딥마인드에서

여러 게임환경에서 훈련받은 개체가 범용지능을 가질수 있다고 했고

그 여러 게임환경을 만드는 방법으로 유전알고리즘과 유사한 PBT를 사용해서 개체의 일반능력 향상을 목적으로 하는 적합도(함수?)를 가지고 게임생성을 조정한다고 했음

아마도 게임 생성을 다양하게 해보고 그중에 개체의 일반능력을 향상시키는 게임을 선택하는거 같은데

내 생각은

자연에서는 어떤 미니게임에서 승리해서 자연선택받은것들이 범용지능을 가지게 되었는데

그 미니게임이 무엇인지. 그것은 이미 자연환경 자체에서 결정되어있다고 생각하거든

그러니까 자연을 관찰해보면 통과했을때 자연선택받아서 범용지능을 가지게 만들어줄 미니게임들이 이미 존재하고 있었단 말임

근데 그 미니게임들을 아예 인간이 처음부터 유전알고리즘을 통해서 만들어내고자 한다는걸 어떻게 봐야할지 모르겠다

이걸 스타크래프트 식으로 해석하면

스타크래프트 본게임에서 승리하기 위해

자원채집, 병력생산, 정찰, 건물짓기

이런 미니게임을 할줄아는 개체를 자연선택하면 본게임에서도 이길확률이 높아지는데

여기서 딥마인드가 하고자 하는건

무슨 미니게임이 본게임에서 이기게 만드는지 유전알고리즘으로 알아내겠다는거임

무슨 미니게임이 범용지능으로 이어지는지 알려면

그 미니게임을 통과한 개체가 범용지능을 가지면 그런 범용지능을 만드는 환경을 알수있고 동시에 범용지능을 가진 개체를 얻을수 있다고 생각함

즉, 무슨 미니게임이 범용지능을 낳는지 알려는것 자체가 범용지능을 만드는것과 동일한 행위라고 생각하거든..

그럼 이 논리에 따르면 범용지능을 얻기위해 무슨환경이 범용지능을 낳는지 탐색해야하고 그 방법으로서 유전알고리즘이 최선인가 따져야하는데

난 유전알고리즘이 최선이라고 생각하기는하는데

시간과 연산량이 엄청나게 들어가지 않을까 하고 생각한다

사실 무슨 미니게임을 할줄알아야 범용지능으로 이어지는지 유전알고리즘으로 알아낸다는 생각은 딥마인드 발표전에도 나도 해본생각이었는데 너무 시간과 연산량이 많이 필요하고

처음부터 제로부터 시작하는거라서 지구에서 일어난 진화보다 연산량이 더 필요할거라는 생각이 들었다...


생각이 깊어지는거같아서 머리가 복잡하다..



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