제로샷 예측모델링과 뉴로모픽 컴퓨팅의 필연적 관계
제로샷 예측모델링과 뉴로모픽 컴퓨팅의 필연적 관계 제로샷 학습(Zero-shot Learning)은 인공지능 분야에서 가장 도전적이면서도 혁명적인 개념 중 하나다. 이는 모델이 학습 과정에서 한 번도 접하지 못한 새로운 범주나 상황에 대해서도 예측을 수행할 수 있는 능력을 의미한다. 마치 인간이 '얼룩말'을 한 번도 본 적이 없더라도 '말'과 '줄무늬'라는 개념을 알고 있다면 얼룩말을 인식할 수 있는 것처럼, 제로샷 학습은 기존 지식을 새로운 맥락으로 일반화하는 능력을 추구한다. 그러나 현재의 폰 노이만 아키텍처 기반 컴퓨팅 시스템은 이러한 제로샷 예측모델링을 완벽하게 구현하는 데 근본적인 한계를 지니고 있으며, 이는 뉴로모픽 컴퓨팅의 실현을 필수적으로 요구하는 이유가 된다. 전통적인 컴퓨팅 아키텍처가 ..
AGI
2025. 11. 6. 13:18
