“AI가 드디어 물리법칙을 이해하기 시작했다” (강정수 박사) 

박사라고 하길래 찾아봤는데, 공학 박사도 아니고 경제학 박사네 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 인공지능 논문을 제대로 이해한 적이 없을 것 같은데 무슨 전문가 패널로 초청하냐? 차라리 관련 분야 박사급이나 교수를 패널로 초청해야지 무슨 문과 박사를 초청하고 있나

실제 1대1로 대화하면 꿀먹은 벙어리가 되겠지 자기객관화를 하자 열등감을 근자감으로 포장하지 말고

저기 박사라는 사람 궁금해서 찾아봤는데, 공학 박사도 아니고 경제학 박사던데... 무슨 문과 박사를 전문가인 것 마냥 초청해서 인공지능의 기술을 논하노....

왜 그런지 근거를 들어서 설명 가능? 물리법칙을 모르면 카메라 시점이 실시간으로 움직일 때 어떻게 자연스러운 3d 영상의 움직임의 일관성을 유지할 수 있음? 답변이 가능함?

@@kac-x5s 네, 패턴 인식이기 때문입니다. 어떤 장면과 관련된 영상 수십~수천만개를 읽고 픽셀에서 개체 단위로 패턴화 한 뒤 그 패턴의 변화를 그룹화 하고 또다시 패턴화 시킵니다. 이렇게 합성된 영상이 바로 저런 영상들이지요. 그래서 데이터가 많으면 많을 수록 좋은 퀄리티가 나오는 것입니다. 그러니 물리와는 전혀 상관이 없는 것이죠. 물론 이해의 영역도 아닙니다. 현재의 LLM 기반 A.I는 지능이 없기 때문에 어떤 사건이나 물리적 현실에 대해 이해하거나 사유할 수가 없습니다.

요약 한다는 거 자체가 전체 내용을 이해하고 전체의 핵심 내용을 뽑아 낸다는 건데... 인공지능이 전체와 그 전체중의 중요한 핵심 부분을 정확하게 이해 한다는 건가.. 진짜 그런거면 소름이네요 ㄹㅇ

그시대 오면 백수와 직장인중 누가더 불안할까?

옳고 그름 따지기 전에 한국말부터 똑바로 배우고 오세요

Nobody know! Black Box AI operates on the principle of machine learning where it is trained on large datasets to make decisions or predictions. In a typical machine learning model, an algorithm is fed a vast amount of data such as images or texts and is then trained to recognize patterns or features in this data.

sora 가 트랜스포머 기반이라면. 연속적인 시간 속에서 어떤 장면이 나올지 예상하는 것 뿐만 아니라, 시간 순으로 나열된 장면들 간의 벡터 상관도를 배웠을 겁니다. (보통 qkv 소프트맥스로 이루어집니다.) 예를 들어 보통 사람들은 유리잔이 바닥으로 떨어질 때 떨어지는 장면을 가리더라도 유리잔이 당연히 깨진다고 생각하죠. sora도 마찬가지 입니다. 각 장면 장면 마다 벡터 상관성을 구해 놨기 때문에 유리잔이 책상에서 떨어지는 순간 그 떨어지는 과정을 가리더라도 바닥에 떨어졌을 때의 깨지는 장면을 만들어 낼 수 있습니다. 물리법칙은 원인과 결과로 자연현상을 설명하는 거라면, 유리잔이 떨어지는것이 원인이 되고, 결과가 깨지는 것이 일반적인 물리법칙이겠지요. sora는 그 물리법칙을 이해하냐에 대해서는 저는 잘 모르겠습니다. 그러나 sora는 우리가 보는 대로 원인과 결과를 보여주고 있어요. 인간도 원인과 결과만 귀납적으로 물리법칙을 배웠을 뿐이라면 sora인공지능이 보여주는 영상도 인간의 이해와 다른것이 있을까요?

어떻게 물리법칙을 이해했는지 이걸 아는 사람이 대한민국에 몇명이나 있을까?

아주 단순하게 하면 학습 시킬 때 시간 축을 포함해서 학습을 시켜서.오브젝트의 위치와 형태가 시간에 따라 변화 되는 것이 학습된 것입니다. 이 때문에 결과물의 선후가 맞고 원인과 결과가 맞고 시간축상 일관성이 생긴 것입니다. 물리학을 모르는 어린아이라도 경험을 통해 물건은 아래로 떨어지고 바다의 파도를 그릴 수 있는 것과 같습니다