온고창신 溫故創新 ongochangsin

ChatGPT에 대한 해설(4/4) 대규모언어모델의 미래 여기서는 ChatGPT를 비롯한 대규모언어모델의 미래에 대해서 나 나름의 생각을 기재한다. 나는 로봇도 하고 있으므로 그 관점에서 생각하면 ChatGPT와 같은 대규모언어모델을 탑재한 로봇이 확실히 개발되어 판매될 것으로 생각한다. 예를 들면 Google의 PaLM-SayCan은 로봇으로 복잡한 다스크를 행할 수가 있다. 언어모델을 씀으로써 복잡한 다스크라도 인간처럼 말하는 것만으로 적절하게 다스크를 다루어 줄만한 로봇이 실현된다고 보고 있다. 단지 대규모언어모델에는 다수의 과제가 있다. 대표적인 것은 2가지로 모델이 너무 크다는 것과 *블랙박스 (Black box/밀폐된 기계 장치) 라는 점이다. 모델이 크다든지 로봇처럼 실시간 처리가 요구되는 ..

AI 진화의 역사(3/3) 3) 에 의하여 비약적인 진화 다시 이라는 기술의 등장으로 AI는 비약적으로 진화하게 되었다. 딥 러닝이란 앞에 소개한 기계학습의 수법의 하나로 인간의 뇌 구조를 본 따서 만들어졌다. 인간의 뇌 안에는 뉴런이라는 신경세포가 천수백억 개가 있고, 각각이 시냅이라 하는 부위에 따라 이어지고 있다. 이 구조를 AI에도 받아들여 화상이나 텍스트, 음성 등 여러 가지 데이터를 바탕으로 자동적으로 학습시킴으로써 지금까지의 기계학습에서는 실현되지 않았던 정도(정확도)로 정답을 내어간다. 딥 러닝의 구체적인 예를 하나 소개한다. Google의 연구자는 사진의 설명문을 자동적으로 생성하는 시스템의 개발에 성공하고 있다. 인간의 눈과 같은 화상을 인식하여 사진 중에 무엇이 비추어져 있는지를 해석..