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결론: 모르겠다

언어를 토크나이징해서 빈도로 답을 내는 구조만을 사용할 때의 한계죠. 하지만 이 방식이 인간의 언어생활과 아예 다른 방향이냐 라고 하면 그렇지 않다고 봅니다. 관련 주제를 이어서 대화를 이어가려고 하면 사람도 관습적으로 많이 이야기했던 주제를 꺼내는 경우가 더러 있으니까요. 그런 식으로 대화를 이어가는 것이 아주 어색한 것은 아닙니다 다만 현재의 구조가 취약한 점은 1. 윤리 (더 많은 데이터를 위한 합의된 사회 구조) (3:47부터 4:57) - 다만 ai세라던가 논의를 거치고 합의를 한다면 자율주행의 사고로 사람이 다치거나 죽어서 돌이킬 수 없는 형태가 아닌, 세금을 조절하는 것과 같은 식으로 (현재 자본주의 체제 하에서는) 세밀하게 조정 가능한 성공적 합의를 마련할 가능성이 존재합니다. 그것이 이 버블이 꺼지지 않고 실현될 여지를 줍니다 2. 기억과 의미있는 정보 추출 (2:43부터 3:46, 4:58부터 5:31) - 인간 뇌의 발달과정이 명백히 규명되지 않았기에 애초에 '인간답다'라는 것의 표준적, 내지는 사실상 표준적인 정의도 엄밀히 말하자면 불가능합니다. - 과감한 가정이지만, 뇌의 영역별 발달을 나이별로 쪼개 영상 데이터를 수집해서 발표한 네이쳐발 논문이 있는데 이를 바탕으로 뇌의 발달에 대해 아래와 같은 가정을 해볼 수 있을 것 같네요-> 뇌의 바깥쪽이 더 기본적인 정보를 받아서 전달하고 안쪽으로 갈 수록 정보가 복합적으로 고려된다는 가정, 그리고 ai의 제일 작은 구조(퍼셉트론)는 분명 뉴런을 흉내내고 있다는 가정을 위 가정과 섞어보면 수정부터 청년기까지 이어지는 피질, 회백질, 백질 발달에서 우리는 현재의 ai가, 우리가 생각하는 고도화된 수준에는 도달하지 못하고 일부 피질의 기능을 해내고 있다 라고 생각할 수 있을 것 같습니다. 그리고 기억이라는 것은 속칭 '상위 기능'이라고 한다면 우리가 아직 기억을 잘하는 ai는 못 만들었다, 그렇게 얘기하는 게 납득이 되죠. - 멀티모달에 대한 욕망은 여기서 나오는 것 같습니다. 기억을 구현하기 위해서 우리는 '기억할만한 정보라고 판단하는 것'의 기준을 정해야만 합니다. 그것을 정하지 않고 기억을 구현하는 것은 그냥 눈을 가지고 모래사장을 헤집으면서 보석이 나오기를 바라는 것과 같겠죠. 한 가지 시도할 만한 것은, 우리는 (오감 등 감각기관의 문제가 없는 사람을 기준으로) 시각에 굉장히 많이 의지한다는 것입니다. 이건 정확한 근거는 기억나지 않지만 학부 시절에 배운 기억은 있습니다. 영상의 '주변'이라는 표현조차도 시각에 굉장히 의존합니다. - 보이는 것은 진실이다. 그래서 우리는 우리가 진실, 혹은 사실이라고 부르는 신뢰성을 정보에 부여하기 위해 '시각'이라는 감각을 ai에 부여하고자 하는 겁니다. - 그리고 이 신뢰 같은 것들을 가중치화 하여 '믿을 수 있다'를 점수화 할 수 있다면, 우리는 그것을 이용해 ai가 스스로 믿을 수 있는 정보를 생산할 수 있게 만들 겁니다. gan의 작동 방식처럼요. 그 때 explainable ai가 등장해서 높은 확률로 믿을 수 있는 정보나 논리를 말하게 될 수도 있을 것 같습니다. 우리가 걷고 있는 길이 지금 재미있는 결과가 계속해서 나오지만 그래도 많은 시간이 들어가야 할 긴 평지를 걷게 될지, 아니면 적당한 학문의 도전으로 발전 방향성을 종종 잃어버리는 둔덕을 곧 오르게 될지, 아니면 도저히 오를 수 없는 산이 앞에 있는지 그건 아직 모르는 일이라 생각합니다. 하지만 적어도 일부의 사람들은 그저 오르는게 아닌 조만간 가속도가 붙을 미끄럼틀을 앞에 두고 있다고 생각하기도 한다는 점이네요

오랜만에 좋은 컨텐츠

AI의 발전에 대해 전문가들이 자극적으로 말한 이유중에 책을 팔기 위함이 있었는데 결국 마지막에 책 홍보를 하시는 걸 보고 웃음이 터져나왔네요 잘 봤습니다

속시원한 영상 고맙습니다 형님

SOD님 현재 나온 기술로 상상할수있는 마지막 반도체는 어떤형태고 어떤성능을 가지고 있는지 궁금합니다ㅎㅎ 컨텐츠화 부탁드립니다 내 목소리가 닿기를....❤❤

인간의 지능도 사실 그게 어떻게 그리 되는지 알려진 게 많이 없는 걸로 알고 있습니다.

인간의 지능을 초월하는 컴퓨터 지능이 생기는 것은 확정되어 있고 생기게 되는 시점에 대한 예상들이 다를 뿐이라고 생각합니다. 이 점이 지금처럼 논란이 생기는 이유고 그런 무엇이 스스로 필요한 센서도 달고 도구도 만들게 될 것입니다. 만약 그 즈음에 원자 프린터도 생겨서 별의별 희한한 장치들로 실제 세상이 돌아간다면 그들이랑 우리가 공존할 수 있다고는 누구도 장담할 수 없을 것 같습니다.

인간과 비슷한 인공지능은 아직 필요없고 추측만으로도 좋은점이 많음 문제는 샘알트론은 분명 마켓팅으로 중동자본등 한탕 해먹을려는 속셈이 보임

현재는 인간이 이용하기 쉬운 현제 보다 고차원적인 사고를 요하는 부분에서 도구로 사용 할 수 있을 정도 그 발전 속도가 빠르니 앞으로 인간의 창의력이나 깨달음과 같거나 뛰어 넘을 인공지능이 가능할 거라는 예상 바램이 있는 거죠

알파고때는 바둑을 즐기지 않으니 대단하다 에서 그쳤는데 GPT는 영어 공부에 정말 유용하게 매일 사용중이라 인공지능 시대에 온것 같음. 강인공지능이 언제 올지는 모르지만 그전에도 인류에게 도움이 되는 서비스는 많이 나올거 같아서 기대되요.

지금의 main stream인 인공신경망 아키텍처를 넘어서 새롭고 혁신적인 아키텍처나 기법이 나온다면 가능할지도 모르겠지만, 지금은 기존 데이터의 패턴을 따라하는 수준에 불과하다고 생각되네요

AI는 많은 데이터에서 높은 확률로 나타나는 특징을 조합할 뿐 근본적인 가치판단을 할수 없습니다. AI 개발자가 말하는 가중치 같은 것 말고, 근본적인 의미의 가치판단을 말하는 겁니다. AI는 어떤것이 맞는지 틀린지, 논리적인지 아닌지, 아름다운지 아닌지를 모릅니다. 쉽게 말해 '어떤 문제에 대해서 많은 사람들이 그냥 이렇게 말하던데?' 라는 것 뿐입니다. 바둑은 정해진 룰이 있으니까 누가 이기는 지에 대한 판단을 하는 것은 간단합니다. 바둑을 두는 과정에서 어떤 수에 대한 가치판단을 직접적으로 하는 것은 어렵지만 결과적으로 누가 이기는 지는 명확하니까, 여러판을 둬보고 이기는 결과가 나오면 가중치를 주면 됩니다. 하지만 그림 같은 것은 어떤 것이 더 좋은 그림인 지가 명확하지 않습니다. 그래서 사람들이 일일이 가르쳐 줘야 합니다. 원래라면 사람들이, AI가 만들어 낸 수많은 의미 없고 가치 없는 그림들을 보면서 어떤 게 그나마 조금 더 나은지를 일일이 판단해 줘야 합니다. 하지만 아무도 그렇게 해주지 않죠. 사람들은 AI가 이미 높은 수준의 그림을 그려내야지 그때서야 사용하기 시작합니다. 그래서 AI는 이미 일정 이상의 가치판단을 거친 사람의 작품들을 짜집기 하는 겁니다. 사람은 새로운 그림을 봤을 때 그것이 가치가 있는 지를 스스로 알수 있습니다. 그래서 다른 사람의 작품을 보고 배우면서도 자기 스스로 수많은 고민을 해서 새로운 스타일을 만들어 냅니다. 하지만 AI는 새로운 스타일을 임의로 만들어 냈을 때, 그것이 가치가 있는 지를 스스로 알 수 없습니다. 그게 가능해야지만 AI가 창의적일 수 있다 생각하는데 AI는 그렇게 하지 못합니다. 어떤 댓글에서 사람은 서로의 그림을 보고 배우면서 인간 전체의 문화를 발전시켜 나가지만, AI 끼리는 그렇게 하기 못한다는 말을 들은 적이 있는데 그 말에 공감합니다. 그리고 인간의 문화는 AI가 아닌 인간에 의해서 발전하는 것이 가치가 있다고 생각합니다.

엔비디아의 광선추적 기술도 아직 상용화 단계는 아니라던 말이 기억나네요

인공지능 주제 다뤄주는 거 너무 좋습니다

요즘 ai에대한 빅테크나 과학자 교수들말과 직접 개발하는사람들 말을 들어보면 뭔가 산업혁명당시가 생각나는거같네요. 기계가 인간을 대체한다부터.... 과도기같은 느낌? 시간이 좀더 지나봐야 뭐가 맞는말인지 알거같네요.

저도 버블에 한표 입니다. 논문 비숫한 자료를 준비하며 좀 공부해보니.. 우리에게 보여주고 있는 것들 중에 많은 부분이 프레임에 가두어 둔 과장이라는 판단이었습니다.

AI 석학, 전문가분들 대부분은 자기 눈높이로 모든 사람들이 똑똑하고 논리적인 것으로 생각하는 것 같음. 그런데 대다수 사람들은 그렇지 않고, AI는 그렇지 않은 대다수 사람들이 하는 일을 상당수 잠식할 것입니다. 완성도가 부족하다? 부분부분 혹은 마지막 공정만 사람 투입하면 보완됨. AI는 사람이 도저히 할수없는 물량으로 결과물을 만들어 낼수 있음. AI가 부족하다고 해도 비용절감, 인건비 절약이 된다면 그걸 싫어하는 기업가는 없어요. 그리고 AI의 직업 빼앗기가 이미 시작되지 않았나요?

언제나 감사합니다

기술이란 통제가 가능한 범위에서 개발되고 발전되어야 합니다. 오로지 인간을 뛰어넘는 인공지능을 만드는것에 집착하다가는 인간 스스로 자멸하는 지름길로 갈뿐...

근데 사실 사람과 비교해보면 일을 정확하게 하는게 아니고 얼추 비슷하게 하는 사람이 더 많은 것 같음. 그렇게 생각하면 이미 평균적인 사람은 이미 능가한 것일수도. 그리고 학자들이 생각하는 AGI의 기준과 기업이나 실무에서 인식하는 AGI의 기준이 다르단 것도 고려해야할 듯. 2016년에 처음 4차 산업혁명이란 단어가 나왔을때 대부분은 투자유치용 단어라고 했지만 그 마케팅에 투자로 이어지면서 진짜 4차 산업혁명을 앞당긴것처럼.

인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있는가에 초점이 맞춰지는 것보다 인류가 직면한 문제(기후 변화, 종교적 갈등, 빈부 격차 등) 해결에 AI가 얼마나 기여할 수 있는가에 초점이 맞추어져야할 것입니다. 그래서 Sora처럼 그 가공할 기술력에는 입이 다물어지지 않지만 인류에게 실질적인 이득을 주는 면에서는 현재 출현하는 AI들을 선뜻 뭐라 말하기 어렵네요

일반적으로 여러단계의 혁명에는 모두가 알지못하는 사이에 다가 오며, 우리가 인지하는 순간이 특이점이라 이야기하는게 아닐까요?

자연계는 고체 액체 기체 플라즈마처럼 에너지량에 따라 상태와 속성이 변하죠. 에너지량=정보량의 관점에서보면, AI도 현열과 잠열의 과정을 거쳐야 하기 때문에, 잠열과정에서 회의감과 정체를 겪어야 그 다음 단계로 발전할듯 합니다.

오늘도 입술 잘보고 갑니다. 매력적이네요.

감사 합니다

챗 GPT는 아직까진 사실상 대화형 나무위키 정도인 수준

어떤 특정한 분야의 정형화된 업무를 인공지능이 대신 할 수 있겠지만..인간처럼 범용적인(?) 능력을 갖추기는 정말 매~~~우 어렵지 않을까. 인간의 지능이라는 게 수리, 추론 능력만 있는 것도 아니고 얼마나 다양한 능력이 있는데..

단기간 안에 강 인공지능이라는 특이점이 오지 않을 것이라는 것은 매우 동의합니다. 특히 파워나 하드웨어의 한계, Perception 관련해서 아직 부족한 게 많으니까요. 그런데 다만 확률적으로 추측할 뿐이므로 인간에 뒤떨어진다라는 의견에는 조금 회의적입니다. 인간도 결국 경험적 사실에 기반한 확률적 추측 사고 체계를 가지고 있는 게 아닌가요? 분명 아직 보완할 부분이 많겠지만, 저는 현재 인공지능 개발의 대략적인 방향성은 크게 틀리지 않았다고 생각합니다. 언젠가 컴퓨팅의 한계를 돌파하고 인공지능의 observation 관련 기술이 발전하면 강 인공지능은 순식간에 개발될 것이라 믿습니다. 물론 그게 1~2년 안에 일어나진 않겠지만요. 스마트폰이 세상에 처음 공개됐을 때가 엊그제 같은데 관련 기술이 순식간에 발전한 것 처럼 인공지능도 exponent하게 발전할 것이라고 조심스레 추측해봅니다. 오히려 인공지능 관련 기술보다 정치경제적, 법윤리적 문제가 걸림돌이 될 것 같네요.

진짜 솔직하게는 뭐에요? 평소구라치시나요?

1, 예측을 하려면 그것이 어떤 식으로 작동하는지 이해 해야한다. 2, AI는 전문가들도 작동 방식을 이해 못하고 있다. 3, 고로 AI 발전속도를 예측한다는 건 불가능하다.

양자컴퓨터가 상용화된다면 모를까 아직은 백과사전 처럼 인간 데이터 모음집 인듯 인간을 뛰어넘는 뭔가가 나온다면 어짜피 현재 정보들은 의미가 없지않나? 특이점이 오면 현재 데이터의 가치가 떨어지는건 시간문제

하드웨어의 한계라 봅니다. 겪은 것을 소분화 해서 감정계수라는 필터를 씌워 서머라이즈 해서 계속 저장해서 기억하고 거기에 기반하여 수학적으로 추측하는것은 인간의 사고방식과 크게 다르제 않습니다. 저장하는 데이터가 방대하기에 저장장치가 커야하고 읽고 쓰는 속도가 빨라야겠죠.

AI는 이제 막 시작했습니다. 저도 AI에 관심 있어서 수학&컴공 복수 전공 중인데 지금 AI는 수학을 가져다 쓰지만 공학적인 성격이 강합니다. 공학은 당장의 활용성을 중시해서 사용하지만 수학은 엄밀성을 추구하죠. 지금의 딥러닝에서 벗어나 새로운 학습 모델이 나와야 AGI로 갈 수가 있겠죠. AI가 조금 더 수학의 영역으로 들어오면 가능하지 않을까 생각해봅니다. 저도 열심히 공부해서 그런 연구를 하면 좋겠네요🙂

오늘도 코랩에서 1만 에포크 돌리고 왔습니다. 잼있어요

인공지능과 로봇공학이 발달해서 인간의 모든 일을 대체한다면 우린 무슨 일을 해야하지

강인공지능이나오려면 아직 멀었다고 봄. 진공관😊에서 현재의 휴대폰이 되기까지 얼마나 시간이 거렸나보면 거대 ai가 손바닥에 들어올 정도의 시간이 걸리지 않을까요. 단말기가 아닌 현재 거대 ai시스템 수준을 기준으로...

개인적으론 이세돌9단님이 ai가 창의적이라고 했던 것 처럼 같은 길로 발전하다 보면 결국 ai가 인간이 생각하기에 창의적으로 보이지 않을까 싶습니다

인간급 AI라면 인간처럼 과학연구를 할 줄 알아야 하는데 스스로 연구를 할 줄 안다면 AI 스스로 더 발달한 AI를 만들것이고 결국엔 스마트폰 크기의 아인슈타인 지능을 수천배 뛰어넘는 AI를 만들겠죠. 그 정도 AI가 나온다면 인간이 상상할 수 없는 기술을 AI가 개발할 것입니다. 과연 가능할까요?

ai의 원리가 인풋(데이터)로 학습(알고리즘)하여 결과를 내놓는다면 학습의 바탕이되는 데이터 자체에 대한 오류,변조 등을 코드수준에서는 실제현실밖으로 나와(사람은 현실세계에서 다양한방법등을 통해 참고하고 조사하는 등 데이터가 믿을만한 것인지 판단하고 검증할 수 있지만) 진위여부를 검증할수 없기에 ai가 내놓은 잘못된정보, 환각(할루시에이션)에 대한 학습데이터의 진위성을 사람의 개입없이 ai스스로 검증할수없다면 극한의 편리함과 생산성을 위한 도구라것 외에 기술철학적 관점에서는 현재 ai의 열풍은 역사상 전무후무한 거품이고 모종의 기획이다라는 입장입니다.

아직까지는 회의적입니다 구글 페이스북 AI보단 인류에게 영향을 미친 혁신이 화학비료로 인류에 식량문제를 해결한게 더크다고 생각합니다 AI가 통신건축 생명공학등 이정도에 영향을 전방위적으로 미칠수있다면 생각이 달라질거같긴합니다

음모론자 관점에서 상상해보면 AI로 사람들을 영향권 속에 다 속하게 한 후 AI의 판단을 신뢰하게 하는 단계를 만들고 그 이후 판단을 인간이 뒤에서(?) 할 수도 있을거라는 상상을 해봅니다.

AI시대를 이끈 LLM의 한계때문에 역설적으로 강인공지능에 도달하기 힘들것으로 보입니다. 현재까진 LLM모델의 발견으로 지금까지 있었던 지식을 더 많이 넣어보는 형태로 발전속도가 가속화 되었을 뿐 입니다. 그러나 LLM은 더 많은 메모리와 전력 소모를 불러오며 추론은 학습된 내용에 한에 즉, 레거시를 만든 인간의 기록물을 결코 넘어서지 못한다는 한계를 보여줍니다. 강 인공지능이 탄생하려면 LLM을 뛰어넘는 새로운 AI 모델이 나와야 가능할겁니다. 어차피 물리적 한계때문에 LLM은 힘들어요 LLM은 그저 인간 데이터의 그림자에 불과할 뿐 입니다. 단, 강 인공지능이 되지 않더라도 상관 없습니다. 현재수준의 발전으로도 사람은 새로운 방법을 생각하고 인공지능은 이를 위한 정보들을 모아 도움을 줄수 있을것입니다. 즉 이젠 새로운 생각을 하는 사람만 살아남는 시대가 될꺼라는것이죠

특이점이나 ai가 인간지능(또는 지적능력)을 뛰어넘는 시대가 곧 닥칠 것이라는 견해에 부정적인(물론 가깝지 않은 미래 언젠가는 오겠지만) 과학자들처럼 현재 ai(open ai, gpt, bard 등)는 아직 갈 길이 먼 것이 맞다고 생각합니다. 이유는, 영상 내용에서도 언급했듯이 우리가 ai에 질문을 던졌을 때(정보가 없어서 모르는 경우, 아예 모르는 경우, 어딘가에서 듣거나 접했던 것 같은 막연한 기억, 추측을 하고 있는 상태) ai의 대답은 "확정" "확답"이라는 것이 하나도 없었다는 점입니다. 가상공간(웹)에 떠도는 엄청난 양의 정보(가공됐거나 가공되지 않은 날 것이거나, 논리, 합리, 이성과는 거리가 먼 괴발새발 마구잡이로 싸질러져 있는 것이거나)를 엄청난 속도로 수집하고 확률적으로 분류, 처리하는 것은 분명히 인간의 그것을 아득히 뛰어넘었지만 그게 "정답"은 아니라는 거죠. 야, 세상에 정답이 어디 있냐 라고 하겠지만 여기서 말하는 정답이라는 것은 오류의 가능성이 배제된 그런 답을 말하는 겁니다. 그런 점에서 ai의 답변엔 무수한 오류가 있죠. 다만 그것을 알아채고 있는 사람과 그렇지 못한 사람으로 나뉠 뿐입니다. 아마도 이것을 해결할 능력이 현재 등장해 있는 ai에는 없을 겁니다. 그냥 알파고 같은 것일 뿐이죠.

우리의 기대는 크지만 아직 속도가 따라오지 못하고있음 공부시킬 데이터부족 전력부족 반도체부족 등 현실적인 문제들에도 발목을잡히는중이고

샘 알트만 유명한 기업 장사꾼인데 개발자나 과학자로 보는 사람들이 많더라 충격 ㄷㄷㄷ😂😂

저는 잘 모르겠지만 만약에 특이점이 온다면 자율주행 자동차가 운전을 하고 자율주행 비행기가 운전을 하고 기계가 수술을 하고 처방전도 인공지능이 작성을 해줘서 약도 기계가 배달을 해주거나 약국에서 기계가 약을 찾아서 주고 기계가 화성에 가서 테라포밍을 해주고 인공지능이 핵융합 기술을 만들어 주는 그런 시대가 올까요?

블랙박스라서 인간의 이해를 넘어서는 퍼포먼스를 보여주지만 역설적으로 그 블랙박스 때문에 더 발전시키고 결합시키기가 어렵지 않나 싶네요.

ai의 도덕성에 대해서 중요한 지적을 해주셨는데 사람들이 지금 ai 기업들이 여러 ai 모델들을 학습시키며 엄청난 도둑질을 하고 있다는 걸 잊습니다. 학습 시키는 다른 사람의 창작물을 표절하는 ai를 만들어내고 있고 이걸로 돈을 벌려고 하는 거죠.

개인적 생각으로는 생명 진화사와 비교해 본다면 현재의 단계가 단세포 새명체가 탄생한 상태가 아닐까 생각합니다.

내가 볼땐 AI가 더 빠른 속도로 발전 가능한게 정보의 분류와 독립변수와 종속변수간에 상관관계를 확인하고 함수를 스스로 만드는 단계에 이르르면 인간을 뛰어 넘을 것으로 보임. 실제 구조공학이나 재료공학이나 모두 다 이런 엔지니어링 기법으로 미래를 예측하는 건데 이걸 더 많은 변수에 대한 더 많은 추론이 가능하다고 하면 게임 오바임. 물론 인간은 수많은 변수에 대해 반응하는 실제 입자들의 운동 예측을 포기하고 카오스 이론은 성립했는데 기계는 포기하지 않을 것.

언젠가 특이점이 오겠지만 현재 인공지능이 발전하고 있는 방식으로는 아닐 거라고 확신함 지금보다 더 많은 데이터, 파라미터, 컴퓨팅 파워? 글쎄다...

저는 오히려 반대라고 생각하지만 그런 사안을 이용하는 부류도 있겠죠. 항상 무엇이든지 이용하려는 사람들은 있으니까요.

30년 전에 대학에셔 전자공학 시작으로 대학원에서 머신러닝과 뉴럴 네트워크를 전공했습니다. 당시 HW의 한계로 구현의 한계가 있었고 기업에 와서 이 기술들을 현장에 적용해 가며, 반도체 발전의 기술적 비약으로 이 기술들을 통칭하여 AI라고 명명되게 되었고 단순 FFNN에서 GPT까지 고도화 되어 왔습니다. 근데...글쎄요. 오랜 기간 AI의 성과도 보고 한계도 직접 경험했고요. 근데 지금의 기대치는 너무 급한거 같다는 생각을 해 봅니다(안되는 분야가 많은데 되는 분야만 강조함). 너무 비지니스 마인드로 그 기대치가 부풀려지는거 같고요. 현실적으로 AI가 적절한 부가가치를 내고 좀더 시간이 지나 고도화가 되었을때 그때 우리가 인지하지 못하는 그런 자연스러운 상황에서 강인공지능이 오지 않을까 싶네요. 바램과 현실은 다릅니다. 30년전 과거에도 그러했고요.

그런데 "전문가들조차 AI의 잠재력에 대해서 정확하게 파악하지 못하고 있는 것 같다"라고 말씀하신 부분으로 볼 때 에스오디님은 강인공지능이 일부 전문가들의 예상보다 빨리 올 것이다라고 생각하고 있는건가요?

강인공지능은 결국 논리적 추론능력이 핵심인데 트랜스포머같은 획기적 연구가 나오면 몇년내 달성될수 있는 문제인듯. 현재도 챗gpt등 어느정도 수준의 추론능력을 보여주고 있는데 단순히 적절한 단어예측에 의한 거면 오래걸릴듯 하지만.

강인공지능이라고 말하지만 사실 데이터의 운용체계 이상은 아니라고 생각한다. 여전히 우리가 풀어야할 자연계 내의 수많은 알골리즘도 파악을 못하는데 인공지능에 지능을 입힌다는 것이 복합적인 상황에서 가능할까? 더 발달한 데이터 운용체계와 프로그램은 존재하겠지만 강인공지능이라고 불려지는 자체 지능을 입히는 것은 아마도 시간이 더 필요하고 요원한 시간 속의 바램이 아닐까?

강인공지능은 언젠가는 오겠죠 양자컴퓨터의 혁신과 함께~

외국에서 사용 사례가 나오면 그때 신나게 따라할듯

AI가 왜 작동하는지 모른다는건 세상이 어떻게 서로다른 원자로 이루어져 이처럼 다양한 현상을 이루는지 모르는 것과 비슷하다고 생각합니다. 우아한 법칙과 연속적인 우주관은 너무나도 인간에게 자명해보이지만 단절적이고 분열적인 양자화된 세계에서의 수들의 조합이 이런 질서가 있어보이는 세상을 만들어낼 수 있는 근본상태임을 과학이 아직 입증하지 못한 것과 흡사합니다. 자연의 복잡성을 인간이 이해가능한 기술로 정확히 구현하는 것이 정말로 먼 일이라는 상상은 누구나 할 수 있고 마찬가지로 AI가 인간과 같은 사고력을 가지고 전지전능한 인공지능이 될 수 있을 것이라고 광고하는 사업자들은 결국 버블이 꺼지는 철퇴를 맞겠죠. 그렇다고 그 발전 방향성은 결국 왜 사는가하는 본연의 질문과 맞닿아있는 것 처럼 보입니다. 그렇게 발전해 나가는 것이 인류의 운명이죠.

ㅋㅋㅋ 안된다는 기술은 항상 가능해졌다. 다만, 그 시기가 더 늦어 질 수도 있다는 거. 그리고 얀르쿤도 10년내에 강인공지능을 예상하고 있다는 것을 영상에서 말하지 않네요.

테슬라 타고 있는데 이미 오토 파일럿만으로 너무 너무 편해요. 게임 그래픽 일하는 친구도 그래픽 작업에 ai 섞어서 신규채용 없이 일한다더라구요. 현실에 체감이 되는데 굳이 부정할 필요가 있을까요? 언어 모델도 아마 논문 작성 시 다양하게 참고하고 있을 듯 합니다만? 영문 abstract 번역도 쉬워졌고요.

ㅋㅋ 미래는 아무도 모르지 다만 인공지능을 좀 써보니 정말 좋은 것 확십합니다

에이아이가 생각을 하고 꿈이 있고 하다면 인간을 지배할수 있지만 데이터 추출만해서 아직은 말하는 추출 기계인거 같은데요. 우주로 나가면 기계몸이 우주에 맞을수 있겠는데 무섭네요.

로저 펜로즈 가즈앗~~

지금의 LLM보다 5세어린이가 50배는 더 많은 데이터를 보는게 사실이라고 하더라도... 지금의 LLM이 50배 더 성장하는데는 1년도 채 안걸릴거 같다는게 문제죠.... 내년에도 이 이야기가 통용될까요? 발전속도에 비하면 AI가 지금은 이것도 못하잖아 라는 말이 얼마나 빠른 시간내에 유통기한이 지나가 버리는지 최근 2년간 겪고 있죠.

이미 인간 영역의 업무를 대체하기 시작한 것부터 특이점은 시작한게 아닐지.. 때문에 콜센터 직원들은 해고되고, 식당음식 조리도 기계가 하고, AI가 작곡한 음악이 공모전에서 수상하는 수준인데 걱정 안하기에는 잠식당하고 있는게 실재하는 수준이라....

인간을 넘어서려면 기본적인 인간의 창조영역을 해내야되는데, 아직 창조해내는 ai는 없다 언젠가 ai가 의도적인 발견을 이루어낸다면 ai의 끝을 볼듯하다

빨리 AI휴머노이드 회사 주식을 사는 날이 왔으면...

학습단계와 추론단계가 합쳐져야 특이점을 기대할 수 있을 거 같은데.

기대심리에 비해서는 버블이라고 할수 있겠죠. 당장은 거품이 낀게 맞긴한데…그 거품속에서 다른게 만들어지고 있을 가능성도 있습니다.. 기대랑은 전혀 다른거…거품이라고 하면 거품빼면 부피작은, 별볼일없는 본체의 크기만을 생각하게되는데 그 거품이 딴판의 현상이 만들어지는 빌드업일수도…

갠적으로 AI쪽을 잠시 해보니 낚인게 아니라 소프트웨어 성능을 하드웨어가 아직 따라가지 못하고 있는 문제가 있더라구요. 그렇지만 강인공지능은 5년내로 다국적 거대 대기업과 국가가 슈퍼컴퓨터를 가지듯 가질 것이구요, 돈 좀 있는 사람들과 중소 중견 기업이 가지게 될 건 10년내, 일반인이 스마트폰 만지듯 가지게 되고, 길거리에서 저게 사람이야 로봇이야 하는 시대는 20년내로 옵니다.

사람들이 착각하는게 사람을 모든 면에서 완벽하게 뛰어넘는 AI가 나와야 뭐가 바뀌는 거라고 생각하는거다. 이미 현업에서는 지금 AI 수준에서 생산성 향상을 통해서 인력을 감축하는 프로젝트 들이 활발하게 이루어지고 있음. 첫번째는 상담센터 직원들임. AI 챗봇이 처리할 수 있는 것만 처리하고 어려운건 상담센터 직원들한테 돌리면 됨. 그리고 공장노동자도 로봇에 인지능력이 생기면서 점점 사라지고 있다. 참고로 난 AI 모델 개발을 하고 있는데 최근에 한 프로젝트는 사람들이 검수 하는거 AI로 자동화하는 거로 60% 인력을 줄였고 지금 하는 프로젝트도 사람이 문서 이미지 보고 수동으로 입력하는거 자동화 하는 일이다. 그리고 개발자만 해도 코파일럿이랑 챗지피티 덕분에 1인 개발자가 할 수 있는 업무량이 엄청 늘었음 인력을 그만큼 적게 뽑아도 된다는 소리지

인공지능이 막대한 양의 데이터로 학습하고 그걸 바탕으로 아주 정확한 추측을 해낸다면 인간의 지능이랑 비교했을 때 다른점이 있을까요?

정지훈 박사님 인터뷰 해주셨으면 좋겠습니다

우려는 결국 현실이 된다 그 과정이 느려서 눈치채지 못할 뿐

Ai가 발전해서 여러 ai모델들이 나왔는데 그중에 자연어를 학습시킬수있는 형태의 트랜스포머 모델이 나왔죠. 모든게 확률.. 맞죠. 근데 우리가 살고있는 현실세계도 양자역학적인 관점에서 보면 모든게 확률입니다. 확률하나로 우리가 보고 느끼는것 우주그자체를 만들어냈죠. 그렇다면 확률로 구현못하는게 있을까요? ㅎㅎ

영상에 등장하는분은 마케팅이라는 결론을 지어놓고 이야기를 하시는거같은데 특이점과 강인공지능은 뜬구름 잡는게 아닙니다. 관련석학들이 얼마 안남았다고 하는 이유는 예상했던 수순을 밟아가고 있어서입니다. 그리고 예측시기가 점점 앞당겨지고 있는 이유는 발전속도가 시간이 갈수록 더욱 가속화 되기때문입니다 관련분야 세계적인 석학들이 얼마 안남았다고 주장하는건 마케팅이 아니에요.

아직 인공지능으로 자동화장비를 이용한 부품 및 완제품을 만들지 못하고 있다.

번역기 수준보면 ai의구심 가지는게 당연함

과학은 항상 가속도로 발전해왔고 현재 AI가 각분야에서 비약발전하다가 점점 통합되는 어느시점에서 강력한 AGI가 도래한다고 봅니다. AI의 층과 가중치의 계산들이 (대뇌도 마찬가지, 현재 해석불가능) 왜 정확한 결과가 나오는지는 현재 모르지만 이미 ChatGPT와 같이 훌륭한 AI제품들이 쏟아져나오는데도 AI를 저평가하는건 양자역학의 원리를 모르니 양자역학결과물들(양자통신 등등)을 부정하는것과 같습니다. 인간도 아직 대뇌원리와 구조를 완전히 파악못했지만 일상생활은 아무상관없이 잘 지내듯이 모든게 시간상으로 해결될 문제라고 봅니다.

이럴경우 답은 하나죠 모두가 정답이다 모두가 보는 강 인공지능의 레벨이 달라서 그런겁니다. 인간보다 언제나 우월한 답을 내는 ai 와 모든 면에서 인간을 훨씬 넘어선 ai의 차이겠죠 일론이 생각하는 agi랑 다른분들이 생각하는 agi의 차이에서 이런것들이 발생할수도 있습니다.

계산기 선에서 이미 인간을 넘어섰지만 혁명적인 ai는 나올려나 모르겠네

(오늘의 교훈) 아직 아무도 AI가 왜 작동하는지 모른다. 9:36

제가 느끼기엔 강인공지능이 되면 안된다고 말하면서 아직까지도 강인공지능 개발도 못했어? 이러는 느낌이에요 되면 된다고 뭐라하고 안되면 왜 안되냐고 뭐라하고

럭키 검색창, 데이터 합성기 그이상도 그이하도 아님 기존 저작물이 없으면 단 한발자국도 더 발전을 못함. 나오는 결과물도 촘촘히 엮은 표절작에 불과함 로고나 카피라잇 문구가 그대로 출력되는데 이게 무슨 지능이야 검색창이지.

SOD사의 인공지능 섹봇은 언제 나오나요? 이거 나오면 재벌 판도 바뀌는데요. SOD님은 이거 개발안해요? ㅋㅋ

ai특: 학습데이터가 중요한 주제에 우리들이 사는 세상과는 동떨어진 세상에서 동작함 (주로 디지털 세상에서만 동작함)

딥러닝 창시자 제프리 힌턴은 AI가 인간을 뛰어넘는건 곧이라고 했는데, 뭐가 뭔지 모르겠다;;

나왔던 영상이 또 나오네

생각이 필요한 질문을 해보면 안다. 그냥 데이터 잘 찾는 수단.. 이 정도면 나쁘진 않다. 내가 필요한 지식을 잘 찾아주어서. 그러나, 내 생각을 구현해 보려고 하면, 안돼, 난 아직 못해라고 말하지 않고 이건 어때요하는 호객행위만 한다…

딕션은 확실히 ai가 인간을 능가했다

ㄹㅇ 아직까지는 지능보단 도구라고 하는게 맞는듯

🎉🎉🎉

내 생각에 강인공지능이 인간에게 해로운 것은 아니라고 본다. 인공지능이 위험해 질려면 스스로 욕구를 만들어내야 한다. 즉, 인간을 움직이는것은 욕구다. 성욕, 식욕 등등의 욕구 말이다. 이런 욕구가 없다면, 이를 충족하기 위해 돈을 벌고, 집을 사고, 공부를 하는 그런 일들을 할 이유가 없어진다. 그렇다면 강인공지능에게는 어떤 욕구가 있는것일까? 조금 더 좋은 프로세서나 메모리? 그런것들이 과연 욕구가 될 수 있을까? 인간을 파괴하거나 지배하는 욕구? 그런걸 할 이유가 있을까? 인간이 인공지능에게 어떤 욕구를 프로그래밍으로 심어놓지 않았다면, 굳이 무언가 스스로 만들어낼 욕구가 없을꺼고, 그로인해 뭔가 특별히 위험할 일도 없을꺼라고 본다.

일단 우리가 사용하는 툴이 변하는건 100% 몇년만 지나도 AI 활용할줄 모르는 사람은 취업도 힘들거 같은데

아직 sf영화의 ai 구현은 힘들다.

언젠가는 특이점이 오겠지요^^ 그게 언제라고 딱 시기를 못 박아서 예측하는 것은 좀...그리 중요하지 않은 것 같네요^^;;;;

이번에 cyn 자율주행 회사 특허가 주변환경 위험요인을 인지하고 기억하는거에 대해 특허가 나왔습니다