인공 일반 지능의 구조적 정의

인공 일반 지능(AGI)을 추구하는 데 있어 엄밀하고 작동 가능한 정의의 지속적인 부족은 분야가 포부적인 설명과 제한적인 행동 벤치마크에 의존하게 만듭니다. 본 논문은 실질적인 전진 경로가 기능적 모방을 넘어서 형식적인 구조적 정의로 나아가야 한다고 주장합니다. 우리는 AGI를 특정 테스트를 통과하는 능력(즉, 무엇을 할 수 있는지)으로 정의하는 대신, 그것이 무엇인지: 핵심적이고 협상 불가능한 속성들로 구성된 통합 인지 아키텍처로 정의하는 프레임워크를 제안합니다. 우리는 일반 지능을 기본 아키텍처 구성요소로 분해합니다: 논리적, 직관적, 시뮬레이션 인지를 지원하는 혼합 추론 엔진; 장기 지식 보존과 역동적 적응을 위한 메모리 시스템; 자율 목표 설정과 실행을 가능하게 하는 내재적 주체성; 자기 성찰과 지속적 개선을 위한 메타인지 능력. 이러한 속성들은 선택 사항이 아니라 상호 의존적인 시스템을 형성하며, 지능은 그들의 종합에서 발생한다고 가정합니다. 이 구조적 접근법은 기존 정의보다 더 견고한 토대를 제공합니다. AGI 구축을 위한 명확한 공학적 설계도를 제시하고, 작업별 성과가 아닌 아키텍처적 이정표를 기반으로 진전을 평가하는 원칙적 방법론을 제공하며, 모호한 개념을 추구하는 담론을 검증 가능한 시스템 구축으로 재구성합니다.