나도 잘은 몰루는데, 요즘 AI에서 튜링 테스트는 의미를 두지 않는다고 하더라구...

인간이 잘난 존재일때나 의미있는 기준일 듯. 바둑만 봐도 기존 인간의 사고로는 절대 그렇게 하지 않을 수들을 둬대는데 그게 훨씬 강한걸.

난 LLM이 학습을 잘 할 수록 결국 인간의 사고와 언어는 그냥 확률 분포라는 생각밖에 안들더라 ㅋㅋ 어텐션이니 레이어노말라이즈니 뭐 어쩌니 해도 딥러닝 모델은 결국 함수의 approximator이잖아? 우리의 사고는 결국 하나의 함수나 다름없는게 아닌가?

사람은 시냅스가 완전히 연결될려면 여러번 외우거나 특별한 경험을 주거나 해야하는데 기계는 한번만에 영구적인 시냅스를 유지 가능해서 더 쉬워진거 아닐까?

삼체 문명은 더 쩌는 AI를 가지고 있어서 개같이 패배할 예정

단백질 기반의 바이오컴퓨터가 아니면 다 따잇당해서 의미없음

그래서 개쩌는 단백질 컴퓨터 3개 뽑자너 ㅋㅋㅋ

그 학습한 ai가 학습해서 차단 떄림 ㅜㅜ

코딩은 명확하게 했는데, 그 내부 작동 구조가 수천억개의 숫자들이 임의로 정해지는 거.....이걸 학습이라고 함.

그 숫자들이 정해진 대로 출력값도 나오게 됨.

근데 왜 그 숫자들이 됐는지, 혹은 어떤 숫자가 어떤 역할을 하는 지 인간은 파악할 수 없기 때문에....

약간 아 다르고 어 다르긴 함.

그게 선형적인 형태가 아니라서 의아하다는 게 글의 핵심임.

나는 그 이유를 상상해본건데

니가 말한 건 학습량이 많아질 수록 성능이 좋아지는 이유지 비선형적인 성장 곡선에 대한 이유는 아니라서 해본 말임. 오해하고 있나 해서.

아 내가 말한건 갑자기 한순간에 성능이 향상되는건 기계라서 조건이 충족되는 순간 폭발적으로 시너지 일으키듯이 향상된다 하는 상상을 해본거임.

캬,,,,이거다,,씹,,무서우면서 기대되기도 한다..

ai:불가능. 불가능.

그거랑 다름.

그건 이유가 명확하게 있는데 개개인의 실력이 부족하니까 그걸 모르는거였고 이건 그 이유조차 모른다는거임.

니가 말하는 분야는 프로그래밍같은거고 이거는 딥러닝임. 진짜 극단적으로 딥러닝은 프로그래밍 없이 손으로 계산해도 GPT랑 똑같은 효과를 얻을 수 있음.영화 히든 피겨스처럼 컴퓨팅 파워가 부족하던 시절 사람이 직접 손으로 계산하는거랑 유사함.

코딩은 솔직히 밈이지 그게 진짜 모르는건 아니잖아

이게 왜 됨? 해봤자 진지하게 분석 들어가면 바로 나오는거지

오래 갖고 있는다는 가정하에 지금 사도 안늦은 것 같음