지금 ai의 이미지 인식의 약점이
화면을 잘라서 의미구분을 못함.
이미지를 통째로 인식하지 이미지안의 경계선을 잘라서
여기까지는 우산 여기까지는 코끼리 이런걸 잘 못함
+
세상에 대한 추상화가 되어있지 않음
사람의 뇌는 기본 인식 방법 자체가 세상을 보고 만든 이미지를
추상화시켜서 기억하고 그걸가지고 연상이나 공통점찾기
차이점찾기 언어화 등을 하는데
Ai는 이 기능이 기본탑제 기능이 아님
포켓몬의 추상화된 도트 그레픽은 사람이 보면
"아 초록색은 풀, 알록달롣한건 도로, 굵은테두리에 지붕있는건 건물"
"저건 사람, 저건 동물을 추상화해서 섞어서 만들어낸 가상의 동물인 포켓몬" 뭐 이런식으로 자동으로 되는 것들이 ai는 못함
인간은 5억년 진화를 통해 물리적 세계에 적응하느라 만들어진 기능들인데, ai는 기본탑재 기능이 아닌거임
아마 이 부분들이 ai한테는 어려울 수 있다고 느껴짐
실제 월드모델을 학습하거나, 카메라를 통해 현실을 학습을 많이해서 익혀서 물리적 "경계의 개념" 을 이해하고, 추상화를 어떻게 저떻게
기능으로 구현하거나, 신경망으로 창발이 되면, 저런게임을 쉽게 하게 될거라고 생각하고
이 지점이 정말 agi와 가까워 지는 지점이라고 생각함
포켓몬 벤치 정말 유용할지도..
그래서 이미 llm으로 두부류로 나뉘잖음 llm은 비행기라 달에 갈수 없다 아니다 스케일링 조지면 아무튼 창발할 것이다
https://www.google.com/search?q=image+segmentation
이미지 인식 모델 중에 이미 있음. 그냥 멀티모달이 안되는거.