지능이라는게 메모리만 무지성으로 굴린다고 되는 게 아님. 철학적으로 보면 사람이 지능을 갖기 위해서는 직접 세상이랑 부딪치고 깨지면서 배우는 게 진짜 지능임.
그걸 학문적으로 정리한 게 바로 체험주의인데, 대충 인간은 위, 아래, 안, 밖 같은 기본 개념을 논리 책으로 배운게 아니라 몸으로 직접 기어다니면서 체득했다는 내용임. 우리가 평소에 "기분 다운됐다", "관계가 멀어졌다" 하는 것도 다 신체 경험을 추상적 개념에 비벼서 이해하는 거임.
이 관점에서 보면 지금 말만 번지르르하게 배운 앵무새 AI들은 진짜 세상 물정을 모를수밖에 없음. 예를 들어 '컵'이 뭔지 사전적인 정의는 잘 알아도, 손으로 쥘 때의 악력, 중력, 실수로 떨어트리면 깨진다는 지식은 없음. 인간한테 컵은 걍 물체가 아니라 '잡을 수 있는 행위 가능성'의 묶음인데, 텍스트 데이터만 파니까 이런걸 알턱이 없음.
이래서 피지컬 AI가 개중요함. 직접 밀고 당기고 자빠지면서 "어? 이러면 망하는구나" 하고 몸으로 인과관계를 배워야 됨. 애기들이 걷다가 자빠지고 물건 입에 넣으면서 배우는 거랑 똑같음.
그렇다고 꼭 인간형 로봇일 필요는 없음. '보고 판단하고 행동하고, 그 결과로 다시 판단하는' 무한 루프임. 지금 대형 언어모델들이 가끔 할루시네이션 생기는 건 데이터 부족 때문이 아니라 세상에서 살아본 적이 없어서임.
결국 AGI로 가는 핵심 경로는 뇌만 키우는 게 아니라 피지컬 AI임.
ㅇㅇ 맞는말임.그래서 미국이 힘들고.. 제조업 기반이... 중공은 로봇 만드는 족족 국가 지원금 받고 현장 투입되서 데이터 쌓는데.. 미국은 지원금도..생산도 투입도 데이터도...생산설비도 투입될곳도.. 한계가 명확
인간형 로봇은 인간이 할수 있는일을 배우기 가장 좋아서 범용성이 생김. ,특수 목적용 로봇은 해당 행위만 가능해서 ai의 학습을 이식하기 좀 그러함.