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25/07/24 15:37
저는 반대로 가능성이 미국>>>>>>중국>>>>>>>>>>>>>>>>>>유럽 이라고 생각합니다.
인간이라는 동물은 돈이 되는 걸 연구하고, 그 쪽으로 몰리게 되어 있어요. 미국이라는 나라가 그 시스템으로 만들어진 결과물이고요.
25/07/24 15:50
해법을 풀 천재가 어디서 태어나냐?
로 결정될 문제라 봅니다. 아인슈타인이 유럽에서 태어났던 당시와 달리 지금은 미국 중국 유럽 모두 세기의 천재를 교육시킬 토양이 있습니다.
25/07/24 18:26
초천재가 한국에 태어나면 의대 간달 분 많겠지만 의대 못갑니다.
본인도 주변도 가만히 안둡니다. 초천재들은 아인슈타인 같이 사고의 개념 자체가 다르고 새로운 원리를 만들어 내기 때문에 한국에서라도 천재성을 반드시 발휘할 겁니다. 그래서 개념을 만들고 이론이 정립되면 미국에 가서 실증을 하고 미국을 위해 일할거 같습니다.
25/07/24 16:04
유럽사람이 할 가능성은 높겠지만, 그것이 유럽이 한것이 되는것은 다른거 아닌가요? 저도 윗분처럼 미국>중국>인도>유럽 이런느낌인데요..
25/07/24 16:16
음, 유럽이 할거다가 아니라 유럽이 했으면 좋겠다 정도로 읽히는데요. 잘 알지 못하는 분야에 대해서 글쓰는게 너무 눈에 보이는데 솔직히 시사점이 보이지 않습니다.
25/07/24 16:19
제가 알기로 현재 데이터 없이 동작할 수 있는 LLM은 없는데, 세계에서 데이터 관련 가장 강력한 규제가 있는 곳이 유럽이라 쉽지는 않을 겁니다.
25/07/24 16:56
컴퓨팅이 단순하다고 상대성이론의 본질이 단순하다고 말씀하시는 번개맞은씨앗님은 어떤 전공을 하셨나요?
단순히 스케일업하면 된다고 하셨는데 대량의 메모리 적층 대량의 GPU 연결 그걸 못해서 지금 얼마나 많은 회사들이 망해가고 얼마나 많은 사람들이 고통받고있는지 조금이라도 아시나요? 아인슈타인은 방구석 히키코모리가 웹소설에서 회빙환 하듯 깨달음을 얻은것이 아니고 그 당시에도 그렇고 불과 얼마전까지도 세계 최고의 대학 중 하나에서 물리를 전공한 사람이었고 많은 학술지에 논문을 게재한 제대로 된 학자였습니다. 오늘날까지도 물리학을 공부해보려는 수많은 사람들을 좌절시키는, 20세기 인류 최고의 성취 중 하나로 꼽히는 상대성이론을 단순하다고 이야기하시는 근거는 혹시 E=mc^2 같은 아주 단편적인 부분 아닌가요?
25/07/24 17:24
오독하신 것 같습니다.
댓글 : ‘단순히 스케일업하면 된다고 하셨는데‘ 본문 : ‘단순하므로 스케일업이 가능하고, 대량의 메모리와 대량의 GPU로 돌아갈 수 있을 것입니다. 단순하지 않으면, 규모를 키울 수 없습니다.’
25/07/24 17:52
1. 상대성이론이 나오기 전에 맥스웰이 전자기파 속도는 진공의 유전율과 투자율에만 의존한다는 공식을 유도했죠.
광원과 관측자의 상대속도는 상관없이요. 마이켈슨 몰리에 의해 실험으로도 증명되었죠. 아인쉬타인은 이 내용을 몰랐다고 주장했지만 진위는 모릅니다. 2. 특수 상대성이론에 관한 수학은 로렌츠 변환이라는 내용으로 이미 완성해 놓은 상태였어요. 1을 공리로 받아들이고 2의 수식을 재해석한 것이 특수상대론인데 오늘날의 시각으로 보면 단순하다고 표현해도 크게 이상하지는 않아 보여요.
25/07/24 17:19
유럽이 갑자기 왜 나오는지를 모르겠는데요;; 아... 중간에 있군요. 과거 유럽 출신 천재가 많다 이거군요. 저만 좀 뜬금없나요;;;
25/07/24 18:13
유럽에서 초지능이 나올 가능성이 높다면 그 근거가 무언가요?
오히려 초거대 AI 구축 가능성은 한국이 높으니 초지능 출현 가능성도 높지 않을까 한다는 논리가 좀더 설득력이 높을 것 같은데 말이죠.
25/07/24 18:24
'그런데 실은,' 부터 글이 산으로 가는 것 같습니다.
글 읽고 심심해서 2000년대 노벨 물리/화학/생리의학상 수상자들 국적별로 미국/유럽/나머지로 비율 알려달라고 chatgpt한테 물어봤는데 대략 6대 3대1 이라고 하네요. 뭐 대충 저 수치랑 비슷하지 않을까요? 아 현 시점에서는 중국이 유럽보다 높을 것 같지만요.
25/07/24 19:03
신경망 자체는 단순해보일수 있습니다. 하지만 경사하강법이나 자동미분은 단순하지 않습니다. 그리고 신경망을 완성하는 건 결국 역전파인데, 그것 또한 단순하지 않습니다.
물론 그동안의 많은 연구 등을 통해 경사하강법, 손실함수, 자동미분, 역전파 등을 각각 한번의 파이선 함수 호출로 수행할 수는 있습니다. 하지만 제 개인적인 생각만으로는 저것들 만으로는 초지능에 다다르는 건 요원합니다. LLM의 기반이 되는 트랜스포머도 꽤나 복잡한 이론이고요. 본문에도 기술하셨듯이, 컴퓨터는 그저 0과 1밖에 인식하지 못합니다만, 그렇다고 현재의 컴퓨터가 단순한 기술은 아니죠.
25/07/24 20:07
"초지능 알고리즘"이라는게 무엇을 뜻하시는건지 모르겠지만 있다 치고 검증을 위해선 결국 막대한 컴퓨팅파워가 필요할텐데 이게 가장 큰 병목 아닐까요?
번외로 저는 유럽보다 일본이 은근 가능성 있어 보입니다. 한국은 기세는 좋은데 규제때문에 어려워요.
25/07/24 20:41
이미 있는데요. 데미스 하사비스, 영국태생이고 딥마인드 회사도 영국에 있습니다. 런던에 있습니다. 알파고, 구글 제미니 다 이쪽팀 작품인데요.
조금 뜬금없네요.
25/07/24 20:43
[아마 혁신적인 지능이론이 없어도, 특별한 알고리즘의 창조가 없어도, 지금 있는 기술들과 이론들로 잘 다듬어서 발전시키면, 그리 멀지 않은 시간에 AGI에 도달할 가능성이 클 것입니다. 경제적으로 막대한 영향을 주면, 결과중심적으로 판단하는 수많은 사람들이 AGI라 인정하게 될 것이고, 그 수준에 도달할 수 있을 것입니다.] 그렇지 않습니다. 현재 LLM을 점진적으로 발전 시킨다고 해서 초인공지능이 나오지는 않습니다.
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