AI에이전트 및 멀티모달 AI 기술 동향과 AGI 개발 현황

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AI에이전트 및 멀티모달 AI 기술 동향과 AGI 개발 현황

​

제조사: 하연

규격: 284쪽 (210x280)

ISBN: 9791185497433

 

 

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AI에이전트 및 멀티모달 AI 기술 동향과 AGI 개발 현황

 

 

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[ 목차 ]

제1장 AX 시대 트랜스포머 모델 기술 개요
1. AX 시대 AI에이전트 기술
1-1. 인공지능 전환(AX) 시대 
1-1-1. 새로운 기술 혁신 시대
1-1-2. 생성형으로 촉발된 AI 사회
1-1-3. 디지털 전환(DX) 시대에서 인공지능 전환(AX) 시대로의 이행
1-1-4. AX 시대의 의미
1-2. 생성형 AI 에이전트 기술 개요
1-2-1. 생성형 AI 등장 
(1) 생성형 AI의 등장과 의미
(2) 생성형 AI 기술의 미래
(3) 생성형 AI로부터 촉발된 위험과 해결 과제
1-2-2. AI에이전트(AI agent)의 등장 배경 및 개념
(1) AI에이전트(AI agent)의 등장 배경
(2) AI에이전트 개념
1-2-3. AI에이전트 이해
1-2-4. AI에이전트의 주요 특징
1-3. AI에이전트의 진화
1-3-1. 디지털 세계에서 AI에이전트 역할
1-3-2. AI 자율 에이전트
1-3-3. AI에이전트의 기능
1-3-4. 챗봇과 AI에이전트의 차이점
(1) 기존 AI 기술과 AI에이전트의 비교
(2) 챗봇과 AI에이전트의 차이점
1-4. AI에이전트의 구성 요소 및 작동 방식 
1-4-1. AI에이전트의 구성 요소
1-4-2. AI에이전트의 작동 방식 
(1) 1단계: 목표 결정 단계
(2) 2단계: 정보 획득과 의사결정 단계
(3) 3단계: 작업 구현 및 실행 단계
(4) 4단계: 피드백 및 학습
2. AI에이전트 기술 현황
2-1. AI에이전트 유형
2-1-1. 단순 반응 에이전트(Simple Reflex Atent)
2-1-2. 모델 기반 반응 에이전트(Model-based Reflex Agent)
2-1-3. 학습 에이전트(Learning Agent)
2-1-4. 목표 기반 에이전트(Goal-based Agent)
2-1-5. 유틸리티 기반 에이전트(Utility-based Agent)
2-2. AI에이전트가 초래할 새로운 변화와 기회
2-2-1. AI에이전트의 파급 효과 
2-2-2. AI에이전트로 인해 발생할 변화와 기회
2-3. AI에이전트의 활용 
2-3-1. AI에이전트 활용 전략
2-3-2. AI에이전트 활용 분야 
2-4. AI에이전트 발전 방향 
2-4-1. AI에이전트 진화
(1) 협업형 AI에이전트로의 진화
(2) 계층형 에이전트(hierarchical agent)
가. 계층형 에이전트(hierarchical agent) 개념
나. 계층형 에이전트 핵심 요소와 작동 방식
다. 계층형 에이전트의 주요 특징
3. AI에이전트 향후 발전 방향 ‘멀티모달 AI(multi-AI agent)’ 
3-1. 멀티모달 AI(multi-AI agent) 기술 개요
3-1-1. AI에이전트의 멀티모달 AI(multi-AI agent)로 진화
3-1-2. 멀티모달 AI의 개념 
(1) 멀티모달 AI의 등장 배경
(2) 멀티모달 AI의 개념
3-1-3. 멀티모달 AI의 아키텍처와 특징
(1) 멀티모달 AI 아키텍처
(2) 멀티모달 AI의 특징
3-2. 멀티모달 개발 현황
3-2-1. 구글(Google) ‘Gemini’
(1) Gemini Ultra
(2) 제미나이 프로와 제미나이 나노
3-2-2. 오픈AI ‘ChatGPT(GPT-4V)’
3-2-3. 애플 ‘4M’
3-2-4. 마이크로소프트(MS) ‘파이 3.5(Phi-3.5)’
3-2-5. 멀티 AI에이전트(multi-AI agent) 전망
3-3. AI에이전트 향후 발전 방향 및 해결 과제
3-3-1. AI에이전트의 잠재력
3-3-2. AI에이전트 향후 발전 전망
3-4. 시장 전망 및 해결 과제
3-4-1. AI에이전트 시장 전망
3-4-2. AI에이전트 해결 과제

제2장 AGI와 ASI 기술 동향
1. AGI 기술
1-1. AGI 기술 개요
1-1-1. AI에이전트와 AGI의 출현
1-1-2. 인공지능의 발전 단계
(1) ANI(Artificial Narrow Intelligence)
(2) AGI(Artificial General Intelligence)
(3) ASI(Artificial Super Intelligence)
1-1-3. AGI 기술 개념 및 정의
(1) AGI 기술 개념
(2) AGI에 대한 정의 
1-1-4. 이론적 AGI의 개념과 등장 가능성
(1) AGI의 이론적 환경
(2) AGI의 등장 가능성
(3) AI와 AGI의 주요 차이점
1-2. AGI와 함께 열어갈 미래 사회
1-2-1. 범용기술 AGI
1-2-2. AGI의 핵심적인 특징
1-3. AGI 연구의 현재와 미래
1-3-1. AGI 단계
(1) AGI를 향한 발걸음
(2) 오픈AI의 AGI에 도달하는 5단계 로드맵
가. 1단계: 대화형 AI(Conversational AI)
나. 2단계: 추론가 AI(Reasoners AI)
다. 3단계: 대리인 AI(Agents AI)
라. 4단계: 혁신자 AI(Innovators AI)
마. 5단계: 조직형 AI(Organizational AI)
(3) 구글 딥마인드 AGI 레벨 분류
가. 구글 AGI 분류 방법 제시
나. 구글 딥마인드의 AGI 구현을 위한 6가지 기준 원칙
다. 구글 딥마인드의 AGI 6단계
1-3-2. AGI 연구 개발 현황
1-3-3. AGI 개발 현황
(1) 오픈AI의 AGI 개발 현황
(2) 구글 AGI 개발 현황
2. 초인공지능(ASI) 기술 현황
2-1. 초인공지능(ASI) 기술 개요
2-1-1. 초인공지능(ASI)의 이론상 개념
2-1-2. ASI의 이론적 가능성
2-2. 현재 ASI 연구 동향
2-3. ASI의 차별화 요소
2-4. AGI와 ASI 향후 전망 
2-4-1. AGI 향후 전망
2-4-2. ASI의 미래 전망 
2-5. AGI 도약 및 윤리적, 사회적 문제
2-5-1. AI의 성장과 AGI 도약
2-5-2. 잠재적 이점 및 위험
(1) 잠재적 이점
(2) AGI의 잠재적 위험
2-5-3. AGI의 발전 가능성과 윤리적, 사회적 문제

참고문헌




[ 그림목차 ]

[그림 1] AI의 진화 과정
[그림 2] 비즈니스 변혁을 위한 AI 프레임워크
[그림 3] 조직 전략을 위한 AI 혁신
[그림 4] 변혁적 AI의 이해
[그림 5] 생성형 AI 기술 스택
[그림 6] 향후 주목해야 할 AI 기술 
[그림 7] AI 기술 분류
[그림 8] 비즈니스를 위한 생성형 AI 혜택
[그림 9] 성공적인 생성형 AI 모델 구현을 우한 요구 사항
[그림 10] AI에이전트 특징
[그림 11] AI에이전트의 아키텍처
[그림 12] 프로세스 간소화를 위한 AI에이전트
[그림 13] IT를 위한 AI에이전트의 핵심 구성 요소
[그림 14] 학습 에이전트
[그림 15] 지능형 에이전트의 구조
[그림 16] LLM 기반 자율 에이전트 시스템 개요
[그림 17] AI에이전트의 기능
[그림 18] 마이크로소프트의 대화형 AI 앱 ‘AutoGen’
[그림 19] AI에이전트 구성
[그림 20] AI에이전트의 운영 시스템
[그림 21] AI에이전트의 구조
[그림 22] AI에이전트 시스템
[그림 23] LLM 기반 자율 에이전트 시스템 개요
[그림 24] AI에이전트의 종류
[그림 25] 단순 반응 에이전트(Simple Reflex Atent)
[그림 26] 모델 기반 반사 에이전트(Model-based Reflex Agent)
[그림 27] 학습 에이전트(Learning Agent)
[그림 28] 목표 기반 에이전트(Goal-based Agent)
[그림 29] 유틸리티 기반 에이전트(Utility-based Agent)
[그림 30] 대화형 AI에이전트의 시스템 아키텍처
[그림 31] AI에이전트의 구조
[그림 32] AI 자율 에이전트로의 패러다임 전환 
[그림 33] AI에이전트 구축 방법
[그림 34] 생성 에이전트 아키텍처
[그림 35] AI에이전트 활용 사례
[그림 36] 일반적인 AI에이전트 워크플로
[그림 37] 계층적 에이전트 모델
[그림 38] 에이전트의 계층 구조
[그림 39] 멀티모달 에이전트
[그림 40] 멀티모달 AI 모델
[그림 41] 유니모달 vs. 멀티모달 프레임워크
[그림 42] Google 제미나이 모델의 언어 모델 차이점
[그림 43] ChatGPT 모델 작동 방식
[그림 44] 멀티모달 AI 기본 개념
[그림 45] 멀티 에이전트 아키텍처
[그림 46] 에이전트 시스템 워크플로
[그림 47] 다중 에이전트 아키텍처 구성 요소
[그림 48] 미래 에이전트 시스템
[그림 49] AI에이전트의 도전 과제
[그림 50] 슈퍼 AGI 아키텍처
[그림 51] 인공지능의 3가지 유형
[그림 52] 슈퍼 AI의 능력
[그림 53] 인간 지능을 모방한 AGI 개발
[그림 54] 이론적 AGI 시스템
[그림 55] AGI 시스템의 미래
[그림 56] AI의 진화
[그림 57] AGI의 주요 기능 
[그림 58] AGI 코어의 미시적 관점
[그림 59] ANI-AGI-ASI로의 전환을 위한 프레임워크
[그림 60] OpenAI의 AGI 로드맵
[그림 61] 오픈AI의 5단계 프레임워크
[그림 62] 기업들의 AGI에 대한 전망
[그림 63] 전문화된 지능에서 일반화된 지능으로 전환
[그림 64] 개방형 알고리즘 상호작용 루프
[그림 65] AGI의 특성, 분야 및 응용 프로그램 
[그림 66] 구글 딥마인드에서 정의한 AGI 단계
[그림 67] AGI에 대한 상징적 접근 방식 
[그림 68] AI의 여정
[그림 69] OpenAI의 AGI를 향한 5단계
[그림 70] ANI, AGI, ASI의 상호 관계
[그림 71] AI 성숙도
[그림 72] AI 카테고리 및 관계
[그림 73] 초인공지능(ASI) 이점
[그림 74] ANI, AGI, ASI의 장단점
[그림 75] 초인공지능(ASI)의 리스크
[그림 76] AGI의 핵심
[그림 77] AI Technology Landscape
[그림 78] AGI의 잠재적인 이점과 위험 요소
[그림 79] AI 위험 완화를 위한 조치




[ 표목차 ]

[표 1] AI 기술 트렌드 변화
[표 2] AI에이전트의 유형 및 특징
[표 3] AI에이전트와 기존 AI 기술의 비교
[표 4] AI에이전트의 작동 단계와 핵심 구성요소
[표 5] AI에이전트와 계층형 AI에이전트 비교 및 협업 과정
[표 6] 멀티모달 AI의 개요 및 작동 방식
[표 7] 데이터 결합 방식 
[표 8] 멀티모달 AI의 구성요소
[표 9] 제미나이(Gemini) 모델 각 버전의 특징
[표 10] 국내외 멀티모달 인공지능(AI) 또는 적용 주요 서비스
[표 11] AI에이전트 활용 방안
[표 12] AI에이전트 해결 과제
[표 13] 인공지능의 발전 단계
[표 14] 생성형 AI 대표모델(LLM)와 AGI 비교
[표 15] 인공지능(AI) 전쟁 관련 연표
[표 16] 오픈AI의 범용인공지능(AGI)으로 향하는 5단계 
[표 17] 구글 딥마인드 vs. 오픈AI AGI 레벨
[표 18] AGI 단계
[표 19] 구글 AI 모델 ‘제미나이 울트라’
[표 20] ANI, AGI, ASI의 주요 차이점 및 ASI를 향한 여정
[표 21] AI 기술 발전의 단계 및 다양한 유형의 AI

 

 

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