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[ 밑줄/연결 ]  (들어가며_마침내 초지능의 시대가 열렸는가) 일반적인 설명은 LLM이 단지 통계적인 단어 예측을 한다는 것이다. 이들은 사용자가 제공한 맥락을 고려해 다음에 나올 가능성이 가장 큰 단어를 선택한다. 하지만 이는 지나치게 단순화된 설명이며.... 사용자의 언어로 편리하게 표현되는 이들의 답변은 엄청난 개인적 지식에서 비롯되는 것이 아니라 데이터베이스에 반영된 인류 경험의 많은 부분에서 비롯된다. 생성형 AI는 카메라나 마이크 같은 실제 세계의 기기로부터 직접 학습해 인간이 만든 콘텐츠에 대한 의존도를 낮출 것이다. 생성형 AI는 언젠가, 아마도 머지않아 내부 동작을 스스로 점검할 수 있게 될 것이다. 우리가 생각하는 동안 뇌를 시각화하는 것과 비슷한 이 능력은 이들이 자신의 설계 사항을..

[ 밑줄/연결 ] 문제를 해결하려면 해당 데이터포인트를 제거하고 시스템을 완전히 다시 학습시켜야 했다. 좋은 골디락스 문제의 특징은 같은 문제를 해결한 과거 사례 데이터가 많이 축적되어 있다는 것이다. 새로운 팀의 구성원은 제품 담당자, 디자이너, 머신러닝 담당자 한 명씩과 프론트엔드 개발자와 백엔드 개발자였다. 제일 먼저 채용되거나 팀에 영입해야 하는 사람은 제품 매니저나 비즈니스 분석가처럼 비즈니스 문제를 깊이 이해할 수 있는 사람이다. 팀의 계획을 관리하고 가치 창출을 이끄는 사람이다. 다음으로 팀에 합류해야 할 사람은 데이터 과학자다. 제품 매니저와 협력하여 비즈니스 문제를 머신러닝 문제 해결 프레임워크와 연결할 수 있다. DevOps 인력을 팀에 포함시켜 AI모델을 운영, 배포, 유지할 수 있는..

[ 밑줄 ] ㅇ 기호로 생각하기 - 17~18세기 계몽주의는 종교적 전통과 거리를 두고 개인주의적 합리주의와 이성에 대한 믿음을 바탕으로 사회 전반을 재구성하려는 움직임이었다. - 철학과 수학, 과학에 사용되는 언어에 대한 의구심을 가졌다. 일상적인 언어는 합리적인 사상을 피력하기에는 충분히 논리적이지 않았다는 것이다. 즉 이성적인 사상을 전개하고 교환하는 데는 일상 언어보다는 기하학이나 대수학과 같이 추상적인 기호를 사용하는 것이 더 낫다는 것이었다. ㅇ 이성과 논리....철학과 수학, 과학에 사용되는 언어에 대한 의구심....이성적인 사고를 전개하고 교환하는 데는 일상적인 언어보다는 기하학이나 대수학과 같이 추상적인 기호를 사용하는 것이 더 낫다는 생각..... ㅇ 홉스(Hobbes)는 (1691)에..

[ 다시 담을 글 ] ㅇ 지난 시기의 생산관계는 생산 수단을 소유한 측과 생산 수단을 소요하지 못한 측의 역학 관계로서 규정되어 왔다...... ㅇ 지식 노동자는 노동이 곧 자본임을 선언했다....인공지능과 사물인터넷은 자본이 곧 노동이라는 선언이다. 이제 사람은 필요 없다는 것이다. 노동과 소득은 점점 더 사람이 아니라 기계나 인공지능을 통해서 발생한다. 일을 하지 않고 소득이 발생하지 않는데 세금을 낼 수 있을리가 없다. ㅇ 이번 세기 중에 특이점이 도래하는 일은 없을 것이다. 인공지능이 모방해야 할 지능을 자연과학의 대상으로 정의하지 못하고 있고, 지능은 고사하고 새로운 매체를 발안하는 데 필요한 소재로서 지식의 양이나 인간이 지닌 일상 세계나 사회에 관한 '상식'의 양이나 특성 등을 공학적으로 계..