📌오늘의 주제 모아보기📌 00:00 하이라이트 02:03 지도학습, 비지도학습, 강화학습의 차이점 04:25 약 인공지능, 강 인공지능, 초 인공지능이란 무엇인가? 05:50 AI에서 자연어 처리가 중요한 이유 08:24 AI 컴퓨터 비전 기술 09:30 AI 수요 예측 기술 10:27 AI 추천 기술 12:20 초대규모 AI는 무엇인가? 18:51 GPT-3가 환호를 받은 이유 21:55 하이퍼클로바를 개발하게 된 이유 24:40 하이퍼 클로바는 내 삶을 어떻게 바꿔줄까 시청해 주셔서 감사합니다😀 좋아요와 구독은 큰 힘이 됩니다
사람뇌도 결국은 뉴런과 시냅스의 수많은 조합에다가 감각기관을 통해 정보를 떄려넣는거니 정말 사람과 비슷해진다고 느끼네요. 다만 사람은 시간이 지남에 따라 기억이 변형되고 삭제되는 반면 인공지능은 그렇지 않는다는... 물론 그 기억의 변형나오는 가치가 있을수도 있긴 하겠지만 인간만이 할 수 있다고 생각했던 영역의 상당부분, 또는 인간도 못하는 영역을 머지않은 미래에 인공지능이 많이 해결할것 같네요. 그렇게 되면 사회구조도 많이 바뀌게 될것 같습니다.
데이터 센터 전력 상용에 관한 계획은 어떤지도 궁금하네 어제 기사를 보니 구글 페북 마소 등등 대부분 데이터 센터에 사용하는 어마어마한 에너지를 친환경 에너지로 이미 전환하거나 대부분 전환 했던데.. 네이버가 춘천 데이터 센터 냉각에 소양강물을 쓰고는 있다지만 아직 많이 미흡하다고 하던데 AI이상으로 환경에 신경쓰는 모습도 기대합니다
개인적인 소견이나 인간 스스로가 자기 지능만으로 인간이 어떻게 생각하는지를 완전히 이해한다는 게 불가능하다고 봄 어설픈 의견일 수 있겠으나 쉽게 말하자면 상위의 도구를 이용하지 않는 한 자기 참조적일 수 없다는 것 (아마 컴퓨터과학에도 정지 문제라고 비슷한 게 있었던 걸로 기억나는데...) 그럼에도 그런 문제를 해결하도록 만드는 게 현재까지 쌓아온 수많은 지성과 과학기술이고 즉 이러한 것들은 순수히 인간이 만들어낸 게 아니라 오랜 세대를 거치며 그 속에서 인류 문명이 발전하며 누적된 산물이기에 생물학적인 인간이 자력으로 창조해낼 수 있는 것들이 아님 만약 자력으로 가능했다면 애초에 과학적 사고라는 게 존재할 필요가 없었겠지 모든 게 인간의 추론능력 안에서 연역적으로 유도할 수 있었을 테니까 하지만 현실은 그렇지 않지
이런 비효울적인 방법으로는 어림도 없으니 차라리 간단한 도구에서부터 출발해서 복잡하게 늘려나가며 인간에 가깝게 만들어낼 수 있는 기술을 갖추려는 게 agi 연구자들의 아이디어임 여기서 핵심은 그게 완전히 인간이냐 아니면 인간같은 다른 무언가냐는 그리 중요한 문제가 아니라는 거임 인간같은 지능을 제어하고 조작할 수 있는가가 중요한 문제지 논리적으로 인지체계가 인간을 충분히 닮기만 한다면 인간이 하는 일들을 전부 수행할 수 있고 그러므로 굳이 신경과학을 가져다가 적용할 필요는 없다는 거임 정작 중국어 방 같이 agi내부에서 구체적으로 무슨 일이 일어나는 지를 모른다고 해도 별 상관이 없음 그러니 애초에 생물학적인 인간을 완전히 이해해서 이를 작동시킬 할 필요가 없지 오히려 반대로 접근해야 훨씬 더 수월함
내가 말하고 싶은 건 인간이나 그보다 더 복잡한 지능을 설계하려면 이제껏 했던 방식을 버리고 백지에서부터 다시 생각할 필요가 있다는 거임 왜냐하면 뇌의 작동방식을 인간이 이해하고 이를 가지고 설계를 하려면 그 이전에 작동 방식에 대한 서술을 어떻게 명시적으로 만들지가 문제가 되기 때문이거든 애초에 이해를 한 뒤에 그걸 모방한다는 건 적어도 이해하고자 하는 대상이 인간이 명확하게 지식으로 만들어 설명할 수 있는 일관적인 이론을 만드는 게 가능한지 여부에 따라 달라지는 건데 이런 방식대로 하면 뉴런 사이의 물리적인 과정을 밝히는 건 아무리 복잡해도 언젠간 해결할 수 있겠지만 여기에 다른 연결을 추가시켜 버리면 이 조건에 의해 더 이상 예측이 무쓸모해져서 각각의 상황에 따라 이론을 만들어야만 함 마치 비선형 미분방정식에 대한 일반해를 구할 수 없는 것 처럼
퍼셉트론의 ReLU 함수 자체가 if문 처리가 포함되어있어요. 애초에 트랜지스터 자체가 전제에 따라서 결론이 달라지는 if문이라고 생각합니다. 만약에 개고양이를 구분하는 인공지능을 이론상으로 가장 최소화시킬 수 있는 방법으로 최적화 시켜서 알고리즘으로 구현시킨다고 해도 덧셈, 흐름분기는 무조건 존재함. 정리하자면 딥러닝 구조 자체에도 사람 뇌 자체에도 퍼셉트론이나 뉴런같이 ReLU함수(0보다 크면 그대로 반환하고 0보다 작으면 0으로 반환)나 뉴런의 역치(뉴런이 전극을 전달하기 위한 최소역치)가 "조건분기흐름"의 역할을 하고 있기 때문에 IF문으로 버그없이 프로그래밍하는 것보다 차라리 인공지능과 컴퓨팅자원을 개발해내는 것이 강인공지능을 만드는 최단거리 지름길이 아닐까 생각합니다. 아마 사람의 뇌도 IF문으로 하나하나 다 노가다로 만드려면 뉴런 800억개와 뉴런과 뉴런을 잇는 시냅스 1000조개를 직접 알고리즘을 이용해서 기능을 구현해내야하는데 뉴런 1개 만드려면 그 뉴런 1개에 연결된 평균 10000개의 시냅스 연결 접점을 만들어야하고 시냅스 연결 1개를 구현하기 위해서 뉴런 800억개 중에서 1개를 특정해내는 작업과 그 1개를 시냅스로 연결해내는 작업을 동반하게 되는데 시냅스 1개를 구현하는데에 1초라고 하면 1000명의 개발자가 24시간 동안 3만년을 노가다해야 구현이 가능해지겠네요 10^(15)÷86,400÷365 = 31709791.9...
어떤 일이 가능하기 때문에 그게 위대하거나 돈을 벌수 있다는 말이 아닙니다. 기술만 좋다고 잘 팔리나요? 미국이 위대한 이유는 좋은 기술을 양산하고 상품으로 성공하기 때문입니다. 현실은 딥러닝이던 뭐던 비지니스로 성공한 케이스가 매우 적다는 겁니다. 인간처럼 생각? 이말만 봐도 인간처럼 생각을 하는지 아닌지를 알려면 제일 먼저 인간이 어떻게 생각하는지를 알아야되는데 그걸 안다고 생각함?? 난 저렇게 똑똑한 사람들이 저렇게 멍청한게 이해가 안된다
인간의 생각과 방식은 뇌과학과 심리학이란 이름으로 오렌세월 연구되어 왔고 이를 더 섬세하게 알기 위해 신경공학 즉 뇌와 신경 조직에 흐르는 미세 전류를 연구해 현재 신경연결 의수가 계발 상용화 된 상태 입니다. 또한 치매 하반신 마비 전신 마비등의 뇌와 신경 문제에 대한 치료법이 연구 중이며 그중 뇌칩이라 불리는게 현제 돼지 까마귀 등등 동물실험 단계에 있습니다. 이 상태로 라면 인간의 생각하는 행위는 마치 우리가 기술의 발전으로 유전코드를 해석 할 수 있게 되었던 것 처럼 생각하는 방법도 단편이나마 해석이 되고 있는 실정 입니다. 이에 대표적인 예가 al기술이고요. 현재 상용화가 되어 잇고 우리에게 깊숙히 들어와 있죠. 그걸 코딩으로 구현하고자 하는 거고요. 영 헛된 공상은 아닙니다. 다만 10년 정도 걸리는 것 뿐 그리고 저분들은 기업의 10년을 일구어나가는 분들입니다. 미리미리 준비하는거죠.
@@snowleopardjin3741 네 ai의 성과를 부정하진 않고 뇌과학 심리학의 발전도 인정합니다. 다만 사람과 같이 생각한다 사람과 같이 뭘 한다고 말하기엔 지금 수준은 너무 유치하기 때문에 알만한 사람들이 "사람과 같이" 라는 말을 쓰면 마케팅하려는 의도로 밖에 안보이네요. 이미테이션 게임 영화를 보면 튜링이 그랬죠. 기계가 사람과 같이 생각을 하지않는다고 해서 생각을 하지 않는게 아니라고.
![인공지능이 감정을 이해한다?! 구글과 ChatGPT 대결 어떻게 될까? A.I의 평가방법과 미래 (보이저엑스 남세동 대표) [ChatGPT 시리즈 3/3]](http://i.ytimg.com/vi/UlNi1jFcSSA/mqdefault.jpg)
![감탄하게 되는 AI의 능력! (꼭 보세요) [코너별 다시보기]](/img/n.gif)
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08:24 AI 컴퓨터 비전 기술
09:30 AI 수요 예측 기술
10:27 AI 추천 기술
12:20 초대규모 AI는 무엇인가?
18:51 GPT-3가 환호를 받은 이유
21:55 하이퍼클로바를 개발하게 된 이유
24:40 하이퍼 클로바는 내 삶을 어떻게 바꿔줄까
시청해 주셔서 감사합니다😀
좋아요와 구독은 큰 힘이 됩니다
돈 주고 들어야 될 것 같은 인터뷰네요 ㅜㅜ 감사합니다.
최근 데이타 사이언스 관련된 컨텐츠도 부탁드려요! 학문발전이나 산업계 전반 적용 사례나 글로벌 기업 사례등도 궁금해요!
사람뇌도 결국은 뉴런과 시냅스의 수많은 조합에다가 감각기관을 통해 정보를 떄려넣는거니 정말 사람과 비슷해진다고 느끼네요. 다만 사람은 시간이 지남에 따라 기억이 변형되고 삭제되는 반면 인공지능은 그렇지 않는다는... 물론 그 기억의 변형나오는 가치가 있을수도 있긴 하겠지만 인간만이 할 수 있다고 생각했던 영역의 상당부분, 또는 인간도 못하는 영역을 머지않은 미래에 인공지능이 많이 해결할것 같네요.
그렇게 되면 사회구조도 많이 바뀌게 될것 같습니다.
데이터 센터 전력 상용에 관한 계획은 어떤지도 궁금하네
어제 기사를 보니 구글 페북 마소 등등 대부분 데이터 센터에 사용하는 어마어마한 에너지를 친환경 에너지로 이미 전환하거나 대부분 전환 했던데..
네이버가 춘천 데이터 센터 냉각에 소양강물을 쓰고는 있다지만 아직 많이 미흡하다고 하던데
AI이상으로 환경에 신경쓰는 모습도 기대합니다
voninctrl님의 질문에 공감합니다.
도서관에 글, 그림, 영상, 음악 등을 넣는데 드는 비용과
Agent가 도서관에 있는 내용을 통해 학습하고 결과를 내기 위해
어느 정도의 비용(에너지)을 쓰고 있는지 궁금합니다.
개인적인 소견이나 인간 스스로가 자기 지능만으로 인간이 어떻게 생각하는지를 완전히 이해한다는 게 불가능하다고 봄
어설픈 의견일 수 있겠으나 쉽게 말하자면 상위의 도구를 이용하지 않는 한 자기 참조적일 수 없다는 것
(아마 컴퓨터과학에도 정지 문제라고 비슷한 게 있었던 걸로 기억나는데...)
그럼에도 그런 문제를 해결하도록 만드는 게 현재까지 쌓아온 수많은 지성과 과학기술이고
즉 이러한 것들은 순수히 인간이 만들어낸 게 아니라 오랜 세대를 거치며 그 속에서 인류 문명이 발전하며
누적된 산물이기에 생물학적인 인간이 자력으로 창조해낼 수 있는 것들이 아님
만약 자력으로 가능했다면 애초에 과학적 사고라는 게 존재할 필요가 없었겠지
모든 게 인간의 추론능력 안에서 연역적으로 유도할 수 있었을 테니까 하지만 현실은 그렇지 않지
이런 비효울적인 방법으로는 어림도 없으니
차라리 간단한 도구에서부터 출발해서 복잡하게 늘려나가며 인간에 가깝게 만들어낼 수 있는 기술을 갖추려는 게 agi 연구자들의 아이디어임 여기서 핵심은 그게 완전히 인간이냐 아니면 인간같은 다른 무언가냐는 그리 중요한 문제가 아니라는 거임
인간같은 지능을 제어하고 조작할 수 있는가가 중요한 문제지 논리적으로 인지체계가 인간을 충분히 닮기만 한다면
인간이 하는 일들을 전부 수행할 수 있고 그러므로 굳이 신경과학을 가져다가 적용할 필요는 없다는 거임
정작 중국어 방 같이 agi내부에서 구체적으로 무슨 일이 일어나는 지를 모른다고 해도 별 상관이 없음
그러니 애초에 생물학적인 인간을 완전히 이해해서 이를 작동시킬 할 필요가 없지 오히려 반대로 접근해야 훨씬 더 수월함
밑에 댓글과 함께 이해하자면 결국 인간은 자기참조가 불가능하기 때문에 인간의 한계는 정해져 있으니 자기참조 하는꼴인 인간을 모델로 바라보기 보다는 다른 여러가지 모델들로 눈을 돌리고 작은것부터 점진적으로 복잡한 모델로 가는게 더 효율적일 수 있다는 말씀이신가요??
이제 중요한 건 좋은 데이터와 탁월한 기획... 그것 뿐...
내가 말하고 싶은 건 인간이나 그보다 더 복잡한 지능을 설계하려면
이제껏 했던 방식을 버리고 백지에서부터 다시 생각할 필요가 있다는 거임
왜냐하면 뇌의 작동방식을 인간이 이해하고 이를 가지고 설계를 하려면
그 이전에 작동 방식에 대한 서술을 어떻게 명시적으로 만들지가 문제가 되기 때문이거든
애초에 이해를 한 뒤에 그걸 모방한다는 건 적어도 이해하고자 하는 대상이 인간이 명확하게 지식으로 만들어 설명할 수 있는 일관적인 이론을 만드는 게 가능한지 여부에 따라 달라지는 건데
이런 방식대로 하면 뉴런 사이의 물리적인 과정을 밝히는 건 아무리 복잡해도 언젠간 해결할 수 있겠지만
여기에 다른 연결을 추가시켜 버리면 이 조건에 의해 더 이상 예측이 무쓸모해져서 각각의 상황에 따라 이론을 만들어야만 함
마치 비선형 미분방정식에 대한 일반해를 구할 수 없는 것 처럼
가끔씩 드는 생각인데, 만약 인간이 엄청난 노가다( 편법이 없는 ) 로 만들어진 AI 라면? 무한에 가까운 IF문 처리로 되어있는 프로그램이라면? 우리는 강인공지능을 만드는게 가능할까?
그래서 열받는거구만
퍼셉트론의 ReLU 함수 자체가 if문 처리가 포함되어있어요. 애초에 트랜지스터 자체가 전제에 따라서 결론이 달라지는 if문이라고 생각합니다. 만약에 개고양이를 구분하는 인공지능을 이론상으로 가장 최소화시킬 수 있는 방법으로 최적화 시켜서 알고리즘으로 구현시킨다고 해도 덧셈, 흐름분기는 무조건 존재함.
정리하자면 딥러닝 구조 자체에도 사람 뇌 자체에도 퍼셉트론이나 뉴런같이 ReLU함수(0보다 크면 그대로 반환하고 0보다 작으면 0으로 반환)나 뉴런의 역치(뉴런이 전극을 전달하기 위한 최소역치)가 "조건분기흐름"의 역할을 하고 있기 때문에 IF문으로 버그없이 프로그래밍하는 것보다 차라리 인공지능과 컴퓨팅자원을 개발해내는 것이 강인공지능을 만드는 최단거리 지름길이 아닐까 생각합니다.
아마 사람의 뇌도 IF문으로 하나하나 다 노가다로 만드려면 뉴런 800억개와 뉴런과 뉴런을 잇는 시냅스 1000조개를 직접 알고리즘을 이용해서 기능을 구현해내야하는데 뉴런 1개 만드려면 그 뉴런 1개에 연결된 평균 10000개의 시냅스 연결 접점을 만들어야하고 시냅스 연결 1개를 구현하기 위해서 뉴런 800억개 중에서 1개를 특정해내는 작업과 그 1개를 시냅스로 연결해내는 작업을 동반하게 되는데 시냅스 1개를 구현하는데에 1초라고 하면 1000명의 개발자가 24시간 동안 3만년을 노가다해야 구현이 가능해지겠네요
10^(15)÷86,400÷365 = 31709791.9...
이건 '발명'이 아니라 '발견'이네요.
검색결과나 조작하지 않는 것 부터 시작해야되지 않을까요?
네이버 이사가 스스로 하이퍼클로버가 별루라고 인증하네
검색에 적용했는데도 이정도 수준이면.....
그냥 구글이나 써야지
양질의 영상입니당 ♡
프랑스에 있는 네이버 AI 연구소
왜 제가 쓴 글이 다른 계정에서 비공개 처리 된거죠?
역시구독한보람있네
흥미진진 한데 ,,,뭔말이냐 이게?
네이버 빠들이 나왔네. 구글 짝퉁도 안되는 수준인데.
어떤 일이 가능하기 때문에 그게 위대하거나 돈을 벌수 있다는 말이 아닙니다. 기술만 좋다고 잘 팔리나요? 미국이 위대한 이유는 좋은 기술을 양산하고 상품으로 성공하기 때문입니다. 현실은 딥러닝이던 뭐던 비지니스로 성공한 케이스가 매우 적다는 겁니다. 인간처럼 생각? 이말만 봐도 인간처럼 생각을 하는지 아닌지를 알려면 제일 먼저 인간이 어떻게 생각하는지를 알아야되는데 그걸 안다고 생각함?? 난 저렇게 똑똑한 사람들이 저렇게 멍청한게 이해가 안된다
인간의 생각과 방식은 뇌과학과 심리학이란 이름으로 오렌세월 연구되어 왔고 이를 더 섬세하게 알기 위해 신경공학 즉 뇌와 신경 조직에 흐르는 미세 전류를 연구해 현재 신경연결 의수가 계발 상용화 된 상태 입니다.
또한 치매 하반신 마비 전신 마비등의 뇌와 신경 문제에 대한 치료법이 연구 중이며 그중 뇌칩이라 불리는게 현제 돼지 까마귀 등등 동물실험 단계에 있습니다.
이 상태로 라면 인간의 생각하는 행위는 마치 우리가 기술의 발전으로 유전코드를 해석 할 수 있게 되었던 것 처럼 생각하는 방법도 단편이나마 해석이 되고 있는 실정 입니다.
이에 대표적인 예가 al기술이고요.
현재 상용화가 되어 잇고 우리에게 깊숙히 들어와 있죠.
그걸 코딩으로 구현하고자 하는 거고요.
영 헛된 공상은 아닙니다.
다만 10년 정도 걸리는 것 뿐 그리고 저분들은 기업의 10년을 일구어나가는 분들입니다.
미리미리 준비하는거죠.
잘 모르고 무식한 사람이 신념을 가지면 무섭습니다. 아저씨, 나이먹고 편협한 생각에 갖혀사는게 한심하네요..
@@IllustrationKorean 매우 적다는 거지 없다는 말이 아님. 그 분야가 제한적이라는 말 입니다. 유튭 추천 알고리즘을 몰라서 하는 말이 아님.
@@youngk3021 편협한게 아니고... 아저씨가 ai에 이해가 전혀 없는거야. 내 말이 뭔말인지 이해도 못하고 편협하다고 생각하는걸 보니 아저씨야 말로 무식한 사람이 유튭만 보고 신념을 가진거 같네
@@snowleopardjin3741 네 ai의 성과를 부정하진 않고 뇌과학 심리학의 발전도 인정합니다.
다만 사람과 같이 생각한다 사람과 같이 뭘 한다고 말하기엔 지금 수준은 너무 유치하기 때문에 알만한 사람들이 "사람과 같이" 라는 말을 쓰면 마케팅하려는 의도로 밖에 안보이네요. 이미테이션 게임 영화를 보면 튜링이 그랬죠. 기계가 사람과 같이 생각을 하지않는다고 해서 생각을 하지 않는게 아니라고.
기자가 너무 수준이 낮아..
나같은 사람을 위해서 수준이 낮은척 하는걸지도 모르죠...