지금 있는 실제 딥러닝
1. 언어 대답 모델 gpt
2. 이미지 인식 모델 (정확도 95퍼 이상 나옴)
3. 음성->자막, 자막->음성 모델 (후원하면 읽어주는거)
4. 언어 번역 모델 (파파고, 등등 문법을 알고 있다)
5. 이미지 창작 모델 (글씨 쓰면 관련 이미지 만들어주는 인공지능)
5개가 모두 들어가있다면? agi 가능.
물론 인간보다 응용력은 떨어지겠지만, 기본적인 반복작업은 충분히 할수있다.
지금 있는 실제 딥러닝
1. 언어 대답 모델 gpt
2. 이미지 인식 모델 (정확도 95퍼 이상 나옴)
3. 음성->자막, 자막->음성 모델 (후원하면 읽어주는거)
4. 언어 번역 모델 (파파고, 등등 문법을 알고 있다)
5. 이미지 창작 모델 (글씨 쓰면 관련 이미지 만들어주는 인공지능)
5개가 모두 들어가있다면? agi 가능.
물론 인간보다 응용력은 떨어지겠지만, 기본적인 반복작업은 충분히 할수있다.
뭘 팩트야 병신아 ai연구원도 agi 어캐 만드는지 모르는데 이딴애가 팩트 ㅇㅈㄹ 하는거 보니까 같잖네 - dc App
아직도 이런 분탕이 있네... 선형충 아웃
118이 맞다~
걍 뭉치면 다 돼!는 아니고 학습 연결이 열쇠라는건 맞는듯함
ㅇㅇㅇ 나도 이생각이다. 학습을 뭉쳐서 어떻게 든 해결보면 될듯.
제발...
딥러닝이 불가능한 이유가 스스로 제시한 명령어가 아닌 주체는 학습하는게 불가능한거 때문인게 존나 크다고 하던데?
그 문제도 제한된상황이지만 완전자율의 형태로 학습하는 인공지능이 개발중이래 - dc App
이거 서울대 교수 강연에서 나온 내용임 - dc App
zzz 그놈의 gpt ㅋㅋ 이미 존재하는 텍스트 뭉텅이들 출력하는게 gpt인데 새로운건 어떻게 창조함? ㅋㅋ 저거 5개 다합쳐봤자 불러오기 툴이란건 변함없는데 뭔 AGI? ZZ 스스로 코딩 어떻게 하냐고 삐응신아 ~
니 대가리도 이미 존재하는 거 출력하는 거다
정보를 우겨넣고 출력하는 머신러닝, 딥러닝의 한계에서 벗어나 실제 뇌의 인지구조와 비슷하게 학습하게하는 인공지능에 대한 연구가 한창 진행중이니까 너무 비관적으로 생각하지 마셈; - dc App