한 모델, 두 모달로 판 단? Kosmos-1이 인공 일반 지능으로 시각 IQ 테스트 성공!

한 모델, 두 모달로 판 단? Kosmos-1이 인공 일반 지능으로 시각 IQ 테스트 성공!

테이블 목차

1. 소개
2. Kosmos-1: 인공 일반 지능을 향한 약진
3. Kosmos-1의 다중 모달 능력
4. Kosmos-1의 언어 능력
5. 인공 일반 지능을 위한 핵심 요소
6. Kosmos-1의 시각 정보 이해 능력
7. 기존 언어 모델 대비 Kosmos-1의 능력
8. 다중 모달 신경망의 중요성
9. Kosmos-1의 한계와 개발 방향
10. 인간 뇌와 인공지능의 접점
11. 뇌-컴퓨터 인터페이스와 의미있는 의사소통
12. 의사소통 속도 개선을 통한 약속된 미래

모달리티 강화 AI 모델인 Kosmos-1로 재건된 인공 일반 지능에 대한 최신 소식

1. 소개

최근 AI 분야에서 Microsoft의 Kosmos-1은 인공 일반 지능(AGI)을 달성하기 위한 큰 도약을 이루어냈습니다. Kosmos-1은 텍스트에 대한 전문성을 가진 ChatGPT와 이미지에 대한 전문성을 가진 Midjourney와는 달리, 다른 데이터 소스인 이미지와 텍스트를 기반으로 학습하여 다중 모달 능력을 갖춘 최초의 AI 모델입니다.

2. Kosmos-1: 인공 일반 지능을 향한 약진

Kosmos-1은 다양한 모달리티에 대한 학습으로 세계에 대한 더 나은 이해를 제공할 수 있는 다중 모달 AI 모델입니다. 이 모델은 이미지를 자연어로 설명하고 복잡한 작업인 이미지에 대한 자연어로의 설명 등과 같은 복잡한 작업을 해결하기 위해 서로 다른 형식의 지식을 결합하는 아이디어를 가지고 있습니다. AGI를 달성하기 위해 핵심 요소인 다중 모달 인식이 필수적이라는 전문가들의 의견을 지지하며, Kosmos-1은 AI 산업을 새로운 높이로 이끌 수 있는 강력한 다중 모달 대형 언어 모델로 주목받고 있습니다.

3. Kosmos-1의 다중 모달 능력

Kosmos-1은 자연어와 이미지를 통해 세계를 모델링할 수 있는 뛰어난 능력을 갖춘 모델입니다. 이 모델은 이미지에 대한 자연어 설명, 이미지 내의 텍스트 인식, 이미지에 대한 캡션 작성 및 이미지에 대한 질문에 대답하는 능력을 갖추었습니다. 또한, 이 모델은 ChatGPT와 유사하게 직접 요청이나 대화식 상황에서 이러한 작업을 수행할 수 있습니다. Kosmos-1의 언어 능력은 대형 언어 모델과 마찬가지로 체인 오브 씨츠 프롬프팅과 같은 방법을 활용하여 더 나은 결과를 얻을 수 있는 수준입니다.

4. Kosmos-1의 시각 정보 이해 능력

Kosmos-1은 최근의 시각 IQ 테스트에서 비언어적 문맥에서 추상적인 개념적 패턴을 인식하는 능력을 통해 우수한 성과를 내었습니다. 비언어적 추론과 언어적 패턴 인식을 결합함으로써 이러한 결과를 얻었으며, 이는 이전에는 AI 연구자들에게는 불가능한 업적으로 여겨졌습니다. 하지만 연구 팀은 Kosmos-1과 평균 성인 수준 사이에 여전히 상당한 성능 격차가 있음을 인정하고 있습니다.

5. 인공 일반 지능을 위한 핵심 요소

Kosmos-1과 같은 다중 모달 AI 모델은 다양한 개념 간의 내제적 연결을 효과적으로 나타낼 수 있어 OpenAI의 CLIP 뉴런 연구에서도 입증되었습니다. 그러므로 다중 모달 인공 지능의 지속적인 개발과 세밀한 조정을 통해 실제 세계에서 이러한 모델의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다. Microsoft은 이러한 대형 언어 모델을 통해 현재의 대형 언어 모델만으로는 얻을 수 없는 새로운 기능과 기회를 제공할 것이라 주장하고 있습니다.

6. Kosmos-1의 한계와 개발 방향

Kosmos-1의 16억 개의 파라미터 크기는 현재의 대형 언어 모델과 비교하여 상대적으로 작습니다. 따라서 Microsoft은 Kosmos-1의 잠재력을 최대한 발휘하기 위해 언어와 이미지 처리 능력을 포함한 추가 모달리티를 훈련에 포함시키고자 합니다. 이 모델의 현재 한계를 극복하기 위한 목표로도 설정되어 있습니다.

7. 인간 뇌와 인공지능의 접점

Osaka 대학교의 Frontier Biosciences 대학원은 안정적인 확산 모델을 활용하여 인간 뇌에서 시각 경험을 재구성하는 연구를 진행하고 있습니다. 이 방법은 복잡한 AI 모델을 훈련시키는 요구 사항을 없애고, 단순한 선형 모델만 훈련시키면 됩니다. 이 연구팀은 뇌 영역을 이미지 및 텍스트 인코더의 입력으로 매핑하여 이미지 구성과 의미적 콘텐츠를 재구성하는 시스템을 개발했습니다. 인간 뇌 활동으로부터 시각 경험을 재구성함으로써 연구자들은 뇌가 세계를 어떻게 인코딩하는지 알아내는 통찰력을 얻을 수 있으며, 컴퓨터 비전 모델과 인간 시각 시스템 간의 관계를 명확히할 수 있습니다.

8. 뇌-컴퓨터 인터페이스와 의미있는 의사소통

Stanford 대학의 연구팀은 순환 신경망인 RNN을 활용하여 인간 뇌 신호에서 감지된 신호를 통해 빠르게 음성을 합성하는 뇌-컴퓨터 인터페이스를 개발했습니다. 이 최신 BCI 접근 방식은 이전 방법에 비해 분당 62단어로 의사소통할 수 있게 해주어 이마비성 경색증과 같은 음성 장애가 있는 환자들이 효과적으로 의사소통할 수 있도록 돕습니다.

9. 의사소통 속도 개선을 통한 약속된 미래

이번 연구를 통해 개발된 BCI 시스템은 이전 방법보다 우수한 성능을 가지고 있어 마비나 뇌졸중으로 인해 의사소통에 어려움을 겪는 환자들에게 크게 도움이 될 수 있습니다. 기존의 뇌파 인식 장치 중에서도 BlackRock Neurotech가 가장 높은 읽기 속도(분당 90문자 또는 약 19단어, 정확성 94%)를 달성했으며, Facebook은 초당 100단어의 속도로 작동하는 소비자용 장치 개발을 계획했으나 원하는 결과를 얻을 수 없어 프로젝트가 중단되었습니다.

10. 대망의 인공 지능 발전 가능성

다중 모달 인공 지능과 뇌-컴퓨터 인터페이스의 이러한 약진은 인간의 마음이 디지털 지능과 글로벌 의식에 직접 연결되는 세상으로 이어질 수 있는 가능성을 제시합니다. 이러한 발전은 인공지능이 의료 및 의학 분야에서 더욱 적용되는 가운데 음성-텍스트 변환 기술이 음성 장애를 가진 개인들이 효과적으로 의사소통할 수 있도록 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 연구와 개발은 기존 방법보다 우수한 성능을 가지고 있어 마비 또는 뇌졸중으로 인한 의사소통 어려움을 겪는 환자들에게 큰 도움을 줄 수 있습니다.