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마인드AI

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마인드AI(Mind AI)
마인드AI(Mind AI)
폴 리(Paul Lee) 대표이사
조슈아 홍(Joshua Hong) 공동창업자

마인드AI(마인드에이아이, Mind AI)는 블록체인 기반 인공지능(AI) 프로젝트이다. 마인드AI는 사람처럼 스스로 생각할 수 있고, 읽고 쓰는 자연 언어 처리 기술을 바탕으로 논리적으로 생각할 수 있는, 이전에는 보지 못한 새로운 인공지능이다. 중요한 점은 마인드AI는 대용량 자료가 필요한 기존 인공지능 시스템과 달리, 완전히 새로운 데이터 구조에 기반한 핵심 추론(reasoning) 엔진이라는 것이다. 즉, 대용랑 데이터가 필요하지 않은 완전히 새로운 구조의 인공지능 시스템이다.

개요

마인드AI는 범용 인공지능에 대한 완전히 새로운 접근을 제공하기 위해 만들어졌다. 범용인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)이란, 사람과 같은 지능을 갖춘, 인공지능 연구의 궁극적 목표 중 하나로, 스스로의 경험을 통해 학습하고 신경망과 진화적 학습(창의적)과 강화된 로직 시스템과 추상적 추론이라는 알로리즘을 통해 개발된다. 즉, 다양한 종류의 학습이 AI의 경험과 접목이 되면서 역동적인 지식을 얻게 된다. 이렇게 되면 앞으로 인간 생활에 유용한 가사 및 육아 도우미 로봇, 영업 담당 로봇 등이 만들어질 수 있다. 쉽게 말해 범용 인공지능은 일반인 수준의 지능을 구현한 시스템이다. 이러한 범용인공지능을 개발하기 위해 마인드AI는 슈퍼컴퓨터 및 대용량 자료를 필요로 하는 구조를 구축하기보다는, 캐노니컬(canonical)이라고 불리는 국제적으로 특허 받은, 지금까지 없던 완전히 새로운 데이터 구조에 기반한 심볼(symbol) 추론(reasoning) 엔진을 만들었다.[1]

비전 및 목표

Mind AI는 인지적으로 학습하고 성장할 수 있기 때문에 언어에 대해 제한이 없고 고유의 결론을 도출하기 위해 슈퍼컴퓨터 혹은 대용량 데이터가 필요하지 않는다. 숙련된 작가처럼 자연 언어의 문맥에 기초하여 거듭되는 의미의 변화뿐 아니라 언어적 미묘한 차이를 이해, 인식, 적용 그리고 확장한다. 뿐만 아니라 마인드AI는 집단지성을 이용하여 인류가 직면한 엄청난 과제들과 전 세계적으로 긴급한 문제들 일부를 해결할 수 있게 하는 생태계이기도 하다. 마인드AI를 통해 이루고자 하는 몇 가지 중요한 점이 있다. 먼저, 이 새로운 생태계에 합류 및 공동 창조를 돕는 전 세계의 컴퓨터 공학, 기계 학습, 그리고 데이터 과학 커뮤니티에서 가장 훌륭한 인재들에게 재정적 인센티브를 구조를 제공하고자 한다. 둘째, 인공지능이 오늘날 선진국이나 기업의 자본, 연산력, 데이터 등에 대한 절대적 통제를 통해 그들의 이윤 창출을 위한 군비 확장 경쟁이 되는 걸 막는 것을 돕고자 한다. 마지막으로, 다른 탈중앙화된 블록체인 기반 시스템들과 상호 운영이 가능하게 만들고자 한다.[1]

주요 인물

  • 폴 리(Paul Lee) : 폴 리는 마인드AI의 창업자이자 대표이사이다. 폴 리는 임상의(臨床醫)이자 과학자, 그리고 사업가이다. 그는 St Paul's School과 옥스퍼드 대학교(Oxford University)를 분자 세포 생화학 전공으로 졸업하였으며 한국 가톨릭대학교 의과대학에서 의학 박사 학위를 취득하였다. 또한 그는 2013년에 Futuremed 전공, 2014년엔 Exponential Medicine(지수 의학) 전공으로 싱귤래리티 대학교(Singularity University)를 졸업하였다. Curely & Kuddly의 대표이사 이자 공동 설립자로, 플랫폼을 미국의 건강과 애완동물 건강 산업에서 60억 명의 시청자를 확보한 세계적으로도 엄청난 규모의 미디어 채널 중의 하나로 성장시켰다. 폴 리는 대한민국 육군에서 중위 군의관 및 용인 포곡면 보건소의 책임자로 복무하였으며 또한 전 세계적 Exponential Technology(지수 기술)의 성장 허브인 JNP LAB을 서울에 공동 설립하였다.
  • 조슈아 홍(Joshua Hong) : 조슈아 홍은 마인드AI의 공동창업자이다. 조슈아 홍은 Serial, Internet-media Entrepreneur이자 벤처 투자자이다. 그는 Accenture에서 기술 및 사업 전략 컨설턴트로 근무하였으며 도이치 은행(Deutsche bank)에서는 국제 투자 은행 업무 및 기업 인수 합병 부서에서 근무하였다. 그 이전에는 북미권 최초 부분 유료화 게임인 MMORPG(멀티플레이 온라인 롤 플레잉 게임) 공급자 GamersFirst를 시작하였고, 그것은 이후에 미국, 인도, 브라질 및 터키에 지사가 있는 서구권에서 가장 거대한 부분 유료화 MMORPG의 공급자 중 하나로 성장하였다. 그는 또한 아시아에서 가상 게임 자산 거래 플랫폼, 북미에서는 게이머들을 위한 거대 암호화폐 납부 플랫폼 중 하나인 Playspan의 초기 투자자, 주주 및 임원으로서 시작했는데 그것인 이후 비자카드( Visa International)에 의해 합병되었다. 그는 2010년에 Entrepreneurship Award에서 지역 사업 언론 부문 우수상을 받았으며 2011년엔 40세 미만 사업가 40명 중 한 명으로 선발되었다. 조슈아 홍은 1억 5천만 달러 규모의 초기 벤처 펀드의 설립자이자 GP(General Partner)이다.[1]

특징

마인드AI 추론 엔진

마인드AI는 인간과 같은 추론을 수행하기 위하여 자연 언어를 그 고유의 새로운 데이터 구조로 변환하는 인공지능 엔진이다. 마인드AI의 기초 기술의 근본은 캐노니컬(canonical)이라 불리는 추론의 기본 단위이다. 마인드AI은 캐노니컬 혹은 여러 캐노니컬들을 사용하여 자연 언어로 입력될 수 있는 어떤 것도 모형화될 수 있다. 캐노니컬을 추론의 단위라고 부른 이유는 인간이 문제를 해결하고 질문에 답하기 위해 사용하는 세 가지 종류의 논리적 추론을 구현하기 때문이다. 언어가 캐노니컬 형태로 변환될 때, 논리가 자연적으로 그 구조에서 발생한다. 그러므로, 그 추론의 기본 단위가 상호 작용이 가능할 때 기계는 논리적 추론이 가능하다. 지식은 의미상으로 인코딩되는데 이는 같은 아이디어가 다른 방법들로 구현될 수 있다는 걸 의미하지만, 의미가 같으면 그것으로 무엇을 할지 알게 된다. 온톨로지는 마인드AI 엔진을 구동하는 연료이다. 이러한 온톨로지는 고차원, 일반적 규칙 혹은 특정 도메인이나 시나리오에만 적용 가능한 도메인 특정적인 규칙이 될 수 있다. 한번 온톨로지가 모이면, 어느 도메인이든 적용 가능한 마인드AI에 의해 지식으로 사용된다. 이것이 마인드AI 엔진을 극도로 강력하게 하는 또 다른 특징이다.[1]

정보 이론(Theory of Information)

상향성과 하향성의 측면서에 정보의 함수 이론인 새로운 패러다임을 제시하고자 하는데, 특정 행동 양식이 그것의 상태로 표현도니다. 정보는 잠재력의 변화로 정의되며 한 단계 더 나아간 정의로는 측정(Measurement)은 정보의 변화로 정의된다. 정보의 함수적 표현에 대해 자세히 살펴보면, 우리는 의미를 'Change in state(상태의 변화)'로 설명한다. 그 결과, 측정은 한 상태가 다른 상태로 바뀌는 변화인 것이다. 이러한 설명 방식에 의하면 측정은 인과관계(Causation)와 동일한 본질적 특징을 갖는다는 걸 이해할 수 있다.[2]

상위 온톨로지

상위 온톨로지는 술어(Predicate)들의 집합으로 이를 통해 세상의 근본적인 생각과 기능이 시스템으로 녹아든다. 글로벌 온톨로지는 추론의 실체에 대한 기초로써 불변하거나, 거의 변하지 않는 정보들을 가진 것으로 추정된다. 예를 들자면, 물리적인 물체는 질량을 가지며, 물체들이 얼마나 서로 근접한가에 의해 그 질량들은 중력의 증가를 초래한다. 우리는 시스템이 이미 이해하는 방식으로 새 정보를 동화시키기 위해 상위 온톨로지 개발 혹은 획득을 한다. 존재하는 것들의 모든 기본적 개념들과 어떻게 과정이 작동하는지를 인코딩하기 위한 가장 효율적 방법을 파악하기 위해선 기존의 상위 온톨로지를 활용할 수 있다. 왜, 어떻게, 언제 온톨로지 레지스터에 새로운 온톨로지를 추가하는 것에 대한 근거를 제공하는 것은 기초 온톨로지를 추가로 구축하는 또 다른 단계이다. 일반적으로 모든 다양한 부문들에 대한 설명이 있어야하며 캐노니컬 용어에서는 모든 정보 항목에 대한 설명이 캐노니컬의 하단에 표시된다. [2]

정보 구분(Compartmentalization)

마인드AI는 정보가 저장되는 4가지 단계는 글로벌, 로컬, 사용자와 세션이라고 설명한다.

  • 글로벌 : 모든 것의 이해를 위한 기저에 존재하는 보편적으로 관련이 있고 불변하는 지식을 설명하는 상위 온톨로지를 보유한다.
  • 로컬(혹은 도메인 정보) : 특정 관심 도메인에 적용되는 지식을 보유하고 있는 하위 계층 구조에 존재한다.
  • 사용자 : 사용자의 개요 및 특정 사항에 대한 이력을 보유하고, 해당 사용자와 관련되는 정보의 문맥화를 돕는 데 사용한다.
  • 세션 : 사용자가 로그인을 할 때부터 로그아웃을 할 때까지 유효한 일시적 정보이다.[2]

문맥화와 온톨로지 버전 관리

마인드AI가 작업하는 모든 데이터의 문맥은 마인드AI에서 약술한 정보의 근본적 정의에 내재되어 있다. 문맥화는 새로운 증거가 현재 시스템 내의 현재 지식보다 앞서 있을 때, 정보의 개정작업 뿐만 아니라 캐노니컬 네트워크를 최적으로 탐색하는 것에 있어서도 중요하다. 일반적으로 마인드AI에선 오래된 데이터를 삭제하진 않지만, 사용이 중지된 것으로 문맥화한다. 이는 온톨로지 버전 관리의 핵심이다. 이전과 현재의 결과를 비교하기 위해 이전 사고 방식을 벗어난 다른 방식으로도 프로세스를 작동시킬 수 있으며 이러한 점이 마인드AI의 시스템이 보유하는 장점들 중 가장 돋보이는 것으로 정적인 규칙 모음에 근거하여 도출되는 기존의 심볼릭 시스템과 대조되는 가장 큰 차별점이다. 마인드AI에선 기술적으로나 암묵적으로 캐노니컬의 모든 부분은 다른 부분의 문맥이라고 설명한다. 이는 명시적 문맥 노드는 논리적 과정에서의 사용뿐만 아니라 정보 검색의 용이성 및 정보 분류를 돕기 휘해 특정적으로 설계가 되어 있는 것이라고 설명했다.[2]

의미의 가변성/ 온톨로지 토폴로지 (Semantic Fluidity/ Ontological Topology)

수학의 한 분야인 토폴로지(위상 기하학)에서, 커피잔과 도넛은 각각 구멍이 하나 있는 것과 같은 공통된 특성으로 인해 동일한 것으로 간주된다고 나와 있다. 마인드AI는 온톨로지 토폴로지에서의 두 표현은 의미론적으로는 동일하다고 설명한다. 이는 두 캐노니컬 형태가 구조적으로 동일하지 않다고 해서 둘이 무조건 다른 의미를 가져야 한다는 것은 아니다. 마인드AI의 시스템에는 동의어를 모델링하는 여러 방법이 있는데, 가장 직접적인 방법은 상대적으로 상호 교환이 가능한 동의어 사이에서도 두 단어의 사용을 현재의 것으로 유지하는 어휘 의미상의 미묘한 차이가 잇는 것을 파악하는 것이라고 말한다. 이런 식으로 효과 측면서에 하나의 단어가 다른 단어의 의미로 파생되고 의미하는 것으로 정의된 캐노니컬을 설정하면 그 의미들을 분화시키는 세부적 차이가 해당 단어의 질적인 특성에 의해 식별되도록 한다. 온톨로지 토폴로지의 또 다른 방법은 두 캐노니컬이 동일한 귀납적(Inductive) 측면을 공유하면 기능적으로 동일하다는 사실에 기반한다. 이런식으로 동일한 기능을 수행하는 두 어휘는 의미적으로 유사하다고 일컫는다. 또한 온톨로지 토폴로지는 심볼릭 AI와 연관된 큰 취약점을 해결한다.[2]

다른 인공지능과의 차이점

마인드AI는 다른 신경만 기반의 머신러닝(ML) 체계의 접근과 비교할 때 여러가지 이유로 차이점이 있다. 첫번째로, 캐노니컬 안의 노드와 링크는 우리에게 명백해서, 행위자가 마인드AI 엔진이 어떠한 것을 학습했고 안 했는지를 알 수 있도록 한다. 두번째로, 마인드AI 엔진은 기존의 논리를 보유하게 하되 다른 것으로 대체될 때는 왜 이전의 논리에 오류가 있는지에 대한 지식 축적을 가능하게 하는 온톨로지 버전 관리를 지원한다. 세번째로, 다른 오픈소스 인공지능 생태계와 상호 운용을 가능하게 하는데, 이를 통해 탈중앙화된 인공지능 세계의 실질적인 중앙 처리 장치(CPU)가 된다. 네번째로는, 마인드AI 엔진은 그 고유의 이론(메타 이론)과 술부를 개발하기 위해 진화할 것이다. 마지막으로, 마인드AI 플랫폼은 인류에 대한 악의를 억제 혹은 차단하는(킬 스위치) 도덕적으로 이끌어지는 탈중앙화된 자율적 기관(DAO)이다.[1] 오늘날 인공지능 분야에서 가장 흔히 사용하는 기술인 딥러닝을 중심으로 한 인공지능 제2의 물결이 데이터 과학자를 필요로 했다면, 인공지능 제3의 물결은 도덕과 윤리가 필요하므로 마인드 AI 프로그램을 오픈소스화하고 전 세계 커뮤니티가 이 프로젝트의 성장에 동참할 수 있도록 할 계획이다.

블록체인

마인드AI는 엔진 및 캐노니컬의 양이 Minimum Viable Product(MVP)에 다다르면, 그 플랫폼은 토큰화된 인센티브 프로그램을 통해 온톨로지 및 디앱 개발 과정을 크라우드소싱 및 게임화할 계획이다. 마인드AI 엔진은 생태계의 성장에 지속적으로 기여하는 가장 뛰어난 생각들을 끌어 모으고 동기부여할 오픈소스 프로젝트로서 글로벌 개발 커뮤니티에서 손쉽게 접근 가능할 것이다. 게임화된 인간대 기계 인터페이스를 활용하는 크라우드소싱된 온톨로지 결과물의 공개 암호화 키는 혁신적인 레저-레스(Ledger-less) 블록체인 TODA에서 변경 불가능하게 기록될 것이고, 그에 해당한 비공개 복호화 키를 통해 접근될 것이다. 마인드AI의 블록체인은 그 네트워크를 통해 최소 98%의 에너지 소비를 줄인다는 합의 알고리즘 실질작업증명(PoAW; Proof-of-Actual-Work)을 토대로 둔다. 이는 마이너(Miner)와 같은 특정 네트워크 기여자에 대한 의존을 제거한다. 소프트웨어 혹은 에이전트가 디앱을 개발할 때마다, 특정 인지적 추론 임무를 수행하는 캐노니컬 구조를 생성하기 위해서는 마인드 엔진 및 관련된 온톨로지 술부에 접근해야 한다. 전체 작업 과정은 Layer-Zero에서 높은 처리량을 지원하는 블록체인인 TODA 프로토콜에 기반해 설계된 스마트 계약의 복잡한 사용을 통해 보장될 것이다.[1]

생태계

마인드AI에선 인공지능의 힘을 민주화하는 것이 전반적인 목표이다. 이것이 마인드AI 엔진이 글로벌 커뮤니티 없이는 작동할 수 없도록 생태계가 만들어지는 이유이다. 마인드AI이 작동하기 위해선 온톨로지가 필요하며 마인드AI 생태계는 다수의 도메인에서 다양한 문제들을 해결하기 위해 필요한 온톨로지를 크라우드소싱하는 방식으로 구축된다. 크라우드소싱된 온톨로지는 단일 개체에 의해 소유되는 것이 아닌 기여자의 커뮤니티에 의해 소유된다.

  • 온톨로지스트(Ontologists) : 마인드AI 생태계 안에서 온톨로지를 데이터베이스에 기여하는 모든 에이전트를 의미한다. 어떤 사람이라도 마인드AI가 정보를 문맥화 하는걸 돕기위해 지역 및 문화적 방언을 포함한 온톨로지 입력이 가능하며 인공지능 엔진에 필수적인 연료를 제공하기 때문에 마인드AI 엔진과 생태계 전체의 성장에 대단히 중요하다.
  • 개발자들 : 마인드AI 엔진과 온톨로지 데이터베이스를 활용하는 탈중앙화된 애플리케이션 혹은 다른 소프트웨어를 만드는 개인이나 사업체이다. 온톨로지를 공유하고 마인드AI와 그 온톨로지를 사용하며 기여하는 개발자들은 그 온톨로지를 사용하기 위한 돈을 본질적으로 돌려받을 것이고 마인드AI 사용료 또한 많이 줄어들 것이다. 또한 특정 도메인에서 온톨로지 데이터베이스에 기여하는 선구자들은, 온톨로지를 사용하는 같은 도메인의 경쟁자나 다른 사업체, 개발자로부터 현금화도 가능하다.
  • 소비자 : 소비자는 마인드AI 엔진에 의해 작동되는 디앱 혹은 소프트웨어를 사용하는 개인이다. 그들은 마인드AI 엔진의 백엔드를 활용하는 상품의 최종 사용자이기에 마인드AI의 일부라는 걸 지각하지 못할 수도 있다. 마인드AI 생태계에서 디앱 혹은 소프트웨어를 통해 상품이나 서비스에 지급하는 소비자는 생태계의 성장에 기여하게 된다.
  • 투명성 및 민주주의 : 블록체인 기술의 특징 중에 하나는 투명하다는 것이다. 이 투명성은 마인드AI 생태계의 2가치 측면에서 중요시된다. 첫번째는 보상의 분배를 위해서이며 스마트 계약 기반 보상 분배 시스템은 투명해야한다. 두번째는 커뮤니티의 투표를 위해서인데, 커뮤니티가 윤리 상위 온톨로지에 관한 투표를 하기위해 모인다면 민주화된 시스템이 한 단체의 이점을 위해 이용당하는것이 아님을 증명하기 위해 투명해야한다.
  • 글로벌 보상 시스템 : 디지털 세계에서 경계는 무의미하지만, 경계를 초월한 글로벌 결제는 여전히 극도로 느리고, 비싸며 복잡하다. 토큰화된 경제는 마인드AI 생태계의 모든 에이전트에게 신속하고, 저렴하며, 투명한 보상 시스템을 허용하게 된다. 이는 대규모 글로벌 참여 위에 번영하는 생태꼐를 위해 대단히 중요한 역할이다.
  • 24시간/365일 거래
  • 불변성 : 온톨로지는 변경이 불가능하며 온톨로지 수집 과정에서 부정확하고 품질이 떨어지는 많은 온톨로지가 제출될 것이다. 여기서 쓸모없어지거나 아니면 입증이 되는 사실들이 있을것이다.[3]

로드맵

  • 2019년 1분기 : 선별된 파트너에 대해 마인드AI API 출시 착수, 매뉴얼에 구체적으로 나와있지 않지만 도메인 지식에 암시된 단순 논리의 비약을 할 수 있는 마인드AI의 능력 개발, 선별된 파트너와 End-to-end 생태계 과정을 검증하면서 마인드 생태계 비공개 알파 착수, 마일스톤(무작위로 위키피디아 기사를 읽고 이해, 마일스톤(자연 언어로 쓰인 안내 매뉴얼로 마인드AI를 교육 및 단순한 도메인 특정적 문제를 해결하기 위해 안내 사항에 나와 있는 행동 방침을 준수하게 함)
  • 2019년 2분기 : 온톨로지 저장소에 600여개의 어휘 추가, 기존의 1500개의 온톨로지를 더욱 근본적인 단위 및 심도 있는 이해를 위한 추가적 문맥들로 세분화, 마인드AI API에 대한 접근을 대중에 공개, 마인드 생태계의 비공개 베타 버전 착수, 복잡한 동의성에 대한 해결 모델 개발, 이 기능에 지원하는 이들에게 여러 도메인에 걸친 추론을 제공
  • 2019년 3분기 : 온톨로지 저장소에 600여개의 어휘 추가, 기존의 1500개의 온톨로지를 더욱 근본적인 단위 및 심도 있는 이해를 위한 추가적 문맥들로 세분화, 마인드 생태계에서 온톨로지 서비스 제공(생성, 유효성 검증, 그리고 버전 관리), 마인드 생태계를 일반 대중에 공개
  • 2019년 4분기 : 온톨로지 저장소에 600여개의 어휘 추가, 게임화된 사용자 인터페이스와 보상 시스템으로 도메인 층위 온톨로지에 대한 크라우드소싱 시작, 선별된 파트너에 대해서 다른 언어들(스페인어 및 한국어)로 된 API 출시, 임계점 익스텐션을 일반 대중에 공개[1]

동영상

각주

  1. 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 "Mind AI White Paper - WHAT IS ON YOUR MIND", MIND AI Documentation
  2. 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 "Mind AI White Paper - 기술백서", MIND AI Documentation
  3. 막내, 〈Mind AI (OMAI) 토큰 정보 및 프리세일 안내〉, 《네이버 블로그》, 2018-11-19

참고자료

같이 보기


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