당장 특갤에서도 유명한 예쁜 꼬마 선충만 봐도 그럼
고작 302개의 뉴런과 5000개의 시냅스 만으로 이루어진 아주 단순한 생물인데 이런 스펙으로도 이동, 먹이 찾기, 수면, 짝짓기, 경험을 통한 학습 등 실시간으로 변화하는 환경에 반응해서 다채로운 행동 양식을 보여줌
딥러닝으로는 그보다 수백배 큰 스케일이여도 불가능함
애초에 생물학적 신경망은 인공신경망보다 훨씬 유연하고 효율적인 구조임
자율주행차가 차선을 유지하려면 기존 방식으로는 100,000개의 뉴런이 필요하지만 좀 더 뉴로모픽한 방식으로는 19개의 뉴런으로도 가능함
인간 시냅스가 100조 개라고 멀티모달 llm 파라미터 100조 개로 늘리면 AGI 달성이다 이런건 웃기는 소리임
흥미롭네. 왜 이런 차이가 벌어지는지도 설명해줄수 있어?
19개만의 분기만으로도 가능하다고 ㄹㅇ?
https://venturebeat.com/ai/how-mits-liquid-neural-networks-can-solve-ai-problems-from-robotics-to-self-driving-cars/
나는 오히려 그렇기 때문에 효율적인 다른 방법론을 찾을 수 있다면 현재의 GPU시스템만으로 훨씬 더 고효율의 연산이 가능해질 거라고 봤는데..
https://m.dcinside.com/board/thesingularity/388825
- dc App
소프트웨어가 한번 딱 뚫리는 순간 하드웨어 병목 같은 말은 완전히 사라지게 될듯 물론 그 소프트웨어를 발전시키려면 하드웨어 발전이 필요한 상황이긴 한데..
29년도려나
신경 시냅스가 분기되는 지점이 다른데 멀리있을수록 확산에 의해 신호 밀도가 낮다던가 그래서 비선형 효과가 발생해서 퍼셉트론과 신경 하나가 1:1대응이 안되고 뉴럴넷 레이어 여러개가 대응된다고 외국 뇌공학 유튜버가 말하더라
음...완전 이해됐어
이런걸 보면 창조주가 계시다는걸 인정하게 된다. (시뮬레이션 우주)
그것도 곧이다. 이미 속도는 전자회로가 생물회로의 100만배가량 빠름. 시스템만 좀더 모사하면 인류전체가 따 이는것도 시간문제
생물은 ㄹㅇ 철저히 기계화된 기계 중 하나지 이만큼 효율적인 시스템 없음 그래서 개발자들도 기를쓰고 만드려고 하는거고
몇십억년간의 지수적 발전이 조스로 보임?
파리랑 비행기랑 비교해봐도 비행 효율성이나 에너지, 말도 안되는 급선회와 속도, 비행 궤적 등에서 파리가 비행기보다 월등한데 왜 비행기를 파리처럼 개발하지 않을까? 이유를 생각해 봐
비행기는 사람을 태우고 멀리 날아가야 하니까 그렇지. 초소형 드론은 아직 곤충 성능을 못 따라간다
파리는 순간 기동력이 뛰어난거지 속도와 비행 효율성은 비행기보다 딸릴텐데 어디가 월?등
트랜스포머 모델 이상이 필요하다