Title: A Step from Probabilistic Programming to Cognitive Architectures
ArXiv ID: 1605.01180
발행일: 2016-05-05
저자: Alexey Potapov
📝 초록 (Abstract)
:
이 논문은 인공 일반 지능(AGI) 시스템 설계에 대한 고찰을 통해, AGI가 지식 표현, 학습 방법, 추론 방법이라는 세 가지 핵심 구성 요소를 필요로 함을 강조한다. 특히, 확률 프로그래밍 언어(PPL)의 역할과 그 활용 가능성에 대해 논의하며, PPL이 보편적이고 효율적인 지식 표현 및 추론 메커니즘을 제공할 수 있음을 제시한다. 또한, AGI 시스템에서 필요한 '거대 통합 및 기능적 우아함'을 달성하기 위한 방법으로 프로그램 전문화의 필요성을 강조하고 있다.
💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
:
이 논문은 인공 일반 지능(AGI) 시스템 설계에 대한 심도 있는 분석을 제공하며, 특히 확률 프로그래밍 언어(PPL)의 역할과 그 활용 가능성에 대해 집중적으로 다룬다. AGI는 지식 표현, 학습 방법, 추론 방법이라는 세 가지 핵심 구성 요소를 필요로 하는데, 이 논문은 이러한 요소들이 어떻게 통합되어야 하는지에 대한 깊이 있는 고찰을 제공한다.
논문의 주요 내용 중 하나는 확률 프로그래밍 언어(PPL)가 AGI 시스템 설계에서 중요한 역할을 할 수 있다는 점이다. PPL은 조건부 추론을 수행하고, 생성 모델을 프로그램 형태로 명시하는 데 사용된다. 이를 통해 특정 좁은 기계 학습 방법과 유사한 보편적인 지식 표현이 가능하다는 것이다. 또한, 동일한 추론 엔진을 다양한 추론 작업에 활용할 수 있어 효율성을 극대화한다.
그러나 PPL의 한계도 명확히 제시된다. 일반적으로 지식 표현과 코드 구분이 명확하지 않은 PPL은 모든 계산 가능한 지식을 표현할 수 있다는 긍정적인 측면이 있지만, 이로 인해 효율성 문제가 발생할 수 있다. 특히 AIXI와 같은 보편 알고리즘 지능의 기본 모델은 튜링 완전한 추론을 필요로 하는데, PPL에서 이를 직접 구현하는 것은 비효율적일 수 있다는 것이다.
이 문제를 해결하기 위한 방법으로 논문에서는 프로그램 전문화의 중요성을 강조한다. 프로그램 전문화는 보편적인 추론 메커니즘을 특정 작업이나 생성 모델에 맞게 효율적으로 투영하는 자동화된 과정이다. 이를 통해 PPL은 더 효율적이고 효과적인 AGI 시스템 설계를 가능하게 한다.
논문의 또 다른 중요한 포인트는 AGI 코어에 필요한 주요 요구사항이 단순히 효율성과 일반 추론 그 자체만이 아니라는 점이다. AGI 시스템은 보편적인 추론 메커니즘을 넘어서, 숫자, 산술 연산 및 방정식에 대한 지식으로 문제를 해결해야 한다는 것이다. 이를 위해 PPL은 더욱 발전되어야 하며, 이는 프로그래밍 언어의 확장과 함께 이루어져야 한다.
논문에서 제시된 ‘is-a’ 표현 개념은 이러한 요구사항을 충족시키기 위한 방법 중 하나로 소개된다. ‘is-a’ 링크를 통해 표현과 개념이 결합되어, 시스템은 다양한 생성 모델을 자동으로 구성할 수 있다. 이를 통해 AGI는 더 효율적이고 유연한 추론 작업을 수행할 수 있게 된다.
마지막으로 논문에서는 PPL에서 CA로의 전환 가능성에 대해 논의한다. 이는 기존의 인지 구조(CA)를 개선하고, ‘거대 통합과 기능적 우아함’을 달성하는 새로운 접근 방식을 제시한다. 특히 OpenCog와 유사한 패턴 매칭을 채택하는 것이 다음 단계로 제안된다.
이 논문은 AGI 시스템 설계에 있어 확률 프로그래밍 언어의 중요성을 강조하며, 이를 통해 보다 효율적이고 통합적인 지식 표현 및 추론 메커니즘을 제공할 수 있음을 입증한다. 이러한 접근 방식은 AGI의 미래 발전 방향을 제시하고 있으며, 특히 프로그램 전문화와 ‘is-a’ 표현 개념 등이 중요한 역할을 할 것으로 예상된다.
결론:
이 논문은 확률 프로그래밍 언어(PPL)를 활용한 인공 일반 지능(AGI) 시스템 설계에 대한 깊이 있는 분석을 제공한다. PPL의 장점과 한계, 그리고 이를 극복하기 위한 프로그램 전문화와 ‘is-a’ 표현 개념 등을 통해 AGI의 미래 발전 방향을 제시하고 있다. 이러한 접근은 AGI 시스템 설계에서 중요한 역할을 할 것으로 예상되며, 효율적이고 통합적인 지식 표현 및 추론 메커니즘 구현에 대한 새로운 가능성을 열어놓는다.
📄 논문 본문 발췌 (Excerpt)
## 인공 일반 지능(AGI) 시스템 설계에 대한 고찰: 확률 프로그래밍 언어의 역할
어떤 AGI 시스템이든 지식(경험) 표현, 학습(예측) 방법, 추론(행동 선택) 방법이라는 세 가지 핵심 구성 요소에 의존해야 합니다. 이러한 요소들은 명시적이지 않을 수 있지만, 일부 시스템은 다른 것보다 더 통합적인 특성을 가질 수 있습니다. AGI 접근 방식을 특성화하는 데 이러한 요소들이 사용됩니다. 예를 들어, AIXI와 같은 보편 알고리즘 지능의 기본 모델은 프로그램 형태로 지식을 암묵적으로 표현하고, 솔로몬오프 예측과 탐색적 검색 방법을 사용하여 행동 선택을 합니다. 인지 구조(CA)는 계산 효율성을 위해 보다 제한적인 표현과 학습 방법을 일반적으로 사용합니다. 일부 아키텍처는 단일 일관된 표현과 그에 상응하는 학습 방법을 사용하여 “거대 통합 및 기능적 우아함"을 달성하지만, 표현력을 잃을 수 있습니다. 다른 아키텍처는 더 높은 표현력을 위해 매우 일반적인 지식 표현과 다양한 추론 전략을 사용하지만, CA 구성 요소 간의 통합에 어려움을 겪을 수 있습니다.
CA의 “거대 통합 및 기능적 우아함"을 위한 보다 일반화된 표현을 달성하는 것은 CA의 향후 개발 방향 중 하나입니다. 이 맥락에서 확률 프로그래밍 패러다임은 보편(튜링 완전) 표현에 대한 거대 통합과 기능적 우아함을 제공하는 이론으로 CA에 적용될 수 있다고 주장합니다. 또한, CA에서 얻은 통찰력은 확률 프로그래밍 언어(PPL)의 추가 개발에 매우 유용할 수 있음을 보여줍니다.
PPL의 기본 목적은 조건부 추론을 수행하여 생성 모델을 프로그램 형태의 무작위 선택으로 명시하는 것입니다. 사용자는 특정 좁은 기계 학습 방법과 유사한 보편 유도(모델이 임의의 프로그램을 생성할 수 있는 경우)를 나타내는 모델을 지정할 수 있습니다. 동일한 추론 엔진은 추론적 추론 작업에도 사용할 수 있습니다 (예: [3]에서 부분 합 문제 예시). 또한, 확률 프로그래밍을 통해 무료 지식 기반 추론을 수행할 수 있습니다 (예: [4]).
물론, PPL은 일반적으로 지식 표현과 코드 구분이 명확하지 않습니다. 이는 모든 계산 가능한 지식을 표현할 수 있다는 긍정적인 측면도 있습니다. 따라서 PPL은 AGI 시스템의 세 가지 핵심 구성 요소(지식 표현, 추론, 학습)를 자연스럽고 일관되게 구현하는 데 사용될 수 있습니다. 물론, PPL과 CA 사이에는 명백한 차이가 있습니다. PPL은 지식 표현, 추론 및 학습 기능을 제공하지만, 이를 실현하고 결합해야 합니다. 그러나 PPL은 CA 설계 및 구현을 편리하고 일관된 방식으로 위한 메타 도구로 적합해 보입니다. 실제 문제는 특정 아키텍처를 설계하는 것이 아니라 추론의 효율성입니다.
실제로 AIXI의 비효율성은 PPL에서 구현될 때 직접적으로 드러납니다. 튜링 불완전한 PPL은 더 효율적인 추론 방법을 사용하지만, AIXI를 재현할 수는 없습니다. 효율성과 보편성을 모두 달성하기 위한 한 가지 방법은 프로그램 전문화입니다 [5]. 이는 보편 추론 방법을 특정 작업이나 생성 모델에 맞게 효율적으로 투영하는 자동화된 프로세스입니다. PPL에서 프로그램이 주어지면 일반 추론 방법을 즉시 적용하기보다는 이를 최적화해야 합니다.
PPL에서 이러한 개념을 구현하려는 시도가 몇 가지 있습니다. 예를 들어, [6]에서는 프로그램 분석을 통해 관찰을 프로그램 뒤로 전파합니다. [7]에서는 주어진 프로그램에 맞게 PPL 추론 엔진을 전문화하는 유사한 접근 방식을 취합니다.
그러나 효율적인 프로그램 전문화에 대한 단순하고 보편적인 해결책은 존재하지 않습니다 (속도 향상이 지수적으로 가능할 수 있음). 전문화는 프로그램 분석 전문가가 필요하며, 새로운 분석 방법을 배워야 합니다.
인공 일반 지능(AGI) 시스템의 핵심 요구사항과 프로그래밍 언어의 확장
이전 부분에서 논의한 바와 같이, 효율적이고 일반적인 추론 자체가 이미 성숙한 AGI를 전제로 하는 것은 불가능합니다. 따라서 AGI 시스템은 이러한 전문가가 될 수 있는 능력을 가져야 합니다. 그럼에도 불구하고, AGI 코어에 필요한 주요 요구사항이 효율성과 일반 추론 그 자체만이 아님은 무엇일까요? 또한, PPL(프로그래밍 언어)을 더욱 발전시켜 AGI 개발과 실제 응용에 더 적합하게 만들기 위해서는 어떤 접근이 필요할까요?
간단한 처리를 살펴보겠습니다. Church 언어의 다음 프로그램은 다음과 같습니다:
(rejection-query (define x (random-integer 10)) (x (= (+ x 5) 10))
기본 PPL은 적절한 해결책을 무작위로 탐색합니다. 이는 자체가 나쁜 것은 아니지만, 어린 아이가 숫자의 기본 지식을 바탕으로 5를 더하면 10이 되는 값을 찾는 것과 유사합니다.
더 고급 PPL은 조건을 분석하고, 이를 역전파하여 x가 필연적으로 5에 동일하다는 것을 추론하고, 이 값을 샘플링할 수 있습니다. 복잡한 프로그램 분석을 구현하면 이러한 샘플링의 효율성을 높일 수 있습니다. 그러나 조건이 역전파될 수 없는 덜 일반적인 경우에서는 비엄격한 탐색 지침이나 비자명한 규칙에 의존해야 합니다.
AGI 시스템은 이러한 작업을 효율적으로 수행하기 위해 보편적인 추론 메커니즘에 의존하는 것이 아니라, 숫자, 산술 연산 및 방정식에 대한 지식으로 해결해야 합니다. 이는 계산 기계와 프로그래밍 언어 간의 핵심 차이점입니다.
