암, 돌연변이 기타 치명적인 부작용 없이 완벽하게 인간을 역노화시키는 방법
말기암, 아직 정복되지 않은 난치성 암을 완벽하게 치료하는 방법
기타 인류가 아직 정복하지 못한 매우 복잡한 난제들-리만가설, 암흑에너지와 암흑물질의 존재여부, 나비에스토크스방정식의 일반해 등
이것들을 인간의 도움없이, 인공지능 혼자서 오롯이 해결할 수 있다면 그게 특이점이다.
그리고 이런 문제들을 해결하기 위해선 고도의 추상화능력과 그 추상화능력으로 서로 다른 분야들을 결합하고 가설을 세우고 입증하고 기각하고 다시 가설을 세우고 귀납추론 연역추론, 기타 지금까지 인류가 시도해온 모든 사고과정, 모든 증명방법들을 모두 터득해야 가능함.
지금처럼 고양이나 강아지 알아보는 수준으로 저게 가능하다고 생각하냐? 절대 무리지. 바둑? 바둑정복이랑 저런 인류 역사상 풀리지 않은 난제를 해결하는 건 완전히 다른 차원임. 훨씬 더 고차원적이고 훨씬 더 추상적이고 다양한 사고과정이 필요함.
현재의 인공지능은 데이터만 존나 모아놨지 사고과정의 다양성과 고도의 추상화능력이 없음. 그림그리는거? 거기에 어떤 목적성과 문제해결을 위한 의도를 부여할 수 있냐? 그냥 기계적으로 화풍 따라하는 건 말그대로 존나 빨리 연산하는 데 익숙한 기계니까 가능한거지... 진정한 의미에서 고도의 추상화능력은 그런게 아님. 전혀 다른 분야-예를 들어 생물학과 물리학 등-에서 공통적인 무언가를 발견하고 물리학의 성과를 생물학에도 도입해서 또다른 새로운 지식을 개척할수 있는 것...그게 진짜 난제를 해결하는 추상화능력이다.
지금의 기계학습이 뉴턴, 아인슈타인이 해낸 것처럼 새로운 역학체계, 학문체계를 정립할수 있다고 보냐? 어림반푼어치도 없지.
아무리 기하급수적으로 발전한다해도 연산능력 올라가는 거랑 저런 사고능력과 추상화능력, 기존의 틀을 부수고 새로운 체계를 정립하는 건 진짜, 완전히, 차원이 다른 문제다. 계산이나 존나 해대는 지금의 딥러닝, 머신러닝수준으론 절대 안돼.
ㄹㅇ 이게 문제지 무슨 연산능력 타령이냐 특히 gpt 빠는애들 답답스러움
반대로 얘기하면 추상화능력만 생기면 압도적인 연산량으로 저런건 좆밥문제라는 거지
그 고도의 추상화능력이란게 지금껏 인간외엔 아무도 달성못한 것이라는게 문제지. 심지어 인간중에서도 뛰어난 소수의 몇몇들 외엔 발현 못시키는게 현실이고. 사실상 인류문명을 퀀텀점프시켜온 획기적인 발전들이 모두 그 '고도의 추상화능력' 덕분 아닌가? 그거 하나만이라고 하기엔 너무나도 핵심적인 무언가 같은데.
나는 딥마인드가 그부분도 RL로 달성가능하다고 했으니 무작정 비관적으로 볼필요는 없다고봄. 우리 뇌의 방식으론 ㅈㄴ어려워서 불가능해 보이는것도 충분히 발전한 ai한텐 개좆밥으로 보일수도 있는거고.
고도의 지능을 구현하기 위해서는 차원이 다른 뭔가가 필요하다는 것 역시 너의 근거없는 사견일 뿐임. 정확한 과학적 사실은 '모른다'임. 차원이 다른 뭔가가 필요한지 아닌지, 인간의 지능이 어떻게 이루어지는지 아직 결론을 내릴 수 있을 정도의 정보가 부족함
차원이 다른 무언가가 아니라 적어도 연산능력 올리는것 만으론 안된다가 맞겠지. 추상화/사고/가설설정/증명능력과 계산-연산능력은 애초에 카테고리가 달라. 전자는 사고의 방향을 결정하는 능력이고 후자는 주어진 문제를 푸는 능력이라고.
아니 사실 주어진 문제를 푸는 것도 아니지. 진짜 문제를 푼다면 굉장히 다양한 방향으로 공략루트를 검증해봐야 하는데 '계산'이라는 지극히 단순한 영역만 자동화됐고 데이터수집, 데이터를 조합하고 해석하는 룰, 전제조건 등은 다 인간이 설정해줘야 하니까.
인간이랑 완전히 방식이 다른 인공지능이 인간처럼 따라오실거라 생각하십니까? 딥러닝도 어쨋든 빅데이터를 필요로 합니다.
https://youtu.be/NSganPQgmKA
ㅇㅇ님 댓글의 답변입니다. ㅇㅂㄴㅇㅂㄴ님 반박이 아닙니다.
https://velog.io/@bi-sz/6%EC%9E%A5-%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5%EA%B3%BC-4%EC%B0%A8-%EC%82%B0%EC%97%85%ED%98%81%EB%AA%85
https://arxiv.org/abs/1906.05833
https://www.nature.com/articles/s41599-020-0494-4
나는 연산능력만 올린다고 된다고 한 적도 없고 만약 그렇다면 인공지능 연구 분야 자체가 필요없이 연산성능만 올리려고 전세계가 안달이었겠지 인공지능을 연구하는 사람들이 다양한 시도를 하고 있는데 너는 아무런 대안적 방향성도 제시못하면서 '응 그걸론 안될걸?' 이러고 있는 것 밖엔 안됨. 즉 비생산적인 냉소주의, 회의주의에 불과하다는거지
데이터 수집, 데이터 조합 해석하는 룰, 전제조건 전부 요즘 AI가 하는데 딥러닝 뜻도 모르면서 씨부리는 새3끼였구연
과학적인 결론은 '아직 모른다'이고 다만 하드웨어 발전과 AI모델 효율성 개선 추세를 볼 때 2030년 이전까지 규모상으로 인류 전체의 뇌와 맞먹는 인공신경망의 구축은 충분히 가능할 것으로 추측하고 있고 지능의 질적인 구현에 대해서는 최근 딥마인드나 오픈 AI의 진전을 볼때 기다려볼만하다, 기대된다는 게 나의 의견임.
Social science...
... 제가 분명히 논문 자료도 다수 올려놨는데 안읽으셨군요?
공학적, 기술적 근거를 가져오십시오. 항상 남한테 공학적 근거를 가져오라 하지 말고. 저는 논문, 인공지능 전문가의 의견등, 근거를 가져왔습니다.
그러니까 어떻게 사회과학 논문이 AGI의 절대 불가능성을 증명하는 '과학적' 근거일 수가 있음?
딥러닝이 인간 학습이랑 완전히 같은줄 아십니까?
https://arxiv.org/abs/1604.00289
아니 왜 내가 애초에 하지도 않은 주장을 가지고 지멋대로 억측을 하는지?
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/d/de/Complex_systems_organizational_map.jpg
https://venturebeat.com/2018/12/17/geoffrey-hinton-and-demis-hassabis-agi-is-nowhere-close-to-being-a-reality
https://www.theverge.com/2018/1/18/16904742/sophia-the-robot-ai-real-fake-yann-lecun-criticism
그리고 AGI, 인공일반지능이 불가능하다고 하지 않았습니다..
arxiv는 검증 전의 논문이 올라오는 곳인데?
https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1709/1709.10242.pdf
arxiv만 올리지 않았습니다?
난 AGI구현에 있어서 딥러닝으로 충분하다고 한 적도 없고 연산성능만 올리면 된다고 한적도 없음 과학적 결론은 아직 결론 내리기에는 아는 것이 부족하다는 거임 단기 AGI를 긍정하는 쪽도 부정하는 쪽도 과학적 결론이 아닌 의견일 뿐인데 단기적으로 AGI구현을 추구하는 쪽이 훨씬 더 많은 시도를 하고 있고 발전 중이니 나는 그쪽을 선호하고 기대하는 것일 뿐임
AGI를 너무 맹신하면 안된다는 식으로 올린 자료들이라, 논점에 빛나간것도 있군요. 이 점은 죄송합니다. 정의상, AGI가 가능해도 완전히 '이 인공지능은 '인공일반지능'이다!' 이렇게 말할 수는 없는것같습니다. 인간의 사고방식으로 따라온지 확인할 방법도, 애초에 현재로써는 인간의 사고방식을 만들 기술이 없기 때문입니다.
컴퓨터는 비트, 양자컴퓨터는 큐비트를 사용하는데, 인간은 비트나 큐비트를 사용한다고 할 수 없기 때문입니다.
난 굳이 인간의 정신체계와 같아야할 필요는 없다는 주의임. 기능상 인간의 방식이 더 우월한거라면 그 방식을 찾게 될거고 그렇지 않다면 더 나은 방식을 채택하게 되겠지. 난 AGI의 개발과 이것이 AGI다 라는 학술적 사회적 합의는 그 시간적 간격이 있을거라고 봄. 산업혁명이 산업혁명 이후에 붙여진 용어이듯 AGI도 AGI달성 이후에 합의가 될거라 생각함.
그리고 AGI의 개발에 있어서도 특정 기업이 고립된 실험실에서 "마침내 우리가 AGI를 개발했습니다"하는 식이 아니라 초거대 AI, 엣지AI, 각종 AI서비스의 공급자-소비자의 상호작용, 강력한 통신망의 보편화 등 다양한 요소들이 시너지 효과를 발휘하면서 달성해가는 역동적인 목표지 명확한 디테일이 설정된 고정 목표가 아니라 생각함
그렇긴 하겠죠. AGI, 즉 범용인공지능(일반인공지능)은 강인공지능에 속합니다. 강인공지능의 인공일반지능은 충분히 가능성 있을것입니다. 인간이랑 완전히 같은 사고방식을 가질필요가 없죠. 하지만, 의식을 주장하는 사람들은 헷갈려서 그렇게 말한것일 수 있습니다. 의식을 가진 인공지능은 '인공의식' 인데, 이것은 인공일반지능에 '의식' 까지 넣은겁니다.
하지만, 의식을 넣는다는것은 완전히 인간을 뛰어넘었다는 뜻 외에 애초에 인간처럼 사고가 불가능한 인공일반지능이 가능할지는 의문입니다. 이 글을 작성하신 분은 아마, 인공의식은 불가능에 가깝다라는 말을 하고싶었던것일 수 있습니다. 인공일반지능은 만들 수 있을것입니다. 하지만 인간과 차이점이 있다면, 그건 인간과 같은 사고방식이 불가능해 '인공의식'은 아닐
것입니다.
근데, 글을 쓰는데 왜 계속 끊기는건지 알려주실 수 있나요?
위 댓글에 일반인공지능이라고 잘못 썼네요.. 인공일반지능이 맞는 말입니다. 죄송합니다.
텍스트 길이 제한이 있어서 길게 쓰면 짤림.
맞는 말씀이십니다. 강인공지능 개념 자체도 완전히 성립 안되었는데..
https://m.blog.naver.com/ahmolang/221233612284
이 책이 레이 커즈와일의 '특이점이 온다'보다 논리적이라고 합니다..
이 책을 쓰신분도 인공지능 30년 넘게 연구하셨습니다.
이미 인공지능이 천체 움직임 사진만 보고도 지동설을 추론하는 수준까지 왔는데 얘는 뭔소리하는거니
아직도 고양이 개 구분 타령 쳐하는거 보면 한 10년전 감성에 갇혀있는거 같은데
지동설?풋ㅋ 관찰로 충분히 증명가능한 영역이지 그거야. 종교적 억압이 심해서 문제였지 수학적 증명 귀납추론 귀납법 연역법 써서 증명가능하냐고. 안풀리는 난제는 차치하고, 물리학의 표준모형 정립가능하냐? 인공지능 단독으로? 페르마 마지막 문제 증명은?ㅋ
진정한 자연과학의 매커니즘 하나도 설명하지 못하는게 인공지능입니다..
니가 인공지능은 귀납추론, 가설설정, 증명능력이 없다며 그거 없이 천체 사진만 보고 지동설 추론이 가능하다고 생각함? 이새낀 지가 한말도 기억못하는 앵무새같은새3끼네...
코페르니쿠스, 갈릴레이의 혁명적인 과학적 발견을 고작 '관찰만 하면 가능하다'로 격하시키는 것에서 너의 수준이 드러남. 그전 인간들은 관찰할 줄 몰라서 천동설 주장함? ㅋㅋㅋㅋ
과하기술 영역은 인공지능이 더 잘합니다. 하지만, 자연을 이해하는 학문인 자연과학은 인간이 더 잘합니다. 예를 들면, 중성자별의 내부에 대한 매커니즘을 인간, 인공지능에게 물어본다면 인공지능은 답을 못하겠지만, 인간은 틀려도 어떻게든 만들어 낼겁니다. 이 차이는 매우 큽니다.
장가브리엘 가나시아는 특이점주의자들이 종종 인용하는 ‘무어의 법칙’을 예시로 들었는데, 첫째로 무어의 법칙은 과학기술 전반에 적용할 수 없는 이론이라는 점. 둘째로 반도체가 소형화 될수록 일반물리의 영역을 벗어나게 되고 그로인해 발전속도가 영향을 받게 된다는 점(획일성의 원리를 적용할 수 없다는 점). 셋째로 무어의 법칙 자체가 관찰을 통한 귀납적인 해석
"그 외에도 ‘인공지능’연구가 처음 등장했던 1955년 이후로, 사실은 학계에서의 업적이 (생각보다) 지지부진하다는 점을 들어 레이 커즈와일, 닉 보스트롬 등 ‘특이점 주의자’들의 주장이 상당히 예언적이며 급진적이라는 점을 지적한다. (반박하는 논조가 신중하고 조곤조곤해서 몰입도와 신뢰도가 높았다.)"
라고
https://m.blog.naver.com/ahmolang/221233612284
위
링크 읽은이가 말했습니다.
인간이 가진 추상화 능력은 인간의 뇌가 양적 성장을 끝내고 뇌가 최적화되면서 나온 부산물이라 AI 지능의 부피를 키우기만 하는 현시점에서 따라잡기 힘들거임. 질적 성장이 필요한 부분임
한마디로 인간이 뇌용적을 늘리지않고 뇌가 가진 성능을 끌어올리기 위해 습득한 알고리즘이 추상화라는 스킬임. 연산력을 늘리는게 아닌 최적화의 개념으로 접근해가야해서 인간 수준의 지능을 도달한 뒤에야 추상화라는 방법론의 접근이 가능해짐
현시점에선 인간(원시인 생각하면 됨) 수준의 지능을 달성하기 위한 조건이 연산력에 몰빵하는 거고 거기서 현대 문명인(원시인이랑 지능은 크게 차이 안 남. 탑재된 소프트웨어가 다를 뿐이지.)의 지능에 도달하기 위한 알고리즘이 추상화 알고리즘임. 개발자들이 추상화라는 개념을 AI에 집어넣을지 몰라서 안 넣은게 아니라 최소도달점을 넘어야 추상화라는 알고리즘을
적용할지 몰라서 안 한게 아니라 인간 수준의 연산력 위에서 돌아가는 최적화 알고리즘이 추상화기 때문에 적용 안 된거임. 더불어 추상화는 인간의 뇌용적을 늘리지않고 지능을 증강하기 위한 알고리즘이라 뇌용적을 얼마든지 연산성능을 얼마든지 끌어올릴 수 있는 AI에게 굳이 편입시키지 않아도 지능의 증강은 가능하기 때문에 추상화 알고리즘을 AI에게 적용시키는게 필
요한가에 대한 물음으로 접근해야 함. AI가 두개골로 연산력을 제한받는 것도 아닌데 지능을 증강할 방법으로 굳이 추상화를 시켜야 할 필요가 있는지 생각해보셈.
네안데르탈인은 인간보다 뇌 용량이 큽니다. 약 150~200cc정도 차이가 납니다. 하지만 인간은 추상화 능력이 네안데르탈인보다 매우 뛰어납니다. 인공지능도 똑같은것 같습니다.
레이 커즈와일이 주장한 미래 그래프는 연산능력이 2045년에 인간을 능가한다고 했습니다. 하지만 결코 인간을 능가한게 아닙니다. 추상화 능력이 없기 때문입니다. 추상화 능력은 인공일반지능은 무리고 인공의식까지 개발 되어야 인간을 능가할것입니다. 하지만, 인간처럼 사고하지 않는 이상, 인공의식이 만들기 힘듭니다. 그러니까 너무 인간보다 인공지능이 위대하다고
하지 마시고, 인간이 매우 위대하다고도 하지 않았으면 합니다. 만약 인공지능이 인간을 뛰어넘은거라면, 네안데르탈인이 먼저 뛰어넘은거나 다름 없습니다.. 그렇다고 인간보다 네안데르탈인이 멍청하다고 하지는 않죠.
여기서 '인간'은 호모 사피엔스, 우리를 뜻합니다.
인공지능이 인간처럼 사고하지 않으면 인간을 뛰어넘었다고는 할 수 없습니다. 하지만, AGI인공지능은 충분히 만들 수 있습니다.
근데 ㅇㅇ님 의견 반박한건 아닙니다. 맞는 말씀이시긴 합니다
https://m.blog.naver.com/ebric5/222414503879
이
책을 읽어보세요.
근데 이 글 쓰신분 틀리진 않았는데요?
https://m.blog.naver.com/ebric5/222414503879
2029년
기계가 멈추는 날