오랑우탄 무한마리가 사람 한명보다 똑똑하다고 보기는 어려울것 같습니다. 오랑우탄이 아무리 많아도 우리가 관심있어할만한 문제를 해결하지는 못해서 "지능은 곧 문제해결 능력이다"라는 전제에서는 사람의 지능에 미치지 못합니다. 물론 그 "문제"를 우리가 정한다는 측면에서 오랑우탄이 억울해할 측면이 있기는 하지만요.
챗GPT가 이미 인간보다 똑똑하다는건 어느 정도 공감합니다. 일단, 저보다는 훨씬 많이 아니까요. 척척박사죠.
하지만 역시 문제해결 능력의 측면에선 아직 AI는 부족한 점이 많습니다. 그래서 아직 AGI 수준에 도달하지 못했다고 하는 것이겠구요.
A, B 두 사람이 시험을 봤는데 각각 80점, 60점을 얻었습니다. A가 더 똑똑하다고 말할수 있겠지만 지능이 더 높다고 하긴 애매합니다.
다음번 시험에서 B가 더 열심히 공부해서 이번엔 A, B 두 사람이 각각 70점, 90점을 얻는다면 이번엔 B가 더 똑똑하고 지능이 높다고 얘기해야 할테니까요.
사람은 학습을 통해 지식을 확장할수 있고, AI와 마찬가지로 지식의 확장에는 한계가 없습니다.
사람은 이미 종이와 디지털기기를 이용해서 두뇌의 용량과 기억의 한계를 넘어서 지식을 저장할수 있고, 필요에 따라 추가로 학습할수 있으니까요.
관건은 지식 보다는 지식을 활용해서 문제를 해결하는 능력입니다.
문제 해결을 위해선 아직 지식에 포함되어있지 않고, 어디선가 얻을수도 없는 지식을 찾아내거나 스스로 만들어야 합니다.
그게 올바른 지식이고 그걸로 문제를 해결할수 있는지 확인하려면 외부적 도구를 이용해야만 합니다. 여기서 확장성의 문제가 생깁니다.
새로운 물리학적 발견을 위해선 사고 실험만으론 부족합니다. 새로운 물리적 도구를 만들어야 할수도 있고, 기존 도구를 이용해서 다양한 실험을 해야 할수도 있습니다.
당장 새로운 AI 모델 개발을 위해선 코딩 뿐만 아니라 학습 인프라라는 물리장비를 사용해야 하고, 필요하면 GPU도 더 구매해서 기존 인프라를 확장해야 합니다.
이런 물리적 작업들은 앞으로도 오랫동안 사람이 지원을 해줘야 할뿐만 아니라 우린 이런 물음에 직면하게 될수 밖에 없습니다. "우리가 지원하고 있는 물리적 작업 외에 다른 작업들은 과연 AI가 더 잘할수 있는걸까?" 라는.
기술의 발전속도는 인구수와 비례했습니다.
식량생산량이 늘어날수록 늘어난 인구가 총 지능을 견인했죠.
다만 어느순간부터는 식량생산량이 인구로, 지능으로, 기술으로 연결되지 않았죠.
인공지능은 다릅니다.
생산된 하드웨어와 투입된 전력량에 따라 지능의 총량이 선형적으로 증가합니다.
결론 : 인공지능의 성능에는 한계가 있을지 몰라도, 확장에는 한계가 없습니다.
극단적인 예시로 사람 한명보다 오랑우탄 무한마리가 똑똑합니다. 시행착오와 총 지능 측면에서는요. 그리고 요즘보면 단순히 판단만 못할뿐이지 인터넷이라는 공간 속에서는 전지적인 능력을 AI가 보여주고 있습니다. 이미 평균적인 인간보다 똑똑합니다.
C드라이브 용량이 모자라네요. 누군가가 A:에 디스크를 좀 바꿔주세요?
오랑우탄 무한마리가 사람 한명보다 똑똑하다고 보기는 어려울것 같습니다. 오랑우탄이 아무리 많아도 우리가 관심있어할만한 문제를 해결하지는 못해서 "지능은 곧 문제해결 능력이다"라는 전제에서는 사람의 지능에 미치지 못합니다. 물론 그 "문제"를 우리가 정한다는 측면에서 오랑우탄이 억울해할 측면이 있기는 하지만요.
챗GPT가 이미 인간보다 똑똑하다는건 어느 정도 공감합니다. 일단, 저보다는 훨씬 많이 아니까요. 척척박사죠.
하지만 역시 문제해결 능력의 측면에선 아직 AI는 부족한 점이 많습니다. 그래서 아직 AGI 수준에 도달하지 못했다고 하는 것이겠구요.
A, B 두 사람이 시험을 봤는데 각각 80점, 60점을 얻었습니다. A가 더 똑똑하다고 말할수 있겠지만 지능이 더 높다고 하긴 애매합니다.
다음번 시험에서 B가 더 열심히 공부해서 이번엔 A, B 두 사람이 각각 70점, 90점을 얻는다면 이번엔 B가 더 똑똑하고 지능이 높다고 얘기해야 할테니까요.
사람은 학습을 통해 지식을 확장할수 있고, AI와 마찬가지로 지식의 확장에는 한계가 없습니다.
사람은 이미 종이와 디지털기기를 이용해서 두뇌의 용량과 기억의 한계를 넘어서 지식을 저장할수 있고, 필요에 따라 추가로 학습할수 있으니까요.
관건은 지식 보다는 지식을 활용해서 문제를 해결하는 능력입니다.
문제 해결을 위해선 아직 지식에 포함되어있지 않고, 어디선가 얻을수도 없는 지식을 찾아내거나 스스로 만들어야 합니다.
그게 올바른 지식이고 그걸로 문제를 해결할수 있는지 확인하려면 외부적 도구를 이용해야만 합니다. 여기서 확장성의 문제가 생깁니다.
새로운 물리학적 발견을 위해선 사고 실험만으론 부족합니다. 새로운 물리적 도구를 만들어야 할수도 있고, 기존 도구를 이용해서 다양한 실험을 해야 할수도 있습니다.
당장 새로운 AI 모델 개발을 위해선 코딩 뿐만 아니라 학습 인프라라는 물리장비를 사용해야 하고, 필요하면 GPU도 더 구매해서 기존 인프라를 확장해야 합니다.
이런 물리적 작업들은 앞으로도 오랫동안 사람이 지원을 해줘야 할뿐만 아니라 우린 이런 물음에 직면하게 될수 밖에 없습니다. "우리가 지원하고 있는 물리적 작업 외에 다른 작업들은 과연 AI가 더 잘할수 있는걸까?" 라는.
감사합니다 ㅎㅎ
개발자들 고민은 저런걸 셀프 호스팅 해줄때 그런 요소를 인정받냐도 중요할듯 클라우드 비용이 더 나가도 셀프 호스팅으로 비용절감한걸 인정 못받으면 그냥 클라우드 서비스 쓰고 커버해야 항 영역 줄이는게 속편함
진짜 이제 혐오스러워서 윈도우를 못쓰겠습니다. 공짜로 쓰는 OS도 아니고 돈내고 산 OS인데 이런 식으로 하는 건 진짜 오만함의 끝이라고 생각돼요. 랩탑 한 대 사서 리눅스를 시험 도입하는 중입니다. Gnome이 너무 맘에 드네요
만듬새가 좋은 것 같습니다
저는 freecad 를 강력추천합니다
'28. 전 세계 농장에서 사육되는 동물의 51%는 새우임' <-- 개체 수 기준입니다. 무게가 아니고...
https://rethinkpriorities.org/research-area/…
'12. 목공은 인류보다 오래된 기술임 ' <--- 호모 사피엔스 이전의 호미닌을 인류 범주에서 제외하는 가정이군요
https://m.dongascience.com/news.php?idx=61730
흠.. 디지털 디톡스를 하는게 정말 필요한 거 같습니다.
말씀하신 부분 고쳐놓았어요. 피드백 감사합니다~!!
"내 경험을 읽는 궁극의 독자" 가 다른 대기업 서버에 있고 맘대로 주물주물할 권한이 있다면?
하하하
이거 보고 바로 책 읽으면서 나무 심는 산책하러갔는데 인생이 달라졌네요
실제로는 3 node 클러스터 운영이 그렇게 쉽지는않을거에요.
감사합니다! 사용해보시고 편하게 피드백도 부탁드려요 :)
회사에서 엔지니어링에 꾸준히 투자하니 바텀업으로 좋은 솔루션이 나올 수 있었던 것 같습니다 ㅎㅎ
저도 비슷한 경험이 있어서 이렇게 합니다.
예를 들어, 리펙토링을 한다면,
'기존 코드 분석 후 대안을 제시하라고 지시'
'대안과 기존 코드의 차이, 장단점을 요약 설명하라고 지시'
'대안이 정말 더 좋은지 검증할 수 있는 방법을 제안하라고 지시'
'직접 대안 검증'
'대안 적용 및 문서, 테스트 작성을 지시'
문제는, 토큰 사용이 너무 많아져서 비용이 많이 듭니다...
기술의 발전속도는 인구수와 비례했습니다.
식량생산량이 늘어날수록 늘어난 인구가 총 지능을 견인했죠.
다만 어느순간부터는 식량생산량이 인구로, 지능으로, 기술으로 연결되지 않았죠.
인공지능은 다릅니다.
생산된 하드웨어와 투입된 전력량에 따라 지능의 총량이 선형적으로 증가합니다.
결론 : 인공지능의 성능에는 한계가 있을지 몰라도, 확장에는 한계가 없습니다.
극단적인 예시로 사람 한명보다 오랑우탄 무한마리가 똑똑합니다. 시행착오와 총 지능 측면에서는요. 그리고 요즘보면 단순히 판단만 못할뿐이지 인터넷이라는 공간 속에서는 전지적인 능력을 AI가 보여주고 있습니다. 이미 평균적인 인간보다 똑똑합니다.
기업 입장에선 자사제품 홍보는 용인할 수 있지만... 시도때도 없이 하는건 문제가 맞죠