"So where do you see this space going in the next few years? I think we'll see a few things. One, I think we'll see more and more capable generative AI capabilities that really make us at some point confident that we can create really amazing simulations basically just with generative AI, and that will unlock a lot of potential for robotics, for entertainment and so on.
The other thing that we'll see is I think we'll see systems that make really amazing use of these humongous context windows and build basically open-ended self-improvement loops based on those. I think that's my two bets. I think that and also the things that I'm personally quite excited about."

“그렇다면 앞으로 몇 년 안에 이 분야가 어디로 갈 것으로 보십니까? 몇 가지를 보게 될 것 같습니다. 첫째, 제너레이티브 AI의 성능이 점점 더 향상되어 언젠가는 제너레이티브 AI만으로 정말 놀라운 시뮬레이션을 만들 수 있다는 확신을 갖게 될 것이며, 이는 로봇 공학, 엔터테인먼트 등에 많은 잠재력을 열어줄 것입니다.

또 다른 한 가지는 이 거대한 컨텍스트 창을 정말 놀랍게 활용하고 이를 기반으로 기본적으로 개방형 자기 개선 루프를 구축하는 시스템을 보게 될 것이라고 생각합니다. 이것이 저의 두 가지 예상입니다. 그리고 개인적으로도 상당히 기대되는 부분이기도 합니다.”

생성적 AI의 발전: 앞으로 몇 년 안에 생성적 AI가 더욱 발전하여 매우 정교한 시뮬레이션을 만들 수 있을 것이며, 이를 통해 로봇 공학, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 큰 잠재력을 발휘할 것이라고 예측합니다.

큰 컨텍스트 윈도우를 활용한 자기 개선 시스템: 대규모 언어 모델(LLM)이 더 큰 컨텍스트 창을 활용해 스스로 학습하고 개선하는 시스템이 등장할 것이라고 봅니다. 이러한 시스템은 더 많은 데이터를 활용하여 스스로를 개선하고, 오픈엔디드 자기 개선 루프를 통해 더욱 발전할 수 있을 것으로 예측됩니다.

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이 영상은 AI 연구자 팀 록트리(Tim Rocktäschel)와 슬링샷 AI(Slingshot AI) 공동 창립자 다니엘이 참여한 인터뷰로, 인공지능의 "오픈엔디드(Open-Ended)" 시스템에 대해 논의합니다. 이 개념은 AI가 스스로 학습하고, 목표를 설정하며, 인간이 생각하지 못한 문제의 해결책을 발견하는 방식으로 스스로 발전하는 시스템을 말합니다.

다니엘은 슬링샷 AI가 정신 건강에 특화된 대화형 AI 모델을 개발하고 있다고 설명합니다. 슬링샷은 심리학을 이해하고 사람들의 정신 건강 여정을 돕는 AI를 만들고 있으며, 이를 통해 인간의 마음을 모델링하려고 합니다.

팀 록트리는 구글 딥마인드에서 진행 중인 연구에 대해 설명하며, 특히 "프롬프트 브리더(Prompt Breeder)"와 같은 자기 개선(self-improvement) 시스템을 언급합니다. 이 시스템은 AI가 스스로 프롬프트를 개선해 더 나은 답을 도출하는 방식입니다. 이러한 시스템은 "생성적 인터랙티브 환경"과 같은 기술을 활용해 더 다양한 문제 해결 방법을 발견할 수 있게 합니다.

대화에서는 오픈엔디드 시스템이 인간의 창의성, 진화, 기술 발전 등을 어떻게 모방할 수 있는지에 대해 논의됩니다. 특히, AI가 기존의 데이터로만 학습하는 것이 아니라 스스로 학습 환경을 구축하고 진화하는 방식으로 발전해야 한다고 주장합니다.

결국, AI가 더욱 일반화된 문제 해결 능력을 갖추기 위해서는 오픈엔디드 시스템이 필수적이라는 의견이 강조됩니다.

또 팀 록트리는 "오픈엔디드 시스템"과 "자기 개선 AI"가 어떻게 발전할 수 있는지에 대해 설명하면서, 초지능으로 이어질 수 있는 경로에 대한 언급을 했습니다.

그는 AI가 스스로 목표를 설정하고 문제를 해결하는 능력을 갖추게 되면서, 인간이 상상하지 못한 해결책을 제시하고 더 나아가 초지능에 도달할 수 있는 잠재성을 가지고 있다고 말했습니다. 또 알파고(AlphaGo)와 같은 시스템이 인간 수준을 넘어선 예로 언급되었고, 이러한 기술들이 어떻게 초지능으로 발전할 수 있을지를 설명하는 내용이 있었습니다.