결국 범용 지능이라고 하는 것은, 추론 능력을 말함.
충분한 크기의 추론 능력과 데이터 저장능력이 있다면, 이 두가지만으로 인간 상상 가능한 모든 지적 행동을 구현할 수 있음.
즉, 인간 수준으로 추론이 가능한 기계를 만드는 순간 모든게 끝나는거지.
현실에서는 여기에 접근하는 방법이 탑-바텀과 바텀-업 두 두가 종류가 있어
탑-바텀은 현재 딥러닝같이 추론능력을 어떻게든 가지도록 컴퓨터를 이용하는 방법이고
바텀-탑은 생물학적인 AGI인 인간의 두뇌를 연구하는 방식임
과거 몇 번의 인공지능 황금기에 많은 전문가들이 (당시 시대로부터) 20~30년 뒤에 AGI가 출현할 것이라고 보곤 했었어. 물론 다 틀렸지.
지금도 많은 전문가들이 근시일 안에 AGI가 출현할 것이라고 보고 있지만, 어쩌면 틀렸을지도 몰라. 딥러닝이 답이 아닐 수도 있지. 많은 선형충들이 이렇게 생각해.
물론 맞는 말이야. 미래를 누가 알겠어.
하지만 내 생각에, 이번 시대의 인공지능 황금기는 이전과 다름
첫번째 이유는 실질적으로 산업 전반에 머신러닝이 응용되고 있기 때문이야
인공지능은 90년대에는 기껏해야 오목을 두거나 스팸메일/OCR같은 아주 제한적인 용도로나 쓰였지만, 지금은 다름. 여기 나열하기 힘들 정도로 응용이 가시화되고 있고, 무언가가 상용화되었다는 말은 곧 대체제가 나오기 전까지 계속 개선될 수밖에 없다는 말이랑 같음. 인공지능의 대체제는 존재할 수 없고, 따라서 계속 발전할 거임. 사람을 따라잡을 때까지.
두번째로는 이미 이 분야에 시간/돈을 투자한 사람이 너무 많고, 그 범위도 물리학/생명공학 등등 너무 광범위함
설사 인공지능 분야에서 약간의 정체가 생기더라도, 투자금액과 연구인원수가 많아서 학계의 발전이 활발할 것임. 인공지능의 암흑기가 다시 오기에 인류는 이미 너무 깊이 들어갔어
세번째로는 인간 뇌에 대한 연구결과에 있음
사람 뇌를 연구해보니, 사실 인간의 추론 능력이라고 하는것은 뇌 전체가 아니라, 뇌에서 아주 작은 부분인 신피질(neocortex)에서 발생하는 것으로 추측돼. 심지어 여기는 반복적인 구조로 되어 있어서, 여기를 제대로 이해하면 인간의 추론원리를 밝혀낼 수 있음. 딥러닝이 AGI를 만들어줄지에 대해서는 논란이 많을 지 몰라도, 최소한 특정 분야에서 발휘하는 제한적인 패턴인식 및 추론능력은 진짜임. 뇌를 이해하고 요약하기 위해서 AGI까지는 필요가 없을 거임. 발달되는 뇌 이미징 기술과 머신러닝 분석의 도움으로, 진짜 AGI를 만드는 것이 그전보다 엄청 쉽다는 이야기지
언제가 될 지는 알 수 없지만, 길게 잡아도 10년 안에 강인공지능이 출현할거임. 처음에는 슈퍼컴퓨터에서 돌리겠지만,곧 그 구조에 최적화된 하드웨어가 등장해서 보편화될거임.
또 초기에는 단순 추론능력만 가지겠지만, 곧 컴퓨팅 파워로 인간 뇌를 완전히 이해해서 인간의 무의식적이고 본능적인 부분도 "시뮬레이션" 이 가능해질거임. 특붕이들이 바라마지않는 완몰가 시대가 오는거지
그뒤엔 자가발전으로 계속 성능이 개선되는건 말할것도 없음
충분한 크기의 추론 능력과 데이터 저장능력이 있다면, 이 두가지만으로 인간 상상 가능한 모든 지적 행동을 구현할 수 있음.
즉, 인간 수준으로 추론이 가능한 기계를 만드는 순간 모든게 끝나는거지.
현실에서는 여기에 접근하는 방법이 탑-바텀과 바텀-업 두 두가 종류가 있어
탑-바텀은 현재 딥러닝같이 추론능력을 어떻게든 가지도록 컴퓨터를 이용하는 방법이고
바텀-탑은 생물학적인 AGI인 인간의 두뇌를 연구하는 방식임
과거 몇 번의 인공지능 황금기에 많은 전문가들이 (당시 시대로부터) 20~30년 뒤에 AGI가 출현할 것이라고 보곤 했었어. 물론 다 틀렸지.
지금도 많은 전문가들이 근시일 안에 AGI가 출현할 것이라고 보고 있지만, 어쩌면 틀렸을지도 몰라. 딥러닝이 답이 아닐 수도 있지. 많은 선형충들이 이렇게 생각해.
물론 맞는 말이야. 미래를 누가 알겠어.
하지만 내 생각에, 이번 시대의 인공지능 황금기는 이전과 다름
첫번째 이유는 실질적으로 산업 전반에 머신러닝이 응용되고 있기 때문이야
인공지능은 90년대에는 기껏해야 오목을 두거나 스팸메일/OCR같은 아주 제한적인 용도로나 쓰였지만, 지금은 다름. 여기 나열하기 힘들 정도로 응용이 가시화되고 있고, 무언가가 상용화되었다는 말은 곧 대체제가 나오기 전까지 계속 개선될 수밖에 없다는 말이랑 같음. 인공지능의 대체제는 존재할 수 없고, 따라서 계속 발전할 거임. 사람을 따라잡을 때까지.
두번째로는 이미 이 분야에 시간/돈을 투자한 사람이 너무 많고, 그 범위도 물리학/생명공학 등등 너무 광범위함
설사 인공지능 분야에서 약간의 정체가 생기더라도, 투자금액과 연구인원수가 많아서 학계의 발전이 활발할 것임. 인공지능의 암흑기가 다시 오기에 인류는 이미 너무 깊이 들어갔어
세번째로는 인간 뇌에 대한 연구결과에 있음
사람 뇌를 연구해보니, 사실 인간의 추론 능력이라고 하는것은 뇌 전체가 아니라, 뇌에서 아주 작은 부분인 신피질(neocortex)에서 발생하는 것으로 추측돼. 심지어 여기는 반복적인 구조로 되어 있어서, 여기를 제대로 이해하면 인간의 추론원리를 밝혀낼 수 있음. 딥러닝이 AGI를 만들어줄지에 대해서는 논란이 많을 지 몰라도, 최소한 특정 분야에서 발휘하는 제한적인 패턴인식 및 추론능력은 진짜임. 뇌를 이해하고 요약하기 위해서 AGI까지는 필요가 없을 거임. 발달되는 뇌 이미징 기술과 머신러닝 분석의 도움으로, 진짜 AGI를 만드는 것이 그전보다 엄청 쉽다는 이야기지
언제가 될 지는 알 수 없지만, 길게 잡아도 10년 안에 강인공지능이 출현할거임. 처음에는 슈퍼컴퓨터에서 돌리겠지만,곧 그 구조에 최적화된 하드웨어가 등장해서 보편화될거임.
또 초기에는 단순 추론능력만 가지겠지만, 곧 컴퓨팅 파워로 인간 뇌를 완전히 이해해서 인간의 무의식적이고 본능적인 부분도 "시뮬레이션" 이 가능해질거임. 특붕이들이 바라마지않는 완몰가 시대가 오는거지
그뒤엔 자가발전으로 계속 성능이 개선되는건 말할것도 없음
첫번째 이유가 제일 크다고 봄. AI는 이제 실험실을 떠나 산업에 쓰이고 있고 인간을 능가하는 퍼포먼스를 보여주고 있음. 그 돈 좋아하는 미국 월가의 골드만 삭스에서도 트레이더 해고하고 켄쇼 AI 쓰는거 보면 말다했지. 이게 무엇을 의미하는 거냐면 이제 더 나은 AI를 만드는 것이 기업에게 경제적 유인을 제공하는 것이고 AI를 연구하고 개선하는 것 그 자체가 이미 경쟁의 영역에 들어서버렸다는 거임. 따라서 지금부터는 기하급수적 발전이 진정으로 시작되어서 AGI를 향해 기업들의 싸움이 시작될 것이고, 인공지능의 겨울이 올 가능성은 존나게 존나게 낮다는것
5252 심연쿤 왔냐능
온다
잘모르는 사람들이 착각하는게 머신러닝 이후 인공지능이 최저한도의 인공지능이라고 생각하는거다.
사실상 인공지능은 계산기가 나온이후로 자동화 기계에 들어간 모든 반도체가 인공지능이라고 봐야하며 니가 글에서 주장한 범용성은 이미 몇십년전부터 갖춰져있었다. 냉장고에 들어가는 온도조절장치도 인공지능이란소리. 단지 범용성이 갖춰졌다고 과거와는 달리 AGI가 출현할 가능성이 높다는건 주장의 근거에 오류가있음