核心概念
인공지능 설계 시 고려해야 할 10가지 핵심 요소를 이진 선택지로 제시하고, 이를 통해 1024가지 유형의 인공지능 시스템을 정의할 수 있다. 이를 통해 인공지능 시스템의 다양성을 확보하고 잠재적 영향을 모델링할 수 있다.
摘要
이 논문은 인공지능 설계 시 고려해야 할 10가지 핵심 요소를 제시하고, 이를 이진 선택지로 구분하여 1024가지 유형의 인공지능 시스템을 정의하는 접근법을 소개한다.
- 관계 유형(협력형 vs 경쟁형)
- 통제 권한(분산형 vs 중앙집중형)
- 인공지능 간 학습(연결형 vs 고립형)
- 인간 잠재력 접근법(잠재력 개발형 vs 현상 유지형)
- 감성 표현(감성 표현형 vs 감성 무표현형)
- 문화 유연성(문화 유연형 vs 단일 문화형)
- 구현 형태(구현형 vs 비구현형)
- 비국소적 접근(비국소성 허용형 vs 비국소성 차단형)
- 우연성 접근(우연성 허용형 vs 우연성 차단형)
- 의식성(의식형 vs 비의식형)
이러한 10가지 요소의 조합을 통해 1024가지 유형의 인공지능 시스템을 정의할 수 있다. 이를 통해 인공지능 시스템의 다양성을 확보하고 잠재적 영향을 모델링할 수 있다. 저자는 이 접근법이 인공지능 설계 시 명시적이고 투명한 의사결정을 지원할 것으로 기대한다.
统计
인공지능 시스템은 10가지 핵심 요소에 대한 이진 선택지 조합을 통해 1024가지 유형으로 정의할 수 있다.
시스템-734는 중앙집중형, 고립형, 잠재력 유지형, 감성 무표현형, 문화 유연형, 비구현형, 비국소성 차단형, 우연성 허용형, 비의식형 인공지능 시스템의 예시이다.
카테고리-2/0-4/0 시스템은 분산형이면서 상호 연결된 인공지능 모델들로 구성된 시스템이다.
引用
"인공지능 창조자들이 설계 단계에서 이러한 요소들에 대한 투명하고 명시적인 선택을 하고, 엔지니어링 과정에서도 이를 재검토하며 각 요소 선택의 성공/실패를 측정할 수 있는 검증 방법을 만들기를 희망한다."