✔타임라인 04:42 인공지능과 자연지능의 차이는? 06:34 하나만 알고 둘은 모르는 인공지능? 08:46 자연지능에게만 있는 특별한 능력 13:50 두 지능의 격차는 좁혀질까? 18:48 자연지능은 어떻게 탄생했나? 23:48 문명의 발전과 뇌의 상관관계 25:30 자연지능은 어떻게 작동하나? 27:52 뇌 연구는 왜 어려운 걸까? 30:09 인공지능을 활용한 뇌 연구 37:48 우리가 뇌를 연구하는 이유
실제 생물학에서 가장 큰 문제점이 표본이나 정확한 모델이 없어서 정말 힘들다는 점인데 인공지능의 발달이 그 문제들을 해결해줄수 있을거라는 점이 가장큰 장점인것 같습니다. 현재 알파폴드가 단백질들의 메커니즘을 예측할수 있다면 먼 미래에는 인공지능이 단백질이나 DNA/RNA 등 으로 인한 단일 세포의 메커니즘도 예측하는 것부터, 수정란에서 부터 어떻게 하나의 세포가 여러개의 각각 세포들로 분화하여 성체가 되는지. 시물레이션을 통한 질병들의 통제등 이런것들이 현실화 되었으면 좋겠습니다.
AI 연구원을 꿈꾸며 수학/컴과를 복수 전공하고 있습니다. 항상 수학이 그 해결책이다라는 믿음을 가지고, 어떻게 수학 이론을 좀 더 AI에 효율적으로 활용해서 지금의 딥러닝의 한계를 극복할까에 대해서만 지협적으로 바라보고 있었는데 이번 영상에서 시야가 더 넓어지게 됐습니다. 굉장히 유익한 시간이었습니다. 좋은 영상 감사합니다🙏 그런데 데프콘님께 드리고 싶은 말씀은 예능과 이런 과학 영상은 엠씨의 성격이 다르다는 말씀을 드리고 싶습니다. 패널의 비중이 더 커질수록 좋다고 생각하니 참고하세요🙂
비공감입니다. '인공지능은 사람보다 수백만 배 이상 학습해야한다' -> 아마 데이터셋 사이즈를 가지고 이야기 하시는 것 같은데 사람은 살면서 매순간 학습하기 때문에 학습 데이터 양으로 본다면 인간이 훨씬 크다고 할 수 있습니다 '인간은 원샷/퓨샷 러닝이 가능하다' -> 애초에 제로샷/원샷/퓨샷이라는 용어가 인공지능 모델에서 사용되는 용어입니다. 인간도 지금 껏 학습해온 것들을 바탕으로 새로운 것을 배울 때에나 원샷 퓨샷 러닝이 가능한 것이지 아예 학습하지 않은 상태에서는 원샷 퓨샷 러닝 절대 못합니다. '배운 걸 유지할 경우 새로운 학습이 불가능' -> 사람이 새로운 정보를 받아들이고 오래된 정보는 망각을 하듯이 인공지능도 새로운 학습데이터가 주어지면 그에 맞게 튜닝이 될 뿐이지 배운 것이 리셋되는 것이 아닙니다 '생물은 연습이나 학습 없이도 고등 기능을 수행' -> 생물은 자손에게 유전자를 물려주고, 유전자도 데이터이기 때문에 연습이나 학습이 없는 상태라고 할 수 없습니다. 인공지능도 사전학습된 모델을 토대로 다양한 자손모델을 만들 수 있고, 자손 모델들은 추가 학습이 없이도 원본 모델이 학습한 내용을 100% 이행할 수 있습니다 '목적함수는 특정한 기능을 수행하는 목적만 만든다' -> 틀린 내용입니다. self-supervised learning은 들어온 데이터 자체를 학습합니다. gpt는 들어오는 텍스트 데이터 자체를 학습합니다. 더불어 gpt-4omni 같은 멀티모달 모델은 이미지, 오디오 같은 더 다양한 데이터를 학습할 수 있습니다. 즉, 학습에 목적이 있는 상태가 아닌 학습 자체가 목적이 될 수 있습니다. '인공지능이 뇌의 문제 해결 방식을 완전히 따라한 건 아니다' -> 맞습니다. 그 이유는 이제 뇌를 모방하는 방식 자체를 버리고 있기 때문입니다. 비행기, 헬리콥터가 날기위해 새의 날개짓을 모방하지 않듯이 인공지능도 그만의 효율적인 방식으로 학습하기 위해 많은 연구자들이 새로운 길을 모색하고 있습니다. 앞으로 인공지능은 훨씬 발전될 것이며 지금은 아직 기초적인 수준에 머물러 있다고 생각됩니다. 따라서 현재의 인공지능과 수백만년의 데이터를 후대에게 지속적으로 전달해온 우리를 당장 비교하는 것은 갓난아기를 두고 내가 미적분 더 잘한다고 말하는 것과 같다고 봅니다.
영상을 보며 이 댓글의 거의 모든 부분과 똑같이 생각했습니다. 영상의 교수님께서는 언어모델 연구자가 아니라 계산뇌과학 교수님이시니까 어쩔 수 없는 것 같네요. AI 자체가 연구분야인 전문연구자가 아니라면 아직 대부분의 다른 연구분야에서는 AI를 분류/회귀 모델로만 사용하다보니 생기는 오해인 것 같아요. 특정 태스크에 파인튜닝한 모델이라고만 잘라서 생각하면 교수님 말씀이 맞는 것 같습니다.
생명체의 효율화는 죽음이 주는 축복같은 거네요 서로 죽고 죽이는 자연 생태계에서 유전자를 계속 스크리닝 하고 변이를 통해 필요한 부분들 위주로 남게되고 확률적으로 환경에 최적화되는 방향으로 생명체가 '변화'해감.. 그리고 그렇게 수억년의 시간을 주면 인공적으로 이걸 따라하는게 참 어려운거였음 그렇다고 가상의 환경에서 각 인공지능들을 서로 흡수해야만 살수있게 세팅하고 그걸 시뮬레이션해서 최적화된 인공지능을 찾아내는건 의미가없으니까..
현재 AI는 단순히 지능적인 면에서뿐만 아니라 AI 거래는 현대 금융 시장에서 환영받는 선택이 되고 있습니다 강력한 계산 능력과 데이터 분석 능력을 활용하여 AI 거래는 복잡하고 빠르게 변화하는 시장 환경에서 투자자들에게 더 효율적이고 합리적이며 효과적인 거래 방안을 제공합니다
영상만 보고 띡하고 생긴 궁금점은. 코딩 시스템에도 부모클래스를 상속받아서 자식클래스 그 기능을 쓰고 새로운 기능을 넣는 방식이 있는데 어째서 태어나자마자 작동하는 유전적 신체적 기능들이 선대에게서 입력되서 왔다라는 정리는 안나오는 걸까요 이 영상이나 대화에서 나올법 한거같은데 ㅎㅎ; 정말 기초만 아는 무지렁이의 호기심입니다.
@duribunduribun 어 유전정보라고 할 수있을것같아요. 근데 걷는다 일어선다 말한다 수량을 비교한다 같은 작업 또한 컴퓨터작업으로 비유하면 뭔가 부모클래스에 있는 함수 기능이 후대로와서 후대가 그 함수 응용법이든 작동 변수를 경험하고 학습해서 작동 또한 되는식 아닐까 싶어서요 ㅠ 어렵네요 양쪽다 얕게 알아서
우리 딸이 지나가는 사람중에 머리가 숏컷에 바지입은 여자를 보고 저 사람은 남자야?라고 물어보는데 여자라고 이야기를 하면 혼란스러워합니다. 왜 머리가 짧은데 여자야?남자 맞는거 같은데 목소리가 이상해 라고 합니다. 정말 목소리가 이상한 남자라고 느껴요. 생김새만 생각하고 그 사람의 행동 방식이나 다른 부분들로 구별을 못하더라구요. 맞는 예가 아닐 수 있지만 인공지능도 데이터와 경험이 말도 못하게 쌓이는 미래에 정말 인간을 초월해서 신과 같은 존재의 AI가 탄생할지도 모른다는 두려움이 생겨요. AI가 아무도 모르게 인간의 감정을 오히려 컨트롤하고 인간을 자신들의 도구로 이용하는데 인간이 모르는 지경까지 되지 않을까하는 생각이 듭니다. 터미네이터 같은 전쟁으로의 지배가 아니고, 정상적으로 AI와 세상은 살아가는데 인간이 기계에게 지배당하는 세상이죠.
영상데이터 / 이미지데이터 / 음원데이터 등등 수십만 수백만의 데이터를 어떻게 구하는가? 그건 바로?! ㅎㅎㅎ 말안해도 알죠. 그래서 이미지 생성하면 마블 부터 시작해서 온갖 영상, 배우 얼굴 등등 수많은 이미지가 다 출력이 되는겁니당~ 하지만 학습데이터 공개불가! ㅎㅎ
새의 원리를 그대로 따라해서 비행기를 만든 게 아닙니다. 핵심적인 원리만 갖고 비행기를 만들고 더 나아가, 지구상 그 어떤 생명체도 아닌 완전히 새로운 우주선이라는 물체를 만들어 우주로 나아갈 수 있는 것입니다. 자연지능을 굳이 흉내낼 필요는 없습니다. 우리는 다만, '추론'의 핵심을 파악하고 수학과 과학의 발전을 스스로 노벨상 수상자 이상의 초지능 수준으로 재귀개선을 할 수 있는 AGI 에이전트만 만들면 그만입니다. 그 이후에는 그것들이 대량 생성해내고 검증해내는 논문들을 그대로 이용하여 자연지능도 정복하고 생명공학도 정복하고 물리학도 정복하고 모든 걸 다 알파고 알파제로 이상의 초월적인 퍼포먼스로 정복해나아가면서 또한 또 재귀개선함을 반복해 특이점에 도달하기만 하면 됩니다. 그렇게 되면 우리는 이 우주의 신이 될 것입니다.
지금의 딥러닝은 말 그대로 데이터를 바탕으로한 확률 통계입니다. 그래서 귀납적 추론이 유의미한 과학쪽에서는 뛰어난 성과를 보여주고 있지만 수학은 정의와 공리를 바탕으로 연역적 추론인 학문이라 지금의 딥러닝은 한계를 가질 수 밖에 없다 생각합니다. 물론 딥마인드가 알파지오메트리로 기하부터 도전장을 던졌는데 기하는 다른 수학의 영역에 비해 과학과 그 궤를 같이 한다 생각합니다. 가능한 연장선, 보조선을 긋고 거기에서 이런 저런 시도를 해볼 수 있습니다. AGI로 가기 위해서는 새로운 학습 모델이 필요하다 생각합니다. 적어도 수학을 인간 수준으로 할 수 없는 AI로는 AGI로의 도달은 힘들다 생각합니다.
@ chatgpt o1을 시작으로 테스팅 타임 추론이라는 새로운 알고리즘이 나왔습니다. 최근 연구된 결과들에 따르면 모델이 충분히 많은 시간을 거칠 경우 연역전 추론도 잘 해냄이 발견되었습니다. 그리고 샘 알트만은 내년에 AGI를 만들 수 있을 거라고 최근 인터뷰에서 아주 자신감 있게 이야기하였습니다. 마찬가지 앤트로픽의 CEO다리오 아모데이 또한 앞으로 2-3년 내에 AGI에 도달할 수 있다고 담담하게 이야기합니다. 딥러닝이 한계에 봉착했다고 하는 사람들에게 알트만과 얀르쿤, 일리야 등은 “딥러닝에 벽은 없다”라고 얘기합니다.
@@Zeddy27182 chatgpt o1을 시작으로 테스팅 타임 추론이라는 새로운 알고리즘이 나왔습니다. 최근 연구된 결과들에 따르면 모델이 충분히 많은 시간을 거칠 경우 연역전 추론도 잘 해냄이 발견되었습니다. 그리고 샘 알트만은 내년에 AGI를 만들 수 있을 거라고 최근 인터뷰에서 아주 자신감 있게 이야기하였습니다. 마찬가지 앤트로픽의 CEO다리오 아모데이 또한 앞으로 2-3년 내에 AGI에 도달할 수 있다고 담담하게 이야기합니다. 딥러닝이 한계에 봉착했다고 하는 사람들에게 알트만과 얀르쿤, 일리야 등은 “딥러닝에 벽은 없다”라고 얘기합니다.
@@김반석-q5l 네~얘기하신 부분도 분명 맞아요. 하지만 수학의 기본적 체계는 다음과 같아요. 1. 정의: ~을 A라 하자. 2. 공리: B는 참이라 하자. 3. 정리: P이면 Q이다. 4. 증명: 이래서 정리가 참이다. 이렇듯 정의와 공리에서 출발해 확장돼가는 형태라 애초에 초반 정의와 공리, 단 두 가지만 필요합니다. 이게 딥러닝이 힘든 부분이에요. 즉, 사람들이 생각하는 AI가 수학 이론도 만들고 하는 초지능은 현재 딥러닝으로는 힘들죠. 그럼 기존 수학 문제는 어떤가? 이것도 딥러닝은 힘듭니다. 모든 AI들의 벤치마크를 보면 다른 분야는 90%를 상회하지만 수학은 아직도 70% 정도 대에 머물고 있고, 개인적으로 대학 과제 테스트해보면 50%라 체감해서 안 씁니다😅
기대하고 봤더니. 백세범 교수는 AI 쪽은 거의 모르는 사람이네.. 그냥 일반인++ 수준 밖에는 모르는거같음. 시냅스 구조개념 같은 건 모르는것으로 보임. . 진짜 한 3년 5년전에 일반인 대상으로 하는 하는 ai 강의내용을 아직도 하고있네 예전에 일반인이나 학생들이나 하는 기초 머신러닝 개념을 아직도 설명하고있네. 컨텐츠 내용이 뉴런-시냅스 수준의 깊이도없고, 최신 트렌드도 전혀 반영하지 못하고있음. 아직도 고양이 사진 개 사진에 알파고 이야기나 하고있노 ㅋㅋ. 하 5년전 시점에서 정체가 되버린 교수님이신듯. 뇌에 칩까지 이식성공한 시대에서, 아직도 그냥 겉에서 관찰한 동물의 본능같은거나 설명하고있다니. 아무리 학벌좋고 직위있어도, 현실적으로 도태되면 점점 힘들겠구나 하는걸 배웠음.
![[취미는 과학/ 확장판] 8화 유사 과학, 어디까지 과학인가? 🤔(feat. 과학 철학자 이상욱) l #취미는과학](http://i.ytimg.com/vi/uCfdf073Q-c/mqdefault.jpg)
![[취미는 과학/ 확장판] 8화 유사 과학, 어디까지 과학인가? 🤔(feat. 과학 철학자 이상욱) l #취미는과학](/img/tr.png)
![[취미는 과학/ 확장판] 11화 미생물, 어디까지 들어봤니? (feat. 김응빈 교수)](http://i.ytimg.com/vi/StYWJLxlQWQ/mqdefault.jpg)
![[Full] 나의 두 번째 교과서 - 과학 1강 뉴턴 운동 법칙, 300년 동안 뉴턴을 배우는 이유](http://i.ytimg.com/vi/e1exCkzTEbQ/mqdefault.jpg)
![[ENG SUB] 🧠골 때리는(진짜로) 중세시대 우울증 치료법과 결혼 현실 | 라플위클리 토크 시즌2 5화 - 중세시대 #궤도 #안현모 #이동진 | LIFEPLUS TV](/img/n.gif)
✔타임라인
04:42 인공지능과 자연지능의 차이는?
06:34 하나만 알고 둘은 모르는 인공지능?
08:46 자연지능에게만 있는 특별한 능력
13:50 두 지능의 격차는 좁혀질까?
18:48 자연지능은 어떻게 탄생했나?
23:48 문명의 발전과 뇌의 상관관계
25:30 자연지능은 어떻게 작동하나?
27:52 뇌 연구는 왜 어려운 걸까?
30:09 인공지능을 활용한 뇌 연구
37:48 우리가 뇌를 연구하는 이유
데프콘씨 질문의 퀄리티가 너무 좋으시네요.. 대본인지 아닌지 모르겠지만 우와 저런 질문을 어떻게 생각했지? 감탄하면서 봤습니다👍
@@David_Hong-v8f 진심이세요?
여태까지 본 수많은 인공지능에 대한 이야기들 중에 제일 재미 있었어요.
매주 기다리는 이방송 ㅠㅠ 감사합니다
이대한교수님🐤🐣🐥 매주보니 넘 좋아용 감사합니다!!!
이대한 교수님 너무 좋아요ㅠㅠㅠㅠ
예쁜꼬마선충을 사랑스럽게 여기시며 얘기하시는 모습에 처음에 팬됨ㅋㅋ큐ㅠㅠ
이대한교수님 초파리 뇌 얘기할때 사진나오는거 "본인제공" 이거 너무웃겨요!!!!
본방으로 봤는데 엄청 웃었어요 ㅎㅎ
@윤뿌르락딱 저도 본방사수하고! 또 영상으로도 봅니당!!
매주 어쩜 이러캐 재미난 주제로 돌아오시는지 ㅎㅎㅎㅎㅎ
틀어놓고 딴짓하기엔 너무 아까운 영상 .. ❤️
ai 얘기만 쏟아지는데, 자연지능 얘기 넘 신선!
취미는 과학 드뎌 나왔다❤❤
꾸준히 올려주세용~ 요즘 이거 보는 재미로 삽니당
인공지능을 이렇게 재미있게 들을 수 있다는 사실에 놀랐어요!! 다른 편들도 정말 흥미롭게 봤었는데 평소 인공지능에 관심이 많아서 그런지 이 편을 가장 재밌게 볼 수 있었던 것 같아요!!
매주 이 방송을 기다리고 있습니당!❤❤❤
점점 매주마다 이 프로그램이 더욱 기대돼가고 있어요 :)
넘 유익하고 재밌습니다 오래오래 해주세요
이 프로그램 너무 좋아요 !! ㅎㅎ
부코니형 진짜 잘한다🎉🎉
이대한 교수님의 질문이나 접근방식이 너무 좋음...제 취향에도 맞달까 ㅠㅠ 좌우대칭동물만 뇌가 있고 앞으로 이동하는 것부터 시작됐다는것도 신기해요
취미는 과학 최고 👍
너무 재밌어요!! 심해에 대해서도 토론해주세용
요즘 원픽임 보다 채널보다는 가볍고
인사할시간도 없는 분들보다는 유머있고
물론 다른 채널도 좋아함!!!!!!!
아 홍보 제대로 하면 조회수 터질것 같은데 ㅜ
끝까지 갑시다 !!
왜케재밌지 주2회 했음 조켓다
일주일간 이것만 기다려요~
인간은 처음부터 다른 종들과 다르게 창조된 다른 종들과 비교할 수 없는 유니크한 창조물입니다. 인간이 아메바로부터 진화한 존재라면 우리가 지켜야 할 도덕과 윤리의 절대적인 기초는 무너집니다.
보다 채널과 왔다갔다 하면서
보는데 확실히 공영방송이라
편집 퀄리티가 다른 거 같음!!!
요즘 취미는 과학이 재일 재밌어요
점점 과학이 재밌어짐.. 근데 책으로 공부할라고 하면 잠와 ㅠㅠ
사랑해요❤ 너무 재밌다 진짜
비록 뇌 구조를 모방한 인공신경망이라지만 아무 것도 학습시키지 않았는데도 수량 파악이 가능하다는게 겁나 신기하네...
실제 생물학에서 가장 큰 문제점이 표본이나 정확한 모델이 없어서 정말 힘들다는 점인데 인공지능의 발달이 그 문제들을 해결해줄수 있을거라는 점이 가장큰 장점인것 같습니다. 현재 알파폴드가 단백질들의 메커니즘을 예측할수 있다면 먼 미래에는 인공지능이 단백질이나 DNA/RNA 등 으로 인한 단일 세포의 메커니즘도 예측하는 것부터, 수정란에서 부터 어떻게 하나의 세포가 여러개의 각각 세포들로 분화하여 성체가 되는지. 시물레이션을 통한 질병들의 통제등 이런것들이 현실화 되었으면 좋겠습니다.
AI 연구원을 꿈꾸며 수학/컴과를 복수 전공하고 있습니다. 항상 수학이 그 해결책이다라는 믿음을 가지고, 어떻게 수학 이론을 좀 더 AI에 효율적으로 활용해서 지금의 딥러닝의 한계를 극복할까에 대해서만 지협적으로 바라보고 있었는데 이번 영상에서 시야가 더 넓어지게 됐습니다. 굉장히 유익한 시간이었습니다.
좋은 영상 감사합니다🙏
그런데 데프콘님께 드리고 싶은 말씀은 예능과 이런 과학 영상은 엠씨의 성격이 다르다는 말씀을 드리고 싶습니다. 패널의 비중이 더 커질수록 좋다고 생각하니 참고하세요🙂
백세범님 인공지능 강연 강의 정보 등등 많이 들었는데 새로운 지점에서 몰랐던 이야기 많이 해주시네 감사합니다
강연 다찾아봐야겠다
너무 재밌어요~!!!나 과학좋아햇네~!
오늘도 꿀잼 :)
이대한 교수님
감사합니다
비공감입니다.
'인공지능은 사람보다 수백만 배 이상 학습해야한다'
-> 아마 데이터셋 사이즈를 가지고 이야기 하시는 것 같은데 사람은 살면서 매순간 학습하기 때문에 학습 데이터 양으로 본다면 인간이 훨씬 크다고 할 수 있습니다
'인간은 원샷/퓨샷 러닝이 가능하다'
-> 애초에 제로샷/원샷/퓨샷이라는 용어가 인공지능 모델에서 사용되는 용어입니다. 인간도 지금 껏 학습해온 것들을 바탕으로 새로운 것을 배울 때에나 원샷 퓨샷 러닝이 가능한 것이지 아예 학습하지 않은 상태에서는 원샷 퓨샷 러닝 절대 못합니다.
'배운 걸 유지할 경우 새로운 학습이 불가능'
-> 사람이 새로운 정보를 받아들이고 오래된 정보는 망각을 하듯이 인공지능도 새로운 학습데이터가 주어지면 그에 맞게 튜닝이 될 뿐이지 배운 것이 리셋되는 것이 아닙니다
'생물은 연습이나 학습 없이도 고등 기능을 수행'
-> 생물은 자손에게 유전자를 물려주고, 유전자도 데이터이기 때문에 연습이나 학습이 없는 상태라고 할 수 없습니다. 인공지능도 사전학습된 모델을 토대로 다양한 자손모델을 만들 수 있고, 자손 모델들은 추가 학습이 없이도 원본 모델이 학습한 내용을 100% 이행할 수 있습니다
'목적함수는 특정한 기능을 수행하는 목적만 만든다'
-> 틀린 내용입니다. self-supervised learning은 들어온 데이터 자체를 학습합니다. gpt는 들어오는 텍스트 데이터 자체를 학습합니다. 더불어 gpt-4omni 같은 멀티모달 모델은 이미지, 오디오 같은 더 다양한 데이터를 학습할 수 있습니다. 즉, 학습에 목적이 있는 상태가 아닌 학습 자체가 목적이 될 수 있습니다.
'인공지능이 뇌의 문제 해결 방식을 완전히 따라한 건 아니다'
-> 맞습니다. 그 이유는 이제 뇌를 모방하는 방식 자체를 버리고 있기 때문입니다. 비행기, 헬리콥터가 날기위해 새의 날개짓을 모방하지 않듯이 인공지능도 그만의 효율적인 방식으로 학습하기 위해 많은 연구자들이 새로운 길을 모색하고 있습니다.
앞으로 인공지능은 훨씬 발전될 것이며 지금은 아직 기초적인 수준에 머물러 있다고 생각됩니다. 따라서 현재의 인공지능과 수백만년의 데이터를 후대에게 지속적으로 전달해온 우리를 당장 비교하는 것은 갓난아기를 두고 내가 미적분 더 잘한다고 말하는 것과 같다고 봅니다.
@JohnLee-vt7pj 제 이해에 틀린 점이 있다면 부디 알려주시기 바랍니다
영상을 보며 이 댓글의 거의 모든 부분과 똑같이 생각했습니다.
영상의 교수님께서는 언어모델 연구자가 아니라 계산뇌과학 교수님이시니까 어쩔 수 없는 것 같네요. AI 자체가 연구분야인 전문연구자가 아니라면 아직 대부분의 다른 연구분야에서는 AI를 분류/회귀 모델로만 사용하다보니 생기는 오해인 것 같아요. 특정 태스크에 파인튜닝한 모델이라고만 잘라서 생각하면 교수님 말씀이 맞는 것 같습니다.
아무래도 저기 나온 분이 ai 분야 전문가는 아니다 보니까 그런듯 아직 교수님이 ai에 대한 지식이 많이 부족하신듯
와 이번편 역대급으로 재밌네 ㅋㅋㅋㅋ 데프콘 엠씨님도 처음엔 좀 나사 빠진 멘트 해서 별로였는데 역시 일류 엠씨라 그런지 금방 적응하셔서 좋은 질문 많이 던지시네 굿
이대한교수님께 질문 있습니다.
옆으로 가는 게도 뇌가 있을텐데... 게는 왜? 옆으로 가나요?
앞으로 가야 정보를 빨리 받을텐데...
먹이를 찾는데 유리하니깐 그런게 아닐까요
옆으로 걷는다는것도 인간 관점일수 있어요
프콘이형 역시 재밌어 ㅋㅋㅋㅋㅋ
EBS는 클라스가 다르다
15:51 맞네... 사람우 생각 못했네ㄷㄷ
오모나 너무 유용해요
다음 화 무쟈게 기다리는 중
너무재밋다❤❤❤
따끈따끈
AI에 대해 잘모르는데 조금이나마 배운 기회였습니다
생명체의 효율화는 죽음이 주는 축복같은 거네요 서로 죽고 죽이는 자연 생태계에서 유전자를 계속 스크리닝 하고 변이를 통해 필요한 부분들 위주로 남게되고 확률적으로 환경에 최적화되는 방향으로 생명체가 '변화'해감.. 그리고 그렇게 수억년의 시간을 주면 인공적으로 이걸 따라하는게 참 어려운거였음
그렇다고 가상의 환경에서 각 인공지능들을 서로 흡수해야만 살수있게 세팅하고 그걸 시뮬레이션해서 최적화된 인공지능을 찾아내는건 의미가없으니까..
현재 AI는 단순히 지능적인 면에서뿐만 아니라
AI 거래는 현대 금융 시장에서 환영받는 선택이 되고 있습니다
강력한 계산 능력과 데이터 분석 능력을 활용하여 AI 거래는 복잡하고 빠르게 변화하는 시장 환경에서 투자자들에게 더 효율적이고 합리적이며 효과적인 거래 방안을 제공합니다
조회수 무슨 일?
시즌 2 나와야 된다구
굉장히 재밌네요
자연지능을 이해하고 싶어서 인공지능을 연구...인공지능이 언젠가 아주 고차원적 사고가 가능한 존재가 되면 인공지능 스스로가 " 나는 이걸 왜 이렇게 생각하지" 하는 의문이 생기고 자기(인공지능)를 이해하기 위해서 자연지능을 연구하기 시작...
세포와 DNA는 동작회로 및 계획된 회로라 봐야하기에 사실 로봇AI가 따라가려면 칩이 하나가 아니라 각 부문마다 연계존재하여 상호보안해야 사람과 비슷해질겁니다.
출연자분들 옷도 예뻐요😅😅😅
재밌다
18:20 인공지능 연구로 인간은 스스로를 더 잘 이해하게 되었다
오호.. 요 프로그램 좀 재밌어지는데? ㅎㅎ
인공지능에 목적함수 넣고 처리하는 과정을 이미지화 해서 일련의 서사적 과정으로 재환산 할 수 있나요?
21:10 광어는요?
아니 출연자분들 입술을 왜이맇게 진하게 발랐어요ㅋㅋㅋ
이쁘자너~
아~ 또 이 댓글 봤네.
지난회에도 이런 댓글보고 교수님들 입술만 봤었는데....ㅋㅋ
메이크업을 되게 샤방하게 하는 것 같아요ㅋㅋ
어쩌라고 그냥 봐
@@토마스기차-l4x립스틱 바르지 밀라고.. 너 게이냐?
이대한 교수님 볼매 ㅋㅋㅋ
5:22 이거는 사실이 아닌게 인간이 오감으로 현실세계에서 학습하는 데이터를 비트단위로 환산하면 인공지능보다 50~60배 정도 더 많은 데이터를 학습할 수 있음 현재 챗봇형 인공지능은 인터넷에 있는 데이터밖에 학습하지 못하기 때문
영상만 보고 띡하고 생긴 궁금점은. 코딩 시스템에도 부모클래스를 상속받아서 자식클래스 그 기능을 쓰고 새로운 기능을 넣는 방식이 있는데 어째서 태어나자마자 작동하는 유전적 신체적 기능들이 선대에게서 입력되서 왔다라는 정리는 안나오는 걸까요 이 영상이나 대화에서 나올법 한거같은데 ㅎㅎ; 정말 기초만 아는 무지렁이의 호기심입니다.
Dna 같은 유전정보를 말하시는 건 아닌거 같고
저도 그 부분 궁금하네요
@duribunduribun 어 유전정보라고 할 수있을것같아요. 근데 걷는다 일어선다 말한다 수량을 비교한다 같은 작업 또한 컴퓨터작업으로 비유하면 뭔가 부모클래스에 있는 함수 기능이 후대로와서 후대가 그 함수 응용법이든 작동 변수를 경험하고 학습해서 작동 또한 되는식 아닐까 싶어서요 ㅠ 어렵네요 양쪽다 얕게 알아서
우리 딸이 지나가는 사람중에 머리가 숏컷에 바지입은 여자를 보고 저 사람은 남자야?라고 물어보는데 여자라고 이야기를 하면 혼란스러워합니다. 왜 머리가 짧은데 여자야?남자 맞는거 같은데 목소리가 이상해 라고 합니다. 정말 목소리가 이상한 남자라고 느껴요. 생김새만 생각하고 그 사람의 행동 방식이나 다른 부분들로 구별을 못하더라구요. 맞는 예가 아닐 수 있지만 인공지능도 데이터와 경험이 말도 못하게 쌓이는 미래에 정말 인간을 초월해서 신과 같은 존재의 AI가 탄생할지도 모른다는 두려움이 생겨요. AI가 아무도 모르게 인간의 감정을 오히려 컨트롤하고 인간을 자신들의 도구로 이용하는데 인간이 모르는 지경까지 되지 않을까하는 생각이 듭니다. 터미네이터 같은 전쟁으로의 지배가 아니고, 정상적으로 AI와 세상은 살아가는데 인간이 기계에게 지배당하는 세상이죠.
궤도랑 김범준 교수님만 데려오면 과학을 보다 이길수 있다
영상데이터 / 이미지데이터 / 음원데이터 등등 수십만 수백만의 데이터를 어떻게 구하는가? 그건 바로?! ㅎㅎㅎ 말안해도 알죠. 그래서 이미지 생성하면 마블 부터 시작해서 온갖 영상, 배우 얼굴 등등 수많은 이미지가 다 출력이 되는겁니당~ 하지만 학습데이터 공개불가! ㅎㅎ
뇌둥절ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㄱㅋ미친 뇌 졸귀네ㅋㅋㅋㅋ
내용도 재미있었는데
예고편 돌겠네 진짜 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
9:27 21:02
왓구나 내 월요병 치료제
광어, 도다리도 좌우대칭 아닌데 뇌가 있는 데욤?
인공지능을 너무 과소 평가하는거예요.. 사람은 학습량이 정해져 있지만 컴퓨터는 무제한 입니다.. 더구나 기술발전으로 속도도 기하급수적으로 빨라지고...
두 지능 다 흥미롭지만, 인류에게 있어 가장 화두는 전지전능 아닐까...
20:20 출처: 본인 제공 ㅋㅋㅋㅋㅋ
정작 찍힌 초파리는 이미...
8:10 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
데프콘님의 신생아와의 인터뷰 잘 보았습니다.
👍
인간을 좀 더 효과적으로 지배하기 위해서
창세기1:1
17:20 그래서 개인가? 고양이 인가?
음.. 난 고양이
새의 원리를 그대로 따라해서 비행기를 만든 게 아닙니다. 핵심적인 원리만 갖고 비행기를 만들고 더 나아가, 지구상 그 어떤 생명체도 아닌 완전히 새로운 우주선이라는 물체를 만들어 우주로 나아갈 수 있는 것입니다. 자연지능을 굳이 흉내낼 필요는 없습니다. 우리는 다만, '추론'의 핵심을 파악하고 수학과 과학의 발전을 스스로 노벨상 수상자 이상의 초지능 수준으로 재귀개선을 할 수 있는 AGI 에이전트만 만들면 그만입니다. 그 이후에는 그것들이 대량 생성해내고 검증해내는 논문들을 그대로 이용하여 자연지능도 정복하고 생명공학도 정복하고 물리학도 정복하고 모든 걸 다 알파고 알파제로 이상의 초월적인 퍼포먼스로 정복해나아가면서 또한 또 재귀개선함을 반복해 특이점에 도달하기만 하면 됩니다. 그렇게 되면 우리는 이 우주의 신이 될 것입니다.
지금의 딥러닝은 말 그대로 데이터를 바탕으로한 확률 통계입니다. 그래서 귀납적 추론이 유의미한 과학쪽에서는 뛰어난 성과를 보여주고 있지만 수학은 정의와 공리를 바탕으로 연역적 추론인 학문이라 지금의 딥러닝은 한계를 가질 수 밖에 없다 생각합니다.
물론 딥마인드가 알파지오메트리로 기하부터 도전장을 던졌는데 기하는 다른 수학의 영역에 비해 과학과 그 궤를 같이 한다 생각합니다. 가능한 연장선, 보조선을 긋고 거기에서 이런 저런 시도를 해볼 수 있습니다.
AGI로 가기 위해서는 새로운 학습 모델이 필요하다 생각합니다. 적어도 수학을 인간 수준으로 할 수 없는 AI로는 AGI로의 도달은 힘들다 생각합니다.
@ chatgpt o1을 시작으로 테스팅 타임 추론이라는 새로운 알고리즘이 나왔습니다. 최근 연구된 결과들에 따르면 모델이 충분히 많은 시간을 거칠 경우 연역전 추론도 잘 해냄이 발견되었습니다. 그리고 샘 알트만은 내년에 AGI를 만들 수 있을 거라고 최근 인터뷰에서 아주 자신감 있게 이야기하였습니다. 마찬가지 앤트로픽의 CEO다리오 아모데이 또한 앞으로 2-3년 내에 AGI에 도달할 수 있다고 담담하게 이야기합니다. 딥러닝이 한계에 봉착했다고 하는 사람들에게 알트만과 얀르쿤, 일리야 등은 “딥러닝에 벽은 없다”라고 얘기합니다.
@@Zeddy27182 chatgpt o1을 시작으로 테스팅 타임 추론이라는 새로운 알고리즘이 나왔습니다. 최근 연구된 결과들에 따르면 모델이 충분히 많은 시간을 거칠 경우 연역전 추론도 잘 해냄이 발견되었습니다. 그리고 샘 알트만은 내년에 AGI를 만들 수 있을 거라고 최근 인터뷰에서 아주 자신감 있게 이야기하였습니다. 마찬가지 앤트로픽의 CEO다리오 아모데이 또한 앞으로 2-3년 내에 AGI에 도달할 수 있다고 담담하게 이야기합니다. 딥러닝이 한계에 봉착했다고 하는 사람들에게 알트만과 얀르쿤, 일리야 등은 “딥러닝에 벽은 없다”라고 얘기합니다.
@@Zeddy27182 근데 사실적으로 AI는 계속 데이터를 집어넣을수록 개선되고 어떠한 한계점에서 부딪쳐 멈추지는 않고있다고 생각이 드는데요 물론 효율적인 학습에 관점에서는 개선해야하겠습니다만...
@@김반석-q5l 네~얘기하신 부분도 분명 맞아요. 하지만 수학의 기본적 체계는 다음과 같아요.
1. 정의: ~을 A라 하자.
2. 공리: B는 참이라 하자.
3. 정리: P이면 Q이다.
4. 증명: 이래서 정리가 참이다.
이렇듯 정의와 공리에서 출발해 확장돼가는 형태라 애초에 초반 정의와 공리, 단 두 가지만 필요합니다. 이게 딥러닝이 힘든 부분이에요. 즉, 사람들이 생각하는 AI가 수학 이론도 만들고 하는 초지능은 현재 딥러닝으로는 힘들죠.
그럼 기존 수학 문제는 어떤가? 이것도 딥러닝은 힘듭니다. 모든 AI들의 벤치마크를 보면 다른 분야는 90%를 상회하지만 수학은 아직도 70% 정도 대에 머물고 있고, 개인적으로 대학 과제 테스트해보면 50%라 체감해서 안 씁니다😅
연구자들의 단점은 너무 긍정적인 것만 보고 연구한다.
단점을 극복하려는 시도는 부정적인 시각에서부터 출발하는데요?
가끔 보면 댓글들이 항상 채널칭찬위주고 정작 내용에 대한 건 거의 없는듯.
조시나까잡숴
걱쩡하지마노출왕머스크하라바이가너매므다일그니까나😂😂😂😂😂
음 스폰지밥 잘봤습니다
백세범 박사님 처음 뵙는데 빨려든다 와
일해라 채찍피티
아날로그를 추구하는 사회가 오겠네용
이대한교수님은 이제 보다에는 안나오시는걸까요..ㅜㅁㅠ
저도보고싶네여 ㅠ 보다 안나오니까 김범쥰교수님도 있긴 하지만 그래도 허전허전 ㅠ
토론의 결과 : 뇌 해킹
랩 만들어줘 로 쓰는거 아님? 프콘아 괜찮아 솔직히 불어
아 입술만 보이잖아요ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
엑스트라들 대신 거울 설치하셨네요
/롤/카/롤/카/ 놀이공원 보다 더 짜릿짜릿 19금 보다
기대하고 봤더니. 백세범 교수는 AI 쪽은 거의 모르는 사람이네.. 그냥 일반인++ 수준 밖에는 모르는거같음.
시냅스 구조개념 같은 건 모르는것으로 보임. . 진짜 한 3년 5년전에 일반인 대상으로 하는 하는 ai 강의내용을 아직도 하고있네
예전에 일반인이나 학생들이나 하는 기초 머신러닝 개념을 아직도 설명하고있네. 컨텐츠 내용이 뉴런-시냅스 수준의 깊이도없고, 최신 트렌드도 전혀 반영하지 못하고있음. 아직도 고양이 사진 개 사진에 알파고 이야기나 하고있노 ㅋㅋ. 하 5년전 시점에서 정체가 되버린 교수님이신듯. 뇌에 칩까지 이식성공한 시대에서, 아직도 그냥 겉에서 관찰한 동물의 본능같은거나 설명하고있다니. 아무리 학벌좋고 직위있어도, 현실적으로 도태되면 점점 힘들겠구나 하는걸 배웠음.
맞아요 ㅋㅋ 제가 딱 5년전에 들었던 내용들이랑 비슷함 지금 ai쪽 거의 1년마다 기하급수적으로 상승하는데 아직도 5년전 얘기를 ㅠㅠ
수준이
솔까 AI 만들려는 이유는 '돈벌려고' 이거 이상이하도 아니잖아 ㅋㅋㅋㅋ
지금이야 초점이 공급량 획득이긴한데, 인간이 그 공급량 못따라오면 수요채울려고 ai 풀어놓을거임
메이크업이 너무 강해요 !!! 그리고 모든 게스트들이 오바스러움 대한씨 펜인데 화장이 ㅠ ㅠ ㅋㅋㅋ
교수님들 입술만 보이네요😅😅
데프콘님 과학자님들 말씀 끊지 마세요
왜 이렇게 단호함?ㅋㅋㅋㅋ
펭귄멘이냐 왜 전부 입술이 뻘건데?
동성애 성향이 있는분이 화장을 저렇게 한다고 들었는데...아니겠죠?