를 탐색하고 선택하는 메커니즘을 도입한다.
• 구성 요소의 건강 상태를 모니터링하고 실패하거나 최적 성능을 내지 못하는 요소를 자동으로 교체함으로써 자가 수리 기능을 통합한다.
• 서비스 기반 모델을 사용하여 인지 시스템을 유틸리티로 수요에 따라 제공할 수 있도록 하며, 구현과 소유를 분리한다.
• 프레임워크가 센서 및 액추에이터 서비스를 조율함으로써 물리 세계와의 현장 기반 상호작용을 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 인간과 기계 구성 요소를 실시간으로 동적으로 통합하여 인지 시스템을 구축할 수 있는가?
• RQ2 어떤 아키텍처 메커니즘이 분산 인지 시스템에서 강건하고 자가 수리 기능을 갖춘 운영을 가능하게 하는가?
• RQ3 사전 약속 없이도 여러 시스템 간에 구성 요소를 재사용하고 수요에 따라 조합할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ4 인간의 기여를 짧은 기간 동안의 원격 서비스 형태로 인지 시스템에 효과적으로 통합할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ5 어떻게 인지 시스템을 소유에서 분리된 유틸리티 모델로 전환할 수 있는가?

주요 결과

• CLIC는 인간과 기계 구성 요소를 동적으로 수요 기반으로 통합하여 적응성과 효율성을 크게 향상시키는 인지 시스템을 구축할 수 있다.
• 프레임워크는 가용성, 가격, 성능에 기반해 실시간으로 시스템 구성 요소를 재구성할 수 있으며, 최적의 런타임 조합을 보장한다.
• 자기 복구 메커니즘은 고장 난 구성 요소를 자동으로 감지하고 교체함으로써 장기적인 강건성을 향상시킨다.
• 시간 공유를 통해 구성 요소 재사용을 실현함으로써 비활성 자원 활용도를 낮추고 시스템 효율성을 높인다.
• 유틸리티 기반 모델을 통해 소유가 필요 없이 수요에 따라 인지 시스템을 제공할 수 있어 도입 장벽을 낮춘다.
• 아키텍처는 시스템 구축과 소유를 분리함으로써 인간-기계 인지 시스템의 확장성과 유연성 있는 구현을 가능하게 했다.