복잡도 이론으로 AGI 불가능 증명? 논문 오류 공식 확인

한때 화제를 모은 '불가능 증명'

2024년, Van Rooij 등이 Computational Brain & Behavior 저널에 발표한 논문은 복잡도 이론을 이용해 머신러닝으로는 인간 수준의 분류기(human-level classifier)를 학습하는 것이 불가능하다고 주장했다. NP-난해 문제를 해당 학습 문제로 환원하는 방식으로 구성된 이 증명은 'Ingenia 정리'라는 이름으로 AI 커뮤니티에서 상당한 주목을 받았다.

같은 저널에서 반박

그러나 이 증명이 복구 불가능하게 틀렸음을 보여주는 반박 논문이 이번에 동일 저널 Computational Brain & Behavior에 게재됐다. 저자는 원 증명의 환원 구조에 근본적인 오류가 있음을 체계적으로 제시했다.

의미: AGI 논쟁에서 무엇이 달라졌나

이 논문의 반박은 머신러닝이 인간 수준 성능에 도달할 수 없다는 이론적 근거 중 하나가 무효화됐음을 의미한다. AGI의 실현 가능성은 여전히 열려 있는 연구 문제이지만, 복잡도 이론이 그 장벽이라는 주장은 이제 더 이상 유효하지 않다.

r/MachineLearning의 반응

r/MachineLearning에서 133점을 기록한 이 게시물은 학계와 커뮤니티 모두에서 관심을 끌었다. 해당 반박 논문은 Springer에서 공개 접근 가능하다.