[일반] AGI가 왜 하드웨어 문제냐?

[익명(125.135)]

지금 뇌가 학습하는 것 처럼 알고리즘 짜는게 제일 중요한거아님?

아무리 컴퓨팅 파워가 좋아도 자가학습이 없으면 약인공지능에서 멈출뿐임

도대체 하드웨어 문제는 어디서 나온 말임

[익명(39.119)]

레커가 하드웨어가 중요하다고함.

[익명(1.239)]

뇌가 학습하는 것처럼 : 뇌는 피질원주의 방대한 병렬연결로 학습한다. 고로 하드웨어의 향상과 인공지능 모델 규모의 증가는 매우 중요하다. 모델 규모 증가 속도보다 하드웨어 개선이 느리므로 자연히 알고리즘 효율성 개선이 이루어지고 있으며 더 좋은 하드웨어는 더 많은 가능성을 열어준다.

[익명(1.239)]

바둑판의 칸수가 많을 수록 경우의 수도 늘어나듯 하드웨어가 좋아지면 시도해볼 수 있는 알고리즘도 많고 복잡해진다. 그럴수록 더 발전된 인공지능을 개발할 가능성이 높다. 약인공지능과 일반지능은 선이 딱 그어진게 아니다. 많은 시행착오와 피드백을 거쳐야하고 더 좋은 하드웨어는 그 시도의 양과 질을 늘리고 기간을 줄여준다.

[익명(125.135)]

열받게 물어봐서 미안해 그래야 대답 잘 해주더라 고맙다

[익명(61.82)]

아는 만큼 보이지

[익명(118.235)]

최소사양과 권장사양차이지

[익명(39.7)]

소프트웨어가 병신이면 압도적인 하드웨어로 밀어붙여야지

[익명(223.38)]

게이야 강인공지능이 야가다노?

[익명(59.22)]

치큼 방식의 강인공지능이 아니더라도, 인간 뇌를 정밀하게 분석하기에는 지금의 콤푸타 성능이 매우 부족한 것은 사실임, 이 사실은 특갤 정보글에 넘침, 콤푸타 성능이 딸리니까 그냥 인간뇌를 분석해서 만들면 될 것을 자꾸만 우회해서 강인공지능을 개발하려고 하는 것임, 사실상 콤푸타 성능이 압도적으로 좋았다면 여러 알고리즘 만들 고생도 안해도됨 그냥 인간뇌 통째로 복사해서 여러 변수와 매개를 시뮬레이션하여 구현하면 그만인데, 그것이 지금 콤푸타 성능으로 불가능하니까 개고생을 하는 것 ㅇㅋ?