본질적으로 현존 ai는 통계적으로 유사한 결과를 뱉어내는 것(이건 대다수가 동의하는 전제일거임. 흔히 말하는 확률적 앵무새와 비슷한 맥락. 이하는 내 생각)이기 때문에 추론의 과정이란 것 자체가 존재하지 않음.
그래서 ai가 블랙박스라는 말 자체가 어불성설임. 애초에 숨겨진 논리가 존재해야 블랙박스니 뭐니 하는게 의미가 있기 때문.
ai가 어떤 선택을 하거나, 결과를 생성 하는 가장 큰 이유는 그냥 그럴것 같기 때문임. 유사한 패턴을 갖고 있는걸 보여줄 뿐임.
그런 의미에서 ai입장에서 세상 모든 일은 동전던지기 결과를 예측하는 것과 같음.
100번 던질건데 앞면이 몇번 나올것 같니. 50번이요. 왜? 그게 제일 가능성이 높아서요.
-> 이 질문과 답변을 무한반복하는 과정임.
llm 천재 특붕이 등장
근데 인간이 하는 추론도 큰 틀에서 보면 확률적 앵무새랑 다를게 없지 않아? 그동안의 경험에 의거해 답하는거잖아 그래서 주입식 교육듀 효과를 보는거고
ㄹㅇ
세상 자체가 확률적으로 움직임. 원자의 움직임도 확률적이고 우리가 보는 엔트로피도 확률적이고 최근 논문에 의하면 뇌의 사고 자체도 양자적으로 확률적임. 수많은 확률중에 우리가 복잡한 현실의 어떤 것의 답을 찾으려고 할때 가장 확률적으로 높은 가능성을 실현할 수 있는 결과를 내놓는다는게 이전까지 쉬운게 아니었음. LLM 나오기 전에 빅데이터 분야 자체가 바로 확률적으로 어떤 데이터간의 결과를 확률적으로 시뮬레이션 하는거임. 확률적이라는게 평면 그래프 선형방정식에서 답을 구하는게 아님. 2차원이 아닌 1만 차원이 넘는 벡터 공간에서 어떤 확률적 방정식을 그려내고 답을 찾는거임. 이게 쉬운일은 아니겠지?
내기 하고 싶은 이야기 다 써줬네