AI가 범용이 되기 위해 넘어야 할 두가지 벽 by rikardo

안도현 · 제주대학교 교수(PhD 미디어심리학)

2023/12/02

인간의 뇌는 대략 860억 개의 신경세포(neurons)로 구성되어 있으며, 이들은 약 1천조 개의 시냅스(synapses)를 통해 서로 연결됩니다. 각 신경세포는 평균적으로 약 1만 개의 다른 신경세포와 연결되어 있다고 추정됩니다. A New Field of Neuroscience Aims to Map Connections in the Brain 신경세포(neuron): 신경세포는 신경계를 구성하는 세포로, 전기적이고 화학적인 방법으로 신호를 전달하고 받는 역할을 합니다. 신경세포는 수상돌기(axon), 세포체(soma), 축삭(dendrite), 시냅스(synapse)로 구성되어 있으며, 각 부분은 다른 신경세포와의 연결과 정보의 처리에 관여합니다 연접/시냅스(synapses): 시냅스는 한 신경세포에서 다른 신경세포로 신호를 전달하는 연결 지점입니다. 시냅스는 시냅스전 세포막과 시냅스후 세포막으로 구성되어 있으며, 이들 사이에는 신경전달물질이라는 화학 물질이 오...

rikardo · xxTP, 순진한 공돌이

2023/12/04

AI가 범용이 되기 위해 넘어야 할 두가지 벽

산업/기술/IT 우주/생명

안도현님의 원 글에서는 AI 모델의 내재적 특징에 기반해서 서술을 하셨는데,
저는 모델 외적 측면에서 이야기 해보려 합니다.

1. 데이터

AI 관련 분야에서 널리 알려진 이야기로 'garbage in garbage out'이 있습니다. 아무리 모델과 학습 방법론이 훌륭해봐야 사용되는 데이터가 쓰레기라면 학습 결과물도 쓰레기라는 말이죠.
이는 AI의 훈련이 어디까지나 사람이 주는 데이터에 의존한다는 것입니다.

이에 관련된 사례로, 초창기 테슬라 자율주행 AI가 흰색 트럭을 들이받은 사고가 있습니다. 흰색 물체에 대한 정보를 사람이 주지 않았기 때문에 흰색을 피해야 한다는 결론을 얻을 수 없던 것이죠.

그렇기에 범용 AI가 되기 위해서 넘어야 할 첫번째 벽은, '현실 세계의 정보에 대한 무제한적 접근'입니다.
사람이...