[일반] 뉴비 질문 있읍니다

[오로라_(yunpu1004)]

인간은 얼마 안되는 에너지로 이것저것 학습이 가능하니까

이론상 컴퓨터도 조금의 컴퓨팅 파워로 학습이 가능하지 않을까요?

단지 그걸 가능하게 만드는 알고리즘을 모를뿐 하드웨어 성능은 충분하니까

결국 현상태에서 인공지능의 성능은 전적으로 소프트웨어의 효율에 달려있지 않나용?

- dc official App

[스월빙(wkd48632)]

그 소프트웨어를 알아내기 위해 연구를 하고있는 중이랍니당 ㅎㅎ - dc App

[오로라_(yunpu1004)]

최적의 알고리즘을 현재는 모르니까 막대한 연산성능으로 메꾸고 있다는 거군요 - dc App

[스월빙(wkd48632)]

엄... 지금도 막대한 에너지가 들어가는건 학습이고 작동하는데는 에너지 상대적으로 적게 들어용 - dc App

[스월빙(wkd48632)]

알파고도 가정용 컴에서 돌릴 수 있음 ㅇㅇ 학습이 어려운거지 - dc App

[오로라_(yunpu1004)]

네 저는 단순히 학습에 한정해서만 질문한 거였어요 - dc App

[스월빙(wkd48632)]

구조가 학습속도에 중요한 역할을 하긴 하지 컨볼루션 없었어봐 알파고 지금까지도 힘들었을 수도 있음 ㅇㅇ - dc App

[스월빙(wkd48632)]

그 구조도 u-net이라던가 포레스트라던가 여러 방법이 나와서 효율이 점점 좋아지는 중임 - dc App

[오로라_(yunpu1004)]

이렇게 보니까 두뇌의 학습효율이 진짜 경이롭네요 - dc App

[스월빙(wkd48632)]

ㅇㅇ 뇌는 사기템을 겁나 많이 갖추고 있다 - dc App

[익명(27.119)]

근데 우리 뇌는 왜 암기능력이 컴퓨터보다 못해유? ㅜㅜ 무언가를 암기하느라 많은 시간을 써야하잖음...

[스월빙(wkd48632)]

생존에 필요한 기능 위주로 발전해서 그럼 그래서 기억술 책 보면 공간이랑 엮어서 기억하고 그러잖아 - dc App

[익명(27.119)]

진짜 인간이 지금보다 암기능력이 좋았다면 학창시절에 영어단어 암기하느라 엄청난 시간을 투자하지 않아도 될것이고 양질의 번역서도 지금보다 많이 출판이 됐을 터인데... 솔직히 아쉽다.

[스월빙(wkd48632)]

다국어 사용이랑 암기는 쓰이는 뇌 영역이 다른 걸로 알고있음. 바벨탑이 무너진 건에 대해서는 나도 아쉽게 생각함 - dc App

[익명(1.239)]

아직 하드웨어 안충분함. 슈퍼컴급을 돌려야 인간 뇌 수준의 신경망 간신히 돌림. 그 정도를 중견기업이나 중위권 대학 연구실에서도 돌릴 수 있어야 더 빨리 발전함. 그게 2020년대 후반부터일듯. 그 전에 거대기업에서 AGI에 근접할 가능성은 꽤 된다고 봄

[익명(1.239)]

근데 인간 뇌도 안쓰는 시스템이 덕지덕지 붙어있거나 흔적으로 남아있다고 하니 정수만 뽑으면 더 작을 수도 있고 인공지능도 그런식일 수도 있겠지 하지만 그걸 알아내는 건 우연히 AGI개발하는 것보다 훨씬 어렵고 시행착오가 많이 있을거임

[익명(27.119)]

시행착오를 하더라도 무언가 과학적 진실이 밝혀지면 인공지능 만드는데 조금이나마 도움이 되지 않을까.

[익명(1.239)]

그리고 설령 초고효율화 한다고 해도 동일 하드웨어 대비 가용 매개변수를 늘리고 신경망을 덜 조밀하게 해서 필요한 기능만 작동하는 식이 될거고 그렇다 해도 하드웨어 요구량을 10분의 1 이상 낮출 수 있을거 같진 않음. 애초에 비용이 감당불가 수준이 아니라면 하드웨어성능은 다다익선이기도 하고

[익명(1.239)]

그니까 그 시행착오 방법이 하드웨어 늘리는 속도보다 월등하게 느리니까 개발하는 입장에선 하드웨어 쪽을 선택하는게 더 빠르다는거임. 역사적으로 질적 향상은 양적 향상이 달리 방도가 없거나 양적 향상 자체가 어려운 입장일때 이루어졌고 그렇게 이룬 질적향상도 결국 양적향상을 이루는 기반으로 활용됐음. 양적향상이 훨씬 쉬우니까

[익명(1.239)]

글고 질적 향상 쪽의 문제는 선구자가 되기 어렵다는거임. 질적향상에 필요한 시행착오를 하려면 최소한 막연하고 대략적으로라도 연구할 뭔가 대상이 있어야됨. 완전 새로운 영역일수록 초반엔 질적으로 안좋은게 당연하기 때문에 자꾸 많이 해보다보면 데이터와 노하우가 쌓이고 그걸 분석하고 이래저래 온갖 변수들을 부여잡고 실험하다보면 질적으로 개선되는거임.

[익명(27.35)]

현재로서는 양쪽 모두의 혁신이 필요하고 그런 방향으로 나아가고 있습니다. 개발이 진척될 수록 인간의 뇌의 구동방식과 딥러닝 신경망의 작동방식이 겉보기로 유사해지고 있고 그렇게 함으로서 할 수 있는 작업의 범위와 수준이 커지고 있기는 하지만, 컴퓨팅 파워가 늘어날수록 성능이 늘어나고 있는 것도 사실이기 때문입니다. 이상적으로는 본문처럼 아주 적은 비용만으로도 고기능을 발휘하는 컴퓨터의 구현의 구체적인 실례, 즉 인간의 두뇌가 현실에 존재하기 때문에 그것을 구현하는 것이 바람직한 방향이겠지만 그렇게 하려면 소프트 웨어의 혁신 뿐 아니라 하드웨어라는 개념 자체도 패러다임시프트를 겪어야 할 필요가 있을 수 있습니다.

[스월빙(wkd48632)]

ㅇㅇ 뇌랑 구조가 비슷해지는게 많아지고 있음 - dc App

[익명(27.35)]

사실 인간 신경조직과 컴퓨터의 연산의 방식이 질적으로 얼마나 어떻게 다른지는 아직 파악되지 않았으니까요. 인간과 컴퓨터의 차이가 단지 소프트웨어의 설계상의 차이만이 있는 것이 아니라 뉴런과 칩 사이의 하드웨어적 차이에도 놓여있을 것입니다.