딥러닝으로 AGI 못만든다는 글이 올라왔다.
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=133488 (딥러닝으로 AGI 가능하다는 제프리 힌튼 인터뷰)
반박을해도 선형주의자 본인은 전문가라며 GPT3 조차 무시하며.
GPT3 파라미터 1750억개는 아무것도 아니며
인간은 그보다 적은 시냅스로 GPT3 이상의 대화를 하고 있다고 주장한다
참고로 저 링크는 미국 고등학생들이 보는 영어로 된 뇌 영역 설명이지 댓글과 아무런 관계가 없다.
시냅스는 뉴런의 신경 접합부로서 뉴런 하나당 1000개의 시냅스가 있다.
참고로 인간은 100조개 시냅스와 1000억개 뉴런을 가지고 있고.
즉 선형주의자 주장대로라면 인간의 시냅스는 GPT3 보다 우월하므로 대화중에 GPT3 파라미터보다 적은
1750억개 미만 시냅스를 사용해서 대화하고 있었던 셈인데.
이는 인간이 대화를 위해서 총 뉴런의 고작 0.175%만 쓴다는 뜻이다.
선형주의자의 주장을 더 들어보자.
일단 뉴런의 평균 길이가 50000km 이므로 인간이 모두 쓰기엔 너무 멀다는 주장.
언제부터 뉴런의 '평균' 길이가 50000km가 된것이며. 그런게 어떻게 뇌에 들어가는 것일까?
뉴런의 총 길이가 50000km 하더라도
2D 공간에 일자로 있는게 아니라 3D 공간에 뭉쳐져 있으므로 실제 뉴런 사이의 거리는 좁다.
만약 뉴런이 일자로 50000km 나열해져 있다면 우리의 머리 크기도 50000km가 되야한다
아무튼 위의 공식에 의하면 만개의 뉴런은 500m 이므로
어쨌든 인간은 대화중에 1750억개 미만 시냅스를 쓴다고 한다. 다시 말하지만 총 뉴런의 0.175%다.
한번 이 주장이 사실인지 볼까.
말하기 중 뉴런 활성화 수치 https://www.researchgate.net/figure/Average-activation-during-speaking-versus-listening_fig1_235398423
우울증 환자의 대화 요법시 뇌 활성화 수치 https://www.eurekalert.org/pub_releases/2015-02/uonc-bsp020415.php
우울증 환자는 뇌 활성도가 낮지만 아무리 봐도 0.175%를 사용하고 있는걸론 안보인다.
https://news.joins.com/article/23132732
뉴런은 시냅스를 통해 다른 세포에 신호를 전달한다
평상시엔 음전하 상태로 있다가 자극이 들어오면 양전하 상태로 변경되며
시냅스를 건너 연결된 뉴런을 흥분시킨다.
신경 세포인 뉴런은 혼자 있으면 아무것도 못한다 시냅스를 통해 연결되어 신호를 주고받아야한다.
...
어째서 잠깐 생각해봐도 말이 안되는 주장을 저리 자신만만하게 하는걸까?
이런거보면 특갤은 어그로에 너무 취약하다
중간에 오만킬로 웃겼다