현존하는 ai가 통계학의 학장이라는 명제는 틀리지 않았음. 통계 데이터를 학습하는 프로세스는 ai에서 절대 빼놓을 수 없으니까. 근데 이 학습은 인간에게서도 뺄 수 없어서 이 말대로면 인간지능도 통계학의 확장형에 지나지 않음

근데 자꾸 현존하는 ai는 통계학의 확장에 지나지 않다고 하는 말이 나오는 맥락을 보면 현재까지의 ai는 지능이라고 볼 수 없다라는 비관적 사상이 깔려 있음. 이게 문제임. 그러면 뭔가 기적이라도 일어나지 않으면 agi는 탄생할 수 없고 여태껏 나온 ai 아이디어는 다 ai가 아닌 통계학 연구 성과에 지나지 않는다는 소리임

왜 이게 선형충의 마인드냐? 이미 특이점을 향한 혁신이 우리 눈앞에서 일어나고 있는데 자기 피부로 체감이 안된다고 애써 그 모든걸 특이점과 상관없는 가짜지능으로 몰아세우는 거임. 이런 마인드로는 아마 범용인공지능이 나오기 직전까지도, 아니 이미 나온 뒤에도 모두가 인정하기 전까지 응 그거 진짜 지능 아님 이라고 우기고 있을 것임.



솔직히 아무 근거도 대지 않고 현재ai기술을 단순 통계학에 지나지 않는다고 비하하는 것 자체가 어그로라곤 생각하지만 구태여 비판을 예상해가면서 반박해보겠음

1. 지금 ai에서 쓰는 수학은 모두 이미 고전 통계에서도 쓰던 거다
-> 거짓. 최신ai연구에는 통계, 선형대수, 이산수학, 미적분을 비롯해 심지어 위상수학같은 최신수학개념까지 총동원해서 신경망을 해석하고 조금이라도 성능을 올리려는 시도가 이어지고 있음

2. 현재 ai는 빅데이터 없이는 학습이 불가능하다.
-> 거짓. 이건 알파고 제로 선에서 정리됨. 알파고 제로는 아무 데이터도 없이 제로에서 스스로 시행착오만으로 학습함

3. 현재 ai는 한번 학습이 끝나면 더 이상 성장할 수 없다.
-> 거짓. 온라인 러닝, 강화학습, 진화알고리즘 등 이미 수없이 극복할 방법들이 제안됨

4. 현재 ai는 새로운 것을 만들 수 없다
-> 생성모형의 정의는 기존데이터에 없는 새 데이터를 만드는 것임. Gan선에서 이미 정리됨(비록 인간이 청의성을 느낄 수준은 아직 멀었을지라도... 애초에 창의성은 인간 사이에서도 희귀한 재능임)

5. 현재 ai는 새로운 룰을 스스로 학습할 순 없다
-> 뮤제로



자 그럼 반박의 반박을 한 번 예측해보자

이런 반박이 예상됨. 빅데이터 없이 학습하는 예로 알파고제로가 말이 되냐. 그것도 결국 무수한 시행착오를 통해 하는 것 아니냐. 근데 그런 논리면 인간도 처음부터 모든걸 잘하진 못함. 무수한 시행착오를 통해 배움... 하지만 인간은 이전에 학습한 걸 참고해서 다음번엔 더 빨리 학습하지 않냐, 그건 전이학습이 해결해줌. 뮤제로도 같은 맥락임 - > 하지만 결국 뮤제로도 게임 같이 판이 깔린 데서만 가능하고 실생활에선 불가능한 것 아니냐 - 실생활에서 이미 시도되고 있는 예로 자율주행이 있음 - 하지만 그것도 결국 인간이 정해준 룰에서 하는 거 아니냐, 룰을 스스로 만들지는 못하지 않냐...

이렇게까지 가다보면 이상한 느낌이 들거임. 이상해야 정상일 거라고 봄. 왜냐면 저런식의 비판이 계속되면 결국 범용인공지능 내놔 라는 단계까지 가거든. 그러니까 범용인공지능 아니면 다 가짜ai란 소리임.



사족일 수도 있는데, 인간지능 수준을 따라가야 전부 지능이면 동물들의 지능도 다 가짜지능임. 왜냐면 지능에는 직관과 숙고 두 종류가 있는데 이중 숙고는 인간만이 고유하게 가지는 것으로 그것도 진화역사상 굉장히 최근에 생김. 그러니까 지금 이런 주장의 기저에는 숙고할 수 없는 건 다 가짜ai라는 생각이 깔림



2012년 딥러닝의 도래, 2014년 gan의 등장, 2016년 알퍼고의 도래, 2017년 트랜스포머 등장, 2020년 gpt-3 등장

이 찬란한 발전을 보고서도 아직도 현재까지의 ai는 고전통계학과 다를게 없음 이 지랄 할거면 선형충으로 졸라까일 각오를 해야할것임


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