우리는 3x=3에서 x가 1이라는 라는 사실을 '안다.' 이 '안다' 라는 것은,다시 말해 '이해'라는 것은 ai가 단순히 1이라는 값을 도출하는 것과는 차원이 다름.


우리는 뭐가 3개 있어야 3이 되는지를 완전히 이해하기 때문에 1이라는 값을 도출해 놓은 것이고 이에 비해 약 인공지능은 3x=3이라는 값을 외운후 도출하는 거다.


좀 더 쉬운 예를 들어보자. 내가 중학교 때 공부를 못하는 친구에게 수학을 가르쳐 본적이 있다.


처음 그 친구의 수준을 파악하기 위해 문제를 조금 풀게 했는 데 그 친구 수준 치곤 꽤 어려운 문제 하나를 맞춘거다.


그 친구에게 어케 풀었노 씨,발련아 물었더니 이런 문제는 보통 루트2라고 찍으면 대부분 맞더라고 웃으면서 대답하더라.


이 친구는 문제를 푼게 아니라 그냥 '경험적'으로 문제를 찍어서 맞춘거다.


현재 개발된 ai도 마찬가지 이다. 문제를 '경험적'으로 맞추는 것뿐 문제를 푸는 건 할 수 없다.


컴퓨터의 단순연산이 암산에 한해선 사람보다 좋을순 있어도 사람처럼 불을 발견해서 고기를 굽거나 전기를 발견해서 전구를 발명하는 그러한 고차원적 발상이 불가능함


아직까지 기계가 도출하는 값은 결국 사람이 의미부여를 안하면 의미가 없음


그래서 현재 ai는 문제를 푸는 '도구'정도로 밖에 못쓰이는 거지. 문제를 푸는 '주체'가 될 수 없다.


애초에 이런 복잡한 사고방식을 하려면 현존하는 슈퍼컴퓨터보다 훨씬 큰 연산을 필요를 할거고


솔직히 인간의 뇌까지도 갈거없이 쥐의 뇌를 단순연산만 시킨다면 현존 슈퍼컴퓨터보다 더 많은 연산을 할거임


AI가 문제를 푸는 '주체'가 되어야 강인공지능의 사전적 의미와 까워진다고 봄





마치 자전거와 사람의 다리랑 똑같은거임

같은 애너지를 소모해도 자전거는 사람이 달리는것 보다 훨씬 빠르게 달릴수있지만,

사람처럼 절벽을 등반하거나 지형이 어떻든 어디든 갈 수있는 그런 유동적 이동이 불가능하지


당연히 기술적으로도 후자가 훨씬 고등적인 형태이고