[🔨활용] 절대적 기준이 없는 재귀개선에 있어서 인공지능이 내놓은답

[익명(220.92)]

사용자 : 바둑이나 체스같은경우는 일정한 규격이 있어서 강화학습에 있어서 최적화 되어있습니다. 이기면 맞는거고 지면 틀린거지요 하지만 언어나 수학 같은 경우는 이러한 바둑이나 체스에 적용할 수 있는 '절대적 기준' 이 없는것으로 알고 있습니다. 만약 당신이 재귀개선하는 추론인공지능 모델이라면 이 딜레마를 어떻게 해결해야합니까? 

GPT-4 : 대부분의 실제 상황에는 명확한 답이 없다는 점을 고려하는것이 좋습니다. 만약 저가 추론하는 인공지능 모델이라면 확률론적 사고를 사용하여 위험과 불확실성을 더 잘 평가하고 교차검증을 통해서 정답에 대한 확률을 수렴시켜나가는 방향성으로 접근할 거 같습니다. 

1. 확률론적 사고 

2. 교차검증 

이 두개가 현재로선 돌파구 일듯