현재 ai는 막대한 디지털 데이터를 분석하는 프로그램이지 스스로 생각하지는 못하잖아. 인간이 시킨대로 분석할 수 있는만큼 해주는거지 스스로 새로운 방법을 찾거나 이것이 옳고 그른지 판단할 수가 있음?
성능이 올라서 계산할 수 있는 양만 많아지면 지구온난화 해결해줘, 목성에 도시 만들 기술들 개발하고 로봇 사용해서 만들어줘 하면 인간이 상상도 못한 방법을 구체적으로 알려주고 로봇같은 인프라가 있으면 스스로 만들 수도 있다고?
사람들 말대로 분석하는 기술말고 인간의 지능처럼 복합적인 능력 개발은 아직 연구시작도 안 한 거 같은데
5년 전에 안 인공지능에 대한 간단한 정의도 몰라서 행복회로 돌리고 있는 건 아닌 거 같고 미국 내부적으로 이런 기술적 해결책이 있는 거임? 그냥 테슬라 사장이 된다고 말했음 이게 모든 근거는 아닐 거 아냐
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agi가 그렇게 생각할 수 있는 인공지능인 건 아는데 이게 기술적으로 어떻게 가능하냐고
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방식은 같은데 성능이 딸려야 능가할 수 없다라고 하지
뭐가 더 우월하냐를 떠나서 애초에 방식도 다른 거 같은데?
그렇게 생각하는 게 정배이긴 했는데, GPT3 쯤부터 스케일만 키웠는데 다양한 task를 한번에 처리하거나, 추론 능력이 향상되거나, 새로운 데이터도 잘 처리했잖아? 그래서 스케일을 키우면 무언가 스스로 생각하는 AGI 같은 능력도 갖출 수 있지 않냐는 생각인거지. 물론, 단순하게 스케일만 키우는 게 아니라, 하드웨어도 좋아졌으니까 각종 아이디어를 전부 투입해보는거고. 역전파를 쓰니까 인간 뇌랑 작동방식이 달라서 회의적이었던 힌튼 교수도, 오히려 인간보다 뛰어날 부분도 있다고 새로운 지능으로 바라보는 인터뷰도 했었고. 물론, 르쿤 형은 여전히 이거 별 거 없다곤 하는데. 결국 크게 2가지 일 것 같음. 스케일의 법칙이 유효해서, 지금 추세면 인간급 AGI가 탄생할 수 있다.
혹은 현재 성능에서 다양한 아이디어, 논문들이 쏟아지고 있으니 이런 걸 전부 적용해서 유능하게 만들면, 이정도로도 충분히 인간의 노동력을 대체하거나 생산성을 매우 끌어올려서 사회를 변화시킬 수 있다. 이런 것 같음. 물론, 개인적으론 짐 켈러가 말했던, 지식은 정보 총합이 아니라, 정보 관계의 총합이라는 말. 그리고, 언어모델이 토큰들을 단순히 숫자로 보는 게 아니라, 벡터로 바꾸고 토큰 간 거리를 인지해서 내뱉잖아? 그게 토큰들 정보관계를 인지하고 있다고 생각해서 세상을 이해한다는 발언에 그냥 개인적으로 호감 느끼고 지지하는 중임.
근데 생각해보면, LLM 말고는 전부 데이터를 처리해서 인간이 시킨 task를 수행하는 것 뿐인 것 같긴 해. LLM도 그냥 확률 앵무새라고 생각하면 그 말도 맞겠는데, 난 왠지 아닌 것 같고 막 그럼. 인간 지능이 대단한 게 아닌건지, LLM이 대단한건지는 모르겠지만 왠지 가까워지는 느낌.
이게 제프리힌턴이 맨날 주장하던 내용인데 GPT4나오고 돌아섰잖아
생성AI 이전에나 통하던 얘기지
확률 앵무새가 lm에 대한 정확한 정의지
수츠케버 인터뷰 영상들이나 찾아봐라 그럼 니가 품고 있는 의문 다 시원하게 부셔줌