Q*가 AGI의 중요한 돌파구라고 한다면, 이는 AI가 1. 무엇이든지 2. 스스로 배울 수 있는 기술이고, 이것이 일부 실험을 통해서 증명된 것이 아닐까합니다.


Q-learning과 A*가 합쳐진 모델이라면, 알파고 알고리즘인 DQN(Deep Q-Network)의 최종 진화형인가? 하는 느낌도 들고.. 🤔

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골빈해커

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로이터의 기사에 따르면 샘 알트먼을 해고한 이유는, OpenAI 연구원들이 인류에 위협이 될 수 있는 강력한 AI 발견하고 이사회에 경고하는 서한을 작성했는데, 이를 알트만이 무시하고 상업화를 강력하게 추진했다는데 있다고 합니다. 이 기술은 Q*(Q-star) 프로젝트라고 하는데요. Q-learning과 A* 알고리즘을 합친 것으로 추측되는 것으로, 인공 일반 지능(AGI)을 향한 중요한 돌파구로 보고 있다고 합니다. 추측에 따르면 Q*는 굉장히 큰 계산 자원이 필요하지만, 기본적인 수학 문제를 해결하는 데 성공했고, 이는 인간 지능과 유사한 추론 능력을 가질 수 있음을 암시한다고 합니다. 그.런.데. 반면에 약간 반대되는 다른 연구 결과도 있는데요. Meta, Hugging Face, AutoGPT 연구원들이 GAIA 라는 벤치마크 결과입니다. 이는 인간에게 어려운 일이 아닌 매우 쉽고 당연한 작업을 AI에게 시켜보는 테스트인데요. 이 테스트에서 인간 실험 참가자는 92%의 성공률을 보였지만, GPT-4는 단 15%의 성공률만 보였다고 합니다. 제가 개발자가 아닌 분들께 종종 말씀드리는 이야기 중, 인간이 생각하기에 쉬우면 컴퓨터로는 어렵고, 인간이 생각하기에 어려우면 컴퓨터로는 쉽다는 말과 일맥 상통하는 결과여서 개인적으로 더 재밌게 보았는데요. ㅎㅎ 아무튼, 이에 따르면 인간에게 어려운 작업을 인간과 유사하게 혹은 더 잘 한다고 해서 일반 인공지능을 달성하는 것은 아니라...

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2023년 11월 23일 오후 2:51

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