믿고있네



단순히 현재 방식이 영상, 사진등을 학습하는데 비효율적이란 것 뿐만 아니라


인간의 판단이 적극 개입되면서 그게 ai학습에 실링을 생성하고 왜곡한다고 생각하나봄(장애물이자, 천장임)


거기에 더해서 하나의 짧은 세션에서만 효과적이지, 다음 세션으로 전달되지 않아서 시간에 따른 적응도 잘 안되구.


예를 들면 이건 우리가 알파고를 보면서 느낀 인간을 넘어선, 인간이 이해하기 어려운 새로운 발견을 하는 무언가 랑은 거리가 있다고 생각하는거지




그리고 그 패러다임의 변화가 본인들 생각에는 월드모델, 즉 시뮬레이션을 통한 학습인거고


인간은 하나하나의 굵직굵직한 목표들(알고리즘의 효율 개선, 이산화탄소 포집 등)을 제시하면


그 안에서 ai는 각종 정보를 학습하면서 강화학습을 해나가는거임