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인공신경망 원리는 설명해도 구조적으로 학습을 어떻게 해서 어떤 처리과정을 거쳐 답을 낸건지 그걸 설명할수있는 사람은 단 한사람도 없다고 연세대 교수님이 말했었지
웨스트 월드나 에일리언의 AI가 현실화 되겠구만 ㄷㄷ AI를 AI가 만드니까 사람들이 AI가 어떤 이유로 문제생겼는지 원인파악을 못함 ㄷㄷ 자기들이 만든게 아니니까... 이런걸 70년대 SF에서 상상했다는게 놀랍다 ㄷㄷ
잘 알았지? 그러니 무조건 많은 걸 암기하면 된다
지식의 연계성때문인거같은데
그러니까 고도로 발전한 과학은 마법과도 같다. AI에 한해서는 이거 단계 벌써 왔다고?
1과 10의 지식사이의 공백이 존재했을때는 컴퓨터가 중간이 비었으니 나는못해~ 뒤질거야~ 하던게 공백을 채워주니까 가능하게된게아닌지
잘 알았지? 그러니 무조건 많은 걸 암기하면 된다
1000억을요?
인공신경망 원리는 설명해도 구조적으로 학습을 어떻게 해서 어떤 처리과정을 거쳐 답을 낸건지 그걸 설명할수있는 사람은 단 한사람도 없다고 연세대 교수님이 말했었지
지금 우리가 살아가는것들중에도 중력부터 시작해서 적당히 원리는 알것는데 정확한 원인을 모르는게 많은데 AI도 그 중 하나가 될거라는 소리군...
지식의 연계성때문인거같은데
반박시내여친
1과 10의 지식사이의 공백이 존재했을때는 컴퓨터가 중간이 비었으니 나는못해~ 뒤질거야~ 하던게 공백을 채워주니까 가능하게된게아닌지
사실 사람도 정량화시키면 딱 저렇게 나타날 거임. AI라서 더 극적으로 보이는 거고.
근데 단순히 지식의 연계성이라고 하면, 사람이 학습에 단계를 밟는 것처럼 인공지능도 성능이 점차 좋아져야 함. 근데 이전까지는 초등학생이었던 성능이 일정 수준 학습하면 갑자기 혼자 석사논문은 쓸 줄 알게됨.
사람도 선형이 아니라 계단식으로 성장한다는 경험담이 많긴 함
AI가 무서운 건 이를테면 패러미터가 1000개까지는 숫자도 잘 몰라. 그런데 1001개 되는 순간 갑자기 4칙 연산을 하는 거야. 이게 무서운 거. 계속 AI업계들이 패러미터를 늘리고 있는데, 어느 순간에 AI가 어떤 능력을 가지게 될지 아무도 예측할 수 없다는 게 요점.
어차피 사람은 자주 해서 '익숙'해지는 과정, 즉 내 뇌 속에서 벌어지는 최적화와 알고리즘, 연관관계 생성등을 감으로 퉁치지 스스로도 알지 못함. ㅎㅎ 운전 배울 때 대뇌까지 풀 가동해 집중해서 해야하고, 하고 나면 굉장한 피로감 느끼는데, 익숙해지면 소뇌가 알아서 처리해주고 대뇌는 딴생각마저 하게 되지.. 그런 학습도 어떤 과정을 거쳐서 내부에 형성되는지 알지 못함.
소뇌가 대뇌보다 뉴런이 2배인가 3배인가 많다던데 ㄷㄷ 사실 NPU나 GPGPU는 대뇌가 아니라 소뇌고 대뇌는 그냥 띵가띵가 컨트롤이나 하는건가? ㄷㄷ
대뇌가 나자신이라는 자아와 정체성은 가지고 있어도 생각보다 그리 큰 기능을 안 하는 것일지도 모르겠더라. 그 미국에서 자는 도중에 도끼로 공격받아 죽은 사람이었나? 대뇌가 거의 망가진 상태에서도 스스로 상태는 자각 못했지만, 아침 활동 루틴은 거의 다 해냈다는 거 보고 놀랐었는데.. 생각보다 사람이 일상을 반자동 처리에 의존하는구나 싶었음.
https://www.youtube.com/watch?v=R9OHn5ZF4Uo&t=7s
이거 만들어지는건 아니겠지?
만드는중
그러니까 고도로 발전한 과학은 마법과도 같다. AI에 한해서는 이거 단계 벌써 왔다고?
그런듯? 지금 거기서 뭐지? 왜 되는거지? 라면서 논의하는 거일듯?
와, 솔직히 기술적 특이점의 일면을 AI에 한해서지만 벌써 보게될줄은 상상도 못했는데.
지금 기계학습이 A와 B의 연관성을 찾아가 하면 기존에는 그게 관계있나? 싶은 것도 스스로 공식을 만들어 찾아내는 식이라..ㅋㅋㅋ 창의성?이 생겼다고 해야하나? 심지어 그렇게 만들어진 공식인 발상도 기계만의 방식이라 우리가 이해 못하는 경우가 다수.
그 단계는 이미 알파고때 온거 임. 애초에 학습 알고리즘 자체는 70년대였나에 이미 기본적인 개념은 다 나와있었음.. 그걸로 해선 도저히 각이 안나왔는데, 컴퓨팅 파워가 올라가면서 알파고때 사실상 저 꺾이는 지점을 넘어선 거임.
빨리 인간 수준의 인지능력 도달하면 좋겠다.
그리고 마주칠 세상이 과연 유토피아일까
인간은 우주개발 하기에는 너무 빨리 죽어서.. 우리의 유지를 이을 다음 세대를 만들어야 해.
아 대의를 얘기한거면 그럴수있겠다만.. 적어도 그 AI를 마주칠 세대는 썩 유쾌한 일은 아닐거야
살인자가 내 유지를 잇는건 싫은데
두려워요
인간 뇌 작동박식 파악 못하는거랑 비슷한거지 뭐
웨스트 월드나 에일리언의 AI가 현실화 되겠구만 ㄷㄷ AI를 AI가 만드니까 사람들이 AI가 어떤 이유로 문제생겼는지 원인파악을 못함 ㄷㄷ 자기들이 만든게 아니니까... 이런걸 70년대 SF에서 상상했다는게 놀랍다 ㄷㄷ
빨리 매트릭스 만들어줘요 현기증나요
클났네 막 안좋은 경우의 수가 계속 생각나......
??? : 왜 성능이 올라가는데!
시발 저새끼 문과지? 모르기는 지가 쳐 모르는거지 뭔 개소리를 저렇게 하냐
AI 관련 전공도 아닌데 매체에 나와서 아가리파이팅 존나 하는 사람임
이 댓글 보고 눈이 확 뜨이네 ㅋㅋㅋ 전공자가 아니었음? ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
당장 가장 간단한 ai라고 할 수 있는 회귀모델도 추정 베타 분산 구하는 식의 분모에 n 들어가 있어서n이 커지면 당연히 정확도 높아지는데 무슨 ㅋㅋㅋㅋ
딥러닝 설명이 불가능한게 레이어 거치면서 그 안에 만들어지고 다세 투입되는 변수들이 추적하기에는 굉장히 많고, 비선형적으로 계속 엮이니까 설명이 불가능한건데 무슨 ㅋㅋㅋㅋ
과학자도아니고 it종사자라고소개하는데 저런말을 사실인냥 하고있네 ;; 존나심각한거아닌가?
저 사람이 한 예기는 google 심포지엄에서 한 내용을 그냥 다시 소개한 것. 저 사람의 자격과 무관하게 저 내용은 AI 전문가들이 한 말.
구글 심포지엄에서 했던 말 맥락은 전혀 다르지. 기존의 전통적인 통계적 방법론은 엄밀한 이론을 바탕으로 한 수식으로 설계되어 결과물이 예상이 되었다면, 딥러닝등은 패러미터 수가 말도안되게 늘어나서 그 사이의 상호작용등이 예측에 안되고, 성능 좋아지는게 엄밀하게 증명이 안된다는 의미임
근데 시발 저 새끼는 그런 배경에 대한 1도 이해없이 사람이 아무것도 모르는데 그냥 하니까 됩니다! 이러고 있다고 소개하니 관련 공부 1이라도 해본 사람은 시발 ㅈ같네 소리나오는거지
그럼 왠지 신경세포 모사해서 구현하니까 되는데 왜되는지 모릅니다라고 하는것도 개소리야?
내가 유투브에서 본 google AI safty 심포지엄 내용은 저 사람 말하고 정확히 같아. 패러미터 수와 지능이 선형적인 상관관계가 아니라 계단식으로 예측할 수 없는 능력이 생겨 난다는 거. 여기서 중요한 건 두가지임. 예측할 수 없는 타이밍에 예측할 수 없는 능력이 생기는 거.
당시 심포지엄에 패널이 나와서 우려했던 건 그거야. 언어 모델이 있어. 이거 패러미터 수가 늘어나면 당연히 언어 능력은 선형적으로 좋아져. 여기까지는 예측가능한 일이야. 그런데 갑자기 느닷없이 특정 패러미터 수가 넘어가는 순가 얘가 수학문제를 술술 푸는 거야. 그전까지는 전혀 그런 걸 예측할 수 있을 만한 징조를 보이지 않아. 언어 모델이 수학문제를 푸는 것도 이상한데, 이걸 미리 전혀 예측할 수 없다는게 AI 연구자들이 공포스러워 여기는 거야. 많은 AI회사들이 무작정 패러미터 늘리기 경쟁하는데, 자신들이 이렇게 패러미터르를 늘리면서 AI가 어떤 능력을 가지게 될지는 아무도 예상을 못하는거.
마치 프로그래머가 "분명 작동은 하는데 이게 왜 멀쩡히 작동하는지 모르겠어" 라고 절규하는 것과 비슷하군
지식이 쌓이면 지혜가 만들어진다 뭐 이런건가
대충 읽다 그래프만 보고 성능 떡락하는줄 알고 으잉? 했넼ㅋㅋㅋ
이게 AI 전문가들이 가장 걱정하는 거.
뭐 사실 ai에만 한정된 이야기도 아니고 작동원리나 이유 모르는데 그냥 활용하고있는 기술은 엄청 많으니까
인간도 그걸 통찰이라고 부르는데 뭔가 있나보지 뭐
뉴런의 수가 늘어날수록 지능이 자연스럽게 커지는거랑 비슷한거 아닐까 시너지에 힘입은 자체 진화 같은 ㄷㄷ
그래봤자 벡터연산하는 깡통인건 변함 없어서
세간에서 강조하는 창의성도 결국 머리에 든게 있어야 할 수 있고 공부 또한 학습량을 늘이다 보면 어느 순간 그 지식들이 거미줄처럼 쨘 하며 연결되는 순간이 오는데 AI 또한 그런 경우가 아닐까요?
그럼 존나게 학습시켜서 사용자가 이해할수있게 설명할 수준까지 질적향상을 해버리면 안되나? 해봤겠지?
지금도 기계가 연관성을 찾아내고 내부 공식 만들면 사람이 그걸 어떻게든 이해하려 드는 방식일 걸?
그쯤되면 구라도 칠거 같자너
따지고 보면 저 '학습' 과정은 한사람이 평생 다 읽는 것보다 많은 글을 무작정 계속 읽게 만드는 건데, 그렇게 하니 이놈이 갑자기 코딩을 하기 시작하네? '1억년 버튼' 같이 말도 안되는 일인데 이게 현실에서 일어났다고 ㅋㅋㅋ
뭐 이런게 한두개여야지. 대충 인간 의약계는 이런거 널렸음 병이 나으니까 쓰긴 하는데 왜 낫는지는 모르는
그거는 어째튼 쓰고 안쓰고를 통재할수있는데, AI는 어느순간 통제를 뻗어날거같다는 우려를 하는거지
삭제된 댓글입니다.
루리웹-8439836649
그렇다면 자아라는것은 정보의 집합체를 의미하는건가.
이건 의식의 주체인 자아에 대한 얘기가 아니고 지식의 구조화에 대한 얘기.
데이터 쌓인게 일정규모 이상 넘어가면 인간이 이해못하는거같
에에엑
뭐, 그럼 어때? 흥
상상하던 특이점이 진짜로 오는거네 이런 상황을 수십년전에 예측했다는게 대단하다
사람도 공부하다가 잘 안되는 부분 반복해서 공부하고 다른 자료 찾아보고 하다가 팍~!!! 깨닫는 순간? 이해하는 순간? 이 오는것과 비슷한것 같기도.. 예술로 치면 영감이 떠오르는???
당연함ㅇㅇ 딥러닝 노드 자체가 사람 뉴런 형태보고 만들어서 알아서 학습해라 알겠지? 시켜놓고 기다려보는건데 님들도 님 밥똥삶 어케하는거냐고 물어보면 대답못하잖음
신기해
근데 ai 관련 이야기 할거면 전공자를 데려와야 하는거 아닌가. 찾아보니까 한빛미디어 통해서 ai 교양도서 썼다는데, 교수나 그런건 아니고 기자 출신이고...
그럼 그 이유를 알아내는 ai를 또 만들면 되겠구나!!(아무말)
저기그래프에서 천천히 증가하는 영역은 인간이 인지가능한 영역이고 특정시점을 넘어가면서 인간이 도달하지못했었던영역을 넘어가서 확뛰는건가