어쩌다가 보게 됐는데

AGI through Large-Scale, Multimodal Bayesian Learning - YouTube

AGI Through LargeScale Multimodal Bayesian Learning Brian Milch (slidetodoc.com)

2008년이면 딥러닝이 유명해지기도 전인데
이때 나온 구상이 이제 실현되고 있지
AGI에 근접한 시스템의 등장은 멀지 않았다고 생각함. 그게 진정한 AGI냐 아니냐는 논쟁거리겠지만.

구글이 최근에 PolyViT을 내놨는데 딥마인드의 Perciever IO랑 뭐가 다른지는 잘 모르겠지만 아마 더 발전했겠지?

Google, Cambridge U & Alan Turing Institute Propose PolyViT: A Universal Transformer for Image, Video, and Audio Classification | Synced (syncedreview.com)

[2111.12993] PolyViT: Co-training Vision Transformers on Images, Videos and Audio (arxiv.org)


여기에 메타버스까지 제대로 확산 보급되면 가상공간의 정보량과 다양성, 복잡성이 현실세계를 능가할거고 그런 데이터와 환경에서 학습하고 활동하고 인간들과 상호작용한 AI에게 있어 오히려 현실세계의 정보를 처리하는 건 상대적으로 단순하고 손쉬울지도 모르겠다.