논문:
트위터:
해독이 좀 필요할 것 같아서 정보탭에 안 올림
머릿속에서 정리 되는대로 정보탭 올릴거고 전문가의 스쿠핑 환영
아래 글은 지금까지 이해한 내용.
지적/ 정정 환영
트윗에 대놓고 저자가 '이건 ㄹㅇ 미친거임' 박아놈
내 의견도 동일. 이건 미친거임.
강화학습의 또 다른 바이블이 될 거라 생각함.
'지식'이란건 미래를 예측하는 능력이라 볼 수 있잖아.
지식이 있는 사람과 없는 사람의 차이는 미래에 대한 태도니까.
여기서 착안해서 '지식을 얻는 방향'으로 인공지능을 학습시킴.
지식을 얻었다는 건 '무언가'(지식 후보생)가 미래를 잘 예측하는지로 판단하고.
3요:
1. 인공지능이 '지식'이 뭔지 알게 됨
2. 인공지능이 지식을 쌓는 방향으로 학습 가능
3. 곧 온갖 데이터에서 지식을 찾아내는 AI를 보게될 것이라 예상
이게 AGI에 필요한것임? 맞으면 ㄹㅇ 혁신인데
미 . 춋. 따 . !
논문:
https://arxiv.org/abs/2109.08518
트위터:
https://mobile.twitter.com/lucaamb/status/1441837413467254795
이제 나는 사람의 학습이 인공지능의 학습보다 어느 면에서 우월한지 모르겠어
아, 아직 속도가 있나
근데 어차피 인공지능이 배우는 막대한 양의 정보를 생각하면 금년내로 인공지능이 사람보다 더 빨리 '배울'수 있게 되지 않을까?
ㅇㅇ 사이즈를 늘릴 수 있다는 점에서 의미 없는 비교긴 해
아, 지식 사이의 연관성을 찾는게 아직 남았네
아 그렇구만. 연관성까지 알 수 있으면 진짜 대박이겠네... 좋은 정보 고마워!!! ^^~
팬티 벗었다.
AGI는 온다!!!
수학문제 풀수있으면 진짜 대박 ㅇㅇ
학습의 목표가 바뀌엇다는 말인거 요약한게 가장 쉽게 설명한거인듯? - dc App
수학문제를 예로 들면 이전엔 문제를 보고 우리가 공식을 알려주면 푸는 형식이었는데 지금은 문제와 답을 보고 올바른 공식을 알아내는 방식인듯 - dc App
지식을 얻는걸 보상으로 하는건 진짜 위험한데
알아서들 안전장치 잘 달겠지
뭐여 진짜 2025 AGI 오냐 ㅋㅋㅋㅋㅋ
온다
지금 논문 안앍어봐서 대충이해한 대로라면 강화학습은 2가지가 중요함 환경에서 정보를 얻는 "탐색"과 그 정보를 사용하는 "이용"이 있음.
근데 문제는 탐색만 하면 필요없는 정보까지 탐색해서 효율적이지 않음 그리고 이용만 해도 정보가 없으니 병신임.그래서 이 사이를 맞추는게 중요함
내가 이해한것에 따르면 이 모델은미래의 가치를 배워서 탐색과 이용을 적절히 조정하여 정보를 효율적으로 탐색하게됨
행동선택기준 =(이 행동을 했을때 얻는 이득 + 이행동을 했을때 얻는 정보임) 이렇게 해서 현재에 행동의 이득과 미래에 얻을 정보를 모두 고려하여 행동을 선택하여 처음본 상황은 정보를 우선하여 탐색하고 많이본 상황은 이득을 우선하여 이용하는 거임 그렇게 효율적으로 탐색하고 이용함 실제 기존 방법으로는 하지 못했던것을 해냄. 대충 이런것인듯
굿굿 고맙다
온다...!
온다!!!
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온거같은데