데이터베이스를 통해 그럴듯한 말을 하는것과
사고를 언어로 표현하는것은 전혀다른 행위임.
쉽게 예시를 들면
Ai한테 개소리를 하면 됨.
"와 하늘나는 기차 존나 맛있겠다"
데이터베이스를 통해 그럴듯한 말을 꾸며낸다면
어떤식으로든 받아치겠지
하지만 사고를 하는 존재라면
"아니 뭔 개소리를 하는거야?" 라는 답변이 올거다.
이걸 gpt가 할수 있음?
아무리 언어모델을 쳐넣는다고 해도 이게 가능하냐고.
사고를 언어로 표현하는것은 전혀다른 행위임.
쉽게 예시를 들면
Ai한테 개소리를 하면 됨.
"와 하늘나는 기차 존나 맛있겠다"
데이터베이스를 통해 그럴듯한 말을 꾸며낸다면
어떤식으로든 받아치겠지
하지만 사고를 하는 존재라면
"아니 뭔 개소리를 하는거야?" 라는 답변이 올거다.
이걸 gpt가 할수 있음?
아무리 언어모델을 쳐넣는다고 해도 이게 가능하냐고.
https://arr.am/2020/07/25/gpt-3-uncertainty-prompts/
어찌저찌 대충 하긴함
흠 흥미롭네.. 어떤 원리인지는 모르지만 넌센스를 구별하기도 하는건가?
문맥에 맞는 적절한 표현을 떠올린다는 것도 확률적 계산으로 커버할 수 있다고 봄. 바둑에서 알파고가 사람처럼 감각으로 바둑을 두는 것은 아니지만 승리에 가까운 수를 둘 수 있었지. 그리고 GPT4는 이미지나 동영상까지 다룰 수 있게 될테니 텍스트에 한정되어있었던 3보다는 훨씬 말이 통할거라고 봄.
수많은 사람들의 언어활용 데이터가 있고, 그 데이터들을 분석해서 미세한 패턴들을 인식하고 그걸 활용한다면 언어적으로는 인간과 비슷하다고 할 수 있다고 생각함. 인간 역시도 제대로 들어보지 않은 대화 패턴(은어, 슬랭 등)은 못 알아듣거나 어색하게 느끼거나 엉뚱한 반응을 보일 수 있지.
하늘 나는 기차, 맛있다. 이런것도 기차의 경우 날다, 맛있다 등의 표현과 함께 쓰이는 사례가 훨씬 적으니 인간처럼 감각적으로나 경험적으로 이상하다고 느끼는 건 아니지만 좋은 문장이 될 확률이 낮으니 쓰지 않겠지
흠 그렇네. 기차와 맛있다 라는 단어가 같이 안쓰일테니 "이 질문이 이치에 맞지않는다" 를 구별할수는 있겟네 복잡하누..
애초에 인간이 기차가 맛있다라는게 개소리라는것도 경험상의 데이터를 기반으로 말하는건데?? ㅋㅋㅋ 기차가 맛있다는 밈이 유행하면 인간도 맛있다고하고 gpt도 그렇개 하겠지
뉴럴링크로 대화 내용과 실시간 뇌 반응을 서버에 보내서 AI에 학습시키면...
그럴목적으로 만든걸지도 모르겠네 ㅋㅋ
이루다는 하던데 ㅋㅋ
이루다가 했었나? 재출시 언제하냐
그러네