얀 르쿤, AI 혁명과 가정용 로봇 및 자율주행 차량을 위한 도전 과제를 예측하다.

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얀 르쿤(Yann LeCun) 메타의 수석 AI 과학자는 10년 말까지 인공지능의 주요 발전이 있을 것으로 전망하지만, 가정용 로봇과 완전 자율주행차 개발에 있어 기존의 도전 과제가 존재한다고 지적합니다. 그는 AI의 물리적 세계와 상호작용하는 능력을 향상시키기 위한 돌파구의 필요성을 강조하며, OpenAI의 ChatGPT와 같은 혁신에도 불구하고 AI가 여전히 현실 세계의 동력을 깊이 이해하지 못하고 있다고 말합니다. 르쿤의 목표는 동물의 지능에서 영감을 받아 물리적 환경을 정확하게 시뮬레이션하고 예측할 수 있는 시스템을 개발하는 것입니다. 그의 관점을 지지하는 요슈아 벵지오(Yoshua Bengio) QEPrize 수상자는 AI 안전의 중요성과 특히 파리에서 열릴 예정인 AI 정상 회담을 앞두고 세계적인 협력의 필요성을 강조합니다. 르쿤과 함께 벵지오, 페이페이 리(Fei-Fei Li), 젠슨 황(Jensen Huang)은 머신러닝의 중요한 기여로 50만 파운드의 엘리자베스 여왕 공학상을 수상하였으며, 이는 AI 발전의 기초입니다. 영국 과학 장관 패트릭 밸런스(Patrick Vallance)는 머신러닝이 여러 분야에서 변혁적인 잠재력을 가지고 있으며, 미래 기술 발전에서 필수적인 역할을 한다고 다시 한 번 강조합니다.

현대 인공지능 분야의 주요 인물 중 한 명이 이번 10년이 끝날 때까지 이 분야에서 중요한 변화를 예측하며, 기존 기술이 가정용 로봇 및 완전 자동화된 차량을 개발하기에는 너무 제한적이라고 주장했습니다. 마크 저커버그가 이끄는 메타의 최고 AI 과학자 얀 르쿤은 이러한 시스템이 물리적 세계를 더 잘 이해하고 상호작용하기 위해서는 새로운 발전이 필요하다고 강조했습니다. 르쿤은 화요일에 기계 학습이라는 AI의 기본적인 측면에 기여한 공로로 50만 파운드 퀸 엘리자베스 공학상을 수상한 일곱 명의 엔지니어 중 한 명으로서 이러한 의견을 밝혔습니다. 최근 오픈AI의 챗GPT 챗봇 출시 이후 산업의 발전은 AI 시스템이 인간과 유사한 인지 능력을 달성할 가능성에 대한 기대감과 우려를 동시에 높였습니다. 그럼에도 불구하고 르쿤은 AI가 인간이나 동물과 경쟁할 수 있기까지는 상당한 진전이 필요하다고 말했습니다. 그는 현재 최고 수준의 기술이 “언어를 조작하는 데 능숙하지만 물리 세계에 대한 진정한 이해가 부족하다”고 설명했습니다. “여전히 극복해야 할 많은 과학적 기술적 장벽이 있습니다. 현재 시스템의 제약을 고려할 때, 앞으로 3~5년 이내에 또 다른 AI 혁명을 목격할 가능성이 있습니다. ”라고 그는 설명했습니다. “가정용 로봇과 완전 자율 차량을 만들기 위해서는 실제 세계를 이해할 수 있는 시스템이 필요합니다. ” 르쿤은 세상에서의 행동을 예측하는 모델을 구축하여 물리적 현실을 “이해”하려는 시스템 개발에 집중하고 있습니다.

그는 현재 AI의 상태에 대해 “우리는 아직 인간 지능 수준에 도달하지 못했습니다. 고양이 또는 쥐만큼 지능적인 시스템을 만드는 것은 매우 중요한 성과가 될 것입니다. ”라고 말했습니다. 또 다른 QEPrize 수상자인 요슈아 벵지오도 안전 문제를 해결하는 방향으로 기술 발전이 이루어져야 한다고 경고하며, 다가오는 파리 글로벌 AI 정상 회담이 이러한 문제를 다루기를 촉구했습니다. “저는 세계 지도자들이 우리가 만들어내는 힘의 이점과 잠재적 위험의 규모를 충분히 이해하기를 바랍니다. ”라고 그는 말했습니다. 2018년 벵지오, 르쿤, 제프리 힌턴은 컴퓨팅 분야의 노벨상으로 여겨지는 튜링상을 수상했으며, 힌턴은 화요일 퀸 엘리자베스 상 수상자로도 이름을 올렸습니다. 이 인식은 AI 선구자들이 작년에 두 개의 노벨상을 수상한 데 이어서 이루어진 것입니다: 힌턴은 올해의 QEPrize 수상자인 미국 물리학자 존 홉필드와 물리학 부문 노벨상을 공동 수상했고, 구글 딥마인드 팀은 화학 부문에서 인정받았습니다. 기계 학습은 AI 개발에 있어 중요한 과정으로, 컴퓨터가 직접적인 지시가 아닌 데이터 분석을 통해 “학습”할 수 있도록 하여, 다음 단어를 예측하는 등의 정보에 기반한 예측이나 결정을 가능하게 합니다. 2025년 QEPrize의 다른 수상자에는 이미지넷의 창립자인 중국계 미국인 컴퓨터 과학자 페이페이 리, AI 시스템 운영 및 훈련에 사용되는 칩의 주요 제조업체인 엔비디아의 CEO 젠슨 황, 엔비디아의 수석 과학자 빌 달리가 포함됩니다. 퀸 엘리자베스 상 재단의 의장인 패트릭 밸랜스는 기계 학습의 영향이 다양한 산업, 경제 및 지구 전반에 걸쳐 느껴지고 있다고 언급했습니다. 그는 연간 이 상이 “전 세계 수십억의 삶에 상당한 영향을 미친 혁신을 창출한 엔지니어”를 기리는 것이라고 말했습니다.