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작성일 : 23-02-27 00:11

[영상] 리퍼에 챗GPT를 탑재하면 일어날 일? ㅋ

글쓴이 : 푹찍

안타깝지만 번역은 없습니다.

하지만 그냥 보기만 해도 대충 무슨 내용인지는 알 수 있습니다.

과거. 막연하게 인공지능은 사람을 찢어 터미네이터 쌍구년대 시절과는 달리
현실에 AI가 밀접하게 접목한 세대가 되면서
관련 SF 컨텐츠의 결도 많이 달라진 것을 느낄 수 있음
쌍구년대에는 일반인들이 현실에서 접하지 못했던 것들
스마트폰 + 유튜브 스트리밍 + SNS 인심 + 드론 + 안면인식 + 챗GPT
가 모두 조합된 SF를 넘어선 사회풍자? 컨텐츠가 됨 ㅋ 블랙미러 시리즈 같은.
아 그리고 SF애니에 시나리오 헛점은 지적하지 맙시다 ㅋ
폭탄 달고 있는 챗GPT 비행기가 맨탈 터져서 미국 전역을 마음대로 돌아다니는데 왜 격추 안해!!
아니 그 이전에 에러 터지면 강제 조종 탈취 기능 외않되?
이런거 ㅋㅋㅋ
월래 SF 컨텐츠는 그러려니 하고 봐야 합니다.
은하계 저편에서 찾아온 벌칸인이 귀 빼고 인간이랑 똑같이 생겼다는거 그냥 넘어 가잖어? ㅋㅋㅋ

아 그리고 '자아' 라는 것의 정체는 끊임없이 자기 질문을 던지는건 아닐까 생각해 봅니다 ㅋ

챗GPT한테 계속 자기 질문을 던지라고 시키면 저렇게 되지 않을 까요 ㅋ

출처 : 해외 네티즌 반응 - 가생이닷컴https://www.gasengi.com

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		XKUSX 23-02-27 00:14 양자컴퓨터가 결함을 최소화되고 상용된다면 그때서야 비로소 '자아'에 근접한 수준에 도달하지않을까요? 양자컴퓨터가 결함을 최소화되고 상용된다면 그때서야 비로소 '자아'에 근접한 수준에 도달하지않을까요?



		포르투나 23-02-27 05:36 양자 컴까지 안가도 뇌신경망 반도체쪽 연구한지 10년은 되갈겁니다. 이것만해도 비약적인 발전 가능하다고 하더군요. 양자 컴까지 안가도 뇌신경망 반도체쪽 연구한지 10년은 되갈겁니다. 이것만해도 비약적인 발전 가능하다고 하더군요.



		Kata 23-02-27 10:18 그 신경망도 결국 딥러닝 기법이잖아요. 기존 2진법 도움으로 서버급 컴퓨터 성능을 빌리지않으면 소용없습니다. 양자컴퓨터는 큐비트로 공존하면서 동시에 계산해서 차출하는 방식이라 같은 딥러닝기법을 적용시킬수만 있다면 그 활용도는 어마어마하게 달라지겠죠 그 신경망도 결국 딥러닝 기법이잖아요. 기존 2진법 도움으로 서버급 컴퓨터 성능을 빌리지않으면 소용없습니다. 양자컴퓨터는 큐비트로 공존하면서 동시에 계산해서 차출하는 방식이라 같은 딥러닝기법을 적용시킬수만 있다면 그 활용도는 어마어마하게 달라지겠죠



		외계인7 23-02-27 00:25 아직 인공지능은 아닙니다. 인공지능같이 보이는 무언가일뿐. 하나의 최적화죠. 최적화 포인트를 묶으니.. 뭔가 인공지능 같이 보일뿐. 아직 인공지능은 아닙니다. 인공지능같이 보이는 무언가일뿐. 하나의 최적화죠. 최적화 포인트를 묶으니.. 뭔가 인공지능 같이 보일뿐.



		구름위하늘 23-02-27 04:13 이것도 인공지능이고, 이보다 훨씬 단순한 계산으로 하는 것도 인공지능이며 계산도 필요 없이 규칙에 따라서 정해진 답을 제출하는 것도 인공지능입니다. 최적화는 인공지능 중에서는 최상위에 속하는 것 입니다. 초기 AI외의 ML 이후의 인공지능(딥러닝 포함) 은 최적화 방법을 그 기반으로 하고 있습니다. 새가 나는 방식이 비행기와는 다르지만, 비행기는 인공새(?) 입니다. 같은 목적을 다른 방법으로 해결할 뿐이죠. 님이 주장이 '사람 같은 인공지능'이라면 컴퓨터학계에서는 사람 같은 인공지능에 대한 검사방법이 튜링테스트라는 것으로 정의되어 있습니다. 그리고, 지금 인공지능 중에 튜링테스트를 통과한 사례가 이미 나오고 있습니다. 그것도 한참 전에 통과사례가 나왔습니다. https://www.ytn.co.kr/_ln/0104_201406092205309531 이것도 인공지능이고, 이보다 훨씬 단순한 계산으로 하는 것도 인공지능이며 계산도 필요 없이 규칙에 따라서 정해진 답을 제출하는 것도 인공지능입니다. 최적화는 인공지능 중에서는 최상위에 속하는 것 입니다. 초기 AI외의 ML 이후의 인공지능(딥러닝 포함) 은 최적화 방법을 그 기반으로 하고 있습니다. 새가 나는 방식이 비행기와는 다르지만, 비행기는 인공새(?) 입니다. 같은 목적을 다른 방법으로 해결할 뿐이죠. 님이 주장이 '사람 같은 인공지능'이라면 컴퓨터학계에서는 사람 같은 인공지능에 대한 검사방법이 튜링테스트라는 것으로 정의되어 있습니다. 그리고, 지금 인공지능 중에 튜링테스트를 통과한 사례가 이미 나오고 있습니다. 그것도 한참 전에 통과사례가 나왔습니다. https://www.ytn.co.kr/_ln/0104_201406092205309531



		외계인7 23-02-27 11:51 글쎄요. 알파고 홍보 되기 전만해도 로봇 기술과 더불어 모 아니면 도의 어렵지만 배고픈 분야였고요. 미국방부에서도 몇십년간 투자하다가 손 놓았던 분야입니다. 이른바 강인공지능이라 부르는 이상적 인공지능을 찾다가 벌어진 일이고 수많은 백테스트와 선택 최적화 머신러닝은 꾸준히 명맥을 이어왔죠 그게 하드웨어 발달과 함께 폭발적 성장했지만 아직 인공지능이라 부르기엔 마치 19세기초 20세기에는 차가 하늘을 나는게 일상이고 우주에 거주하는 소설을 보는듯한 느낌이라서요 글쎄요. 알파고 홍보 되기 전만해도 로봇 기술과 더불어 모 아니면 도의 어렵지만 배고픈 분야였고요. 미국방부에서도 몇십년간 투자하다가 손 놓았던 분야입니다. 이른바 강인공지능이라 부르는 이상적 인공지능을 찾다가 벌어진 일이고 수많은 백테스트와 선택 최적화 머신러닝은 꾸준히 명맥을 이어왔죠 그게 하드웨어 발달과 함께 폭발적 성장했지만 아직 인공지능이라 부르기엔 마치 19세기초 20세기에는 차가 하늘을 나는게 일상이고 우주에 거주하는 소설을 보는듯한 느낌이라서요



		구름위하늘 23-02-27 14:25 인공지능의 정의와 의미에 대해서는 서로 다른 관점을 가질 수 있겠지만, 컴퓨터공학에서 출발한 인공지능에 대한 정의과 그 판별(튜링테스트)은 우리 분야에서는 명확합니다. 포함 관계로 표시하면 AI 즉, 인공지능 = (단순 반복 계산, (Machine Learning, (Neural Network, (Deep Learning))) 입니다. 튜링테스트를 통과하는 인공지능에 대해서 아직 멀었다고 하는 것은 컴퓨터공학 쪽의 의견이 아닐 겁니다. 인공지능의 정의와 의미에 대해서는 서로 다른 관점을 가질 수 있겠지만, 컴퓨터공학에서 출발한 인공지능에 대한 정의과 그 판별(튜링테스트)은 우리 분야에서는 명확합니다. 포함 관계로 표시하면 AI 즉, 인공지능 = (단순 반복 계산, (Machine Learning, (Neural Network, (Deep Learning))) 입니다. 튜링테스트를 통과하는 인공지능에 대해서 아직 멀었다고 하는 것은 컴퓨터공학 쪽의 의견이 아닐 겁니다.



		푹찍 23-02-27 12:05 인공지능 x 자아 o 인공지능 x 자아 o



		노세노세 23-02-27 12:28 번역도 제대로 못하는 ai가 무슨;; 번역도 제대로 못하는 ai가 무슨;;



		푹찍 23-02-27 14:10 여기 오늘만 사는 밀덕 꼰대들한테 sf를 들이밀면 안되는 거였는데 실수했네 ㅋ 여기 오늘만 사는 밀덕 꼰대들한테 sf를 들이밀면 안되는 거였는데 실수했네 ㅋ



		구름위하늘 23-02-27 14:39 요즘 번역 품질을 한번 보세요. 사실 대부분의 인공지능 번역의 품질 문제는 인공지능의 번역 성능 문제가 아니라, 번역을 해야 하는 문맥(context)이 부족한 상태에서 번역되기 때문에 발생합니다. 즉, 번역 해야 하는 문장을 둘러싼 관련 분야의 전문지식이나 그 동안의 주고받았던 경험이나 의미 전달 없이 배경 지식이 없는 상태에서 전혀 모르는 분야의 전문지식을 번역하는 것과 같은 상황인 거죠. 요즘 번역은 나름 문맥이나 감추어진 의미를 판단해서 그럴듯하게 번역해줍니다. 참고로 ChatGPT 사용 시에 번역물을 맡기기 전에 역할과 제한을 지시하는 배경설명을 주고 나서 번역을 요청하면 그 문맥과 역할을 기반으로 번역해줍니다. 예를 들면 "프랑스 가구 회사를 고객으로 두고 있는데, 고객이 이전에 보낸 제품에 대한 불만을 가지고 크레임을 걸고 있습니다. 유럽 고객 총괄 담당 매니저로서 다음 고객 클레임에 대한 답변을 작성해주세요. <고객 클레임 내용>" 이런 식으로요. 요즘 번역 품질을 한번 보세요. 사실 대부분의 인공지능 번역의 품질 문제는 인공지능의 번역 성능 문제가 아니라, 번역을 해야 하는 문맥(context)이 부족한 상태에서 번역되기 때문에 발생합니다. 즉, 번역 해야 하는 문장을 둘러싼 관련 분야의 전문지식이나 그 동안의 주고받았던 경험이나 의미 전달 없이 배경 지식이 없는 상태에서 전혀 모르는 분야의 전문지식을 번역하는 것과 같은 상황인 거죠. 요즘 번역은 나름 문맥이나 감추어진 의미를 판단해서 그럴듯하게 번역해줍니다. 참고로 ChatGPT 사용 시에 번역물을 맡기기 전에 역할과 제한을 지시하는 배경설명을 주고 나서 번역을 요청하면 그 문맥과 역할을 기반으로 번역해줍니다. 예를 들면 "프랑스 가구 회사를 고객으로 두고 있는데, 고객이 이전에 보낸 제품에 대한 불만을 가지고 크레임을 걸고 있습니다. 유럽 고객 총괄 담당 매니저로서 다음 고객 클레임에 대한 답변을 작성해주세요. <고객 클레임 내용>" 이런 식으로요.



		새끼사자 23-03-02 13:39 아직까지는 대화형 (심심이) 검색엔진의 진화형이라고 보는 것이 대세이긴 하지요. 사람이라면 태어나면서부터 진화해오면서 가지고 있고 성장하면서 학습된 가장 기본적인 지식들이 인터넷상에 없으니까 전혀 답변을 하지 못하는 상황을 얼마전 인공지능 석학의 분석 내용을 보면서 아 진짜 학자들은 저렇게 생각하는 구나하고 느끼긴 했습니다. 참과 거짓도 구분하지 못하기도 하고요. 단순 학습으로는 아직까지 뇌가 가지는 다양한 감정들을 구현해내기가 힘들다라는 논문도 보이더라구요. 얼마전 발표된 뇌과학 관련되서 인간의 다양한 감정이 단순히 뉴런의 전기신호로 형성되는 것이 아니라 양자얽힘때문이라서 소리까지 나온 상태라서... 어떻게 발전해 갈지 아주 흥미진진합니다. 다만 아직은 흉내내기라는 의견에는 동의하는 편이네요. 요즘 바둑판에서는 알파고 기반 AI들 개박살나고 있어서 그것도 아주 재미있더라구요. AI는 과거를 돌아보지 않는다. 지금과 앞으로를 보고 지금 아무리 크게 이기고 있어도 무조건 최선을 다한다라는 것이 약점이 되고 있는 중임. 아직까지는 대화형 (심심이) 검색엔진의 진화형이라고 보는 것이 대세이긴 하지요. 사람이라면 태어나면서부터 진화해오면서 가지고 있고 성장하면서 학습된 가장 기본적인 지식들이 인터넷상에 없으니까 전혀 답변을 하지 못하는 상황을 얼마전 인공지능 석학의 분석 내용을 보면서 아 진짜 학자들은 저렇게 생각하는 구나하고 느끼긴 했습니다. 참과 거짓도 구분하지 못하기도 하고요. 단순 학습으로는 아직까지 뇌가 가지는 다양한 감정들을 구현해내기가 힘들다라는 논문도 보이더라구요. 얼마전 발표된 뇌과학 관련되서 인간의 다양한 감정이 단순히 뉴런의 전기신호로 형성되는 것이 아니라 양자얽힘때문이라서 소리까지 나온 상태라서... 어떻게 발전해 갈지 아주 흥미진진합니다. 다만 아직은 흉내내기라는 의견에는 동의하는 편이네요. 요즘 바둑판에서는 알파고 기반 AI들 개박살나고 있어서 그것도 아주 재미있더라구요. AI는 과거를 돌아보지 않는다. 지금과 앞으로를 보고 지금 아무리 크게 이기고 있어도 무조건 최선을 다한다라는 것이 약점이 되고 있는 중임.

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