Miracle AI Lab

이미테이션 게임의 한계 With ChatGPT 이미테이션 게임, 즉 튜링 테스트는 인공 지능의 인간적인 지능을 평가하는 테스트로 널리 알려져 있다. 그러나 튜링 테스트와 관련하여 제기된 여러 가지 비판점과 한계가 있다. 이러한 한계는 ChatGPT와 연결된다. 1. 표면적인 학습: 튜링 테스트는 기계가 인간처럼 "생각"하는지를 평가하는 것이 아니라, 기계가 인간처럼 "대화"할 수 있는지를 평가하는 것이다. 이는 기계가 실제로 이해하고 생각하는 것처럼 보일 수 있지만, 실제로는 단순히 학습한 데이터를 반복하는 것일 수 있다는 점을 의미한다. ChatGPT 역시 마찬가지로 특정 주제나 문장 구조에 대한 깊은 이해를 가지고 있지 않고, 대량의 데이터에서 학습한 패턴에 기반하여 응답을 생성한다. 이미테이션 게임..

About AI 2023. 8. 22. 10:29

인공지능과 이미테이션 게임의 관계 ‘이미테이션 게임’은 1950년에 발표한 앨런 튜링의 논문에서 제안한 인공지능(AI)의 테스트 방법이다. 이 논문에서 ‘이미테이션 게임’이라는 단어가 나오는데, 2015년 베네딕트 컴버배치가 앨런 튜링 역을 맡은 영화의 제목이 여기에서 나온 것이다. 이 영화에서도 이 테스트가 언급된다. 이 테스트는 후에 "튜링 테스트"라고 알려지게 되었으며, 인공지능이 사람처럼 생각할 수 있는지 판단하는 기준으로 사용된다. 이미테이션 게임의 구성은 다음과 같다: 세 명의 참가자(심사관, 사람 A, 컴퓨터 C)가 참여한다. 심사관은 A와 C와 통신하면서 어느 쪽이 사람이고 어느 쪽이 컴퓨터인지 구별하려고 시도한다. 모든 대화는 텍스트 기반으로 이루어진다 (즉, 심사관은 상대방의 외모나 목..

About AI 2023. 8. 21. 14:00

ChatGPT와 이미테이션 게임의 관계 "이미테이션 게임"은 앨런 튜링이 제안한 생각 실험이다. 1950년에 출판된 라는 논문에서 처음으로 소개되었다. 이 게임은 기계가 사람과 동등한 수준으로 사고할 수 있는지 여부를 결정하기 위한 방법으로 제안되었다. 지난 2015년 개봉한 베네딕트 컴버배치 주연의 영화 제목인 도 이 논문에서 따온 것이다. 이미테이션 게임의 원래 구성은 다음과 같다. 1. 참가자 A (실제 사람) 2. 참가자 B (다른 실제 사람 또는 기계) 3. 심사관 C (또 다른 사람) 심사관 C는 참가자 A와 B와의 텍스트 기반 대화를 통해 A와 B 중 어느 쪽이 사람이고 어느 쪽이 기계인지 판단해야 한다. 기계가 사람처럼 충분히 대화할 수 있다면, 그것은 기계가 사람의 지능을 모방할 수 있다..

About AI 2023. 8. 14. 15:23

인공지능이 연산 외의 작업을 못하는 이유는? 인공지능, 특히 현대의 딥러닝 모델 같은 경우, 본질적으로는 연산 수행을 기반으로 하는 시스템이다. 인공신경망의 각 노드와 연결은 수학적 함수와 연산으로 표현되며, 이러한 연산의 결과는 최종적으로 예측이나 분류 등의 작업을 수행한다. 연산에는 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈을 하는 사칙연산과 예/아니오를 판단하는 논리연산 두 가지가 있다. 인공지능이 연산 외의 작업을 하지 못하는 이유는 다음과 같은 것들이 있다. 1. 정의된 범위: 인공지능은 주어진 데이터와 알고리즘에 기반으로 해서 작동한다. 즉 지금의 인공지능은 특정한 작업에만 특화되어 있다. 이 범위 외의 작업이나 탐색은 아예 할 수 없다. 예를 들어, 특정 이미지 분류 작업을 위해 훈련된 모델은 그 범위의 ..

About AI 2023. 8. 10. 10:49

딥 러닝을 구현할 때 패턴 학습을 사용하는 방법은 딥 러닝은 대표적으로 신경망, 특히 깊은 신경망(deep neural network)을 사용하여 큰 데이터셋에서 복잡한 패턴을 학습하는 머신 러닝의 한 분야이다. 패턴 학습이란, 주어진 데이터에서 자주 반복되는 구조나 연속성을 찾아내는 과정을 의미한다. 딥 러닝에서 패턴 학습을 사용하는 방법은 여러 가지가 있는 가장 많이 사용하는 방법은 다음과 같다. 1. 이미지 분류: 딥 러닝 모델이 개, 고양이, 말 등의 이미지를 학습할 때, 각 동물의 특징적인 형태나 특성(예: 개의 귀 모양, 고양이의 눈 모양)을 패턴으로 학습한다. 이렇게 학습된 패턴을 기반으로 새로운 이미지가 주어졌을 때 해당 이미지에 어떤 동물이 있는지를 분류할 수 있게 된다. 이미지 분류를 ..

딥러닝 2023. 8. 8. 15:31

AI가 발상의 전환을 하지 못하는 핵심적인 이유는? 인공지능이 발상의 전환을 하지 못하는 핵심 이유는 인공지능이 인간과 달리 창의적인 사고나 직관적인 판단 능력을 갖추지 못했기 때문이다. 인공지능은 데이터와 알고리즘을 바탕으로 작동한다. 창의적 사고는 한 마디로 다르게 생각하는 것에서 시작되는 것이고, 기존에 있던 것을 재해석해서 새로운 것을 만드는 것이다. 이런 부분은 많은 사람들이 알고 있지만 직관적인 판단 능력이 무엇인지 아는 사람은 많이 없다, 이것을 알아야 발상의 전환을 쉽게 이해할 수 있다. 인공지능이 "학습"한다는 것은 사실 수많은 데이터를 통해 패턴을 파악하고, 이러한 패턴에 따라 특정 작업을 수행하도록 프로그래밍 되는 과정을 말한다. 따라서 인공지능의 "직관"이라는 것은 사실 그가 학습한..

About AI 2023. 8. 7. 14:22

인공지능 구현에 있어 발상의 전환이 중요한 이유는? 인공지능(AI) 구현, 특히 범용 인공지능 구현에 있어서 발상의 전환은 반드시 해야 하는 부분이다. 인공지능 구현에 있어 발상의 전환이 필요한 이유는 다음과 같다. 1. 복잡성과 다양성: 인공지능이 점점 더 많은 분야에서 적용되면서, 그 처리해야 하는 문제들의 복잡성과 다양성은 증가하고 있다. 새로운 유형의 데이터, 새로운 도메인, 새로운 문제 등에 대응하기 위해서는 전통적인 방법론으로는 한계가 있으므로, 새로운 접근법과 전략이 필요하다. 복잡하고 다양한 문제를 해결하기 위해서는 전통적인 방법보다 발상의 전환을 통해서 해결해야 하는 경우가 발생한다. 그리고 기존의 방법으로는 해결하는데 시간이 많이 걸렸지만 발상의 전환으로 시간이 단축되는 경우도 있다. ..

About AI 2023. 8. 4. 14:21

인공지능과 발상의 전환 '발상의 전환'은 특정 문제나 상황에 대해 새로운 시각이나 방식으로 접근하는 것을 의미한다. 스티브 잡스가 전화기, 컴퓨터, MP3플레이어를 하나의 기기에 합쳐서 아이폰을 만든 것이 대표적인 발상의 전환이다. 이전에는 전화기, 컴퓨터, MP3플레이어는 각각의 기계였다. 이것을 하나로 합치면 기능성이나 휴대성이 편리할 것이라고 생각해서 탄생한 것이 스마트 폰이다. 이런 발상의 전환을 또 다른 사례는 너무나도 유명한 콜럼버스의 달걀이다. ‘발상의 전환’은 인간의 창의력과 연관되며, 주로 독창적인 아이디어를 만들어 내거나 문제를 해결하는 데 활용된다. 창의력이 ‘처음부터 존재하지 않았던 것을 만들어 내는 것이 아니라 기존의 것을 재해석해서 새로운 것을 만들어 낸다.’는 것을 볼 때 발상..

About AI 2023. 8. 3. 17:27