- 감각적 학습 -
* AI 3황 얀 르쿤은 LLM도 데이터가 많지 않다고 주장합니다. 얀 르쿤은 4살짜리 아이가 1만 6,000시간
깨어있었다면 4년 동안 초당 20메가바이트의 데이터가 아이에게
전달됐을 것이고, 그러면 총 경험 데이터는 110조 바이트에
달해 LLM을 학습시키는데 필요한 데이터 20조 바이트보다
다섯 배 넘게 많다고 설명했습니다.
* 사람은 언어보다 감각으로
훨씬 더 많은 정보를 받아들인다는 겁니다. 그렇게 때문에 AI도
물리적 실체를 가져야 한다고 주장했습니다. 그는 LLM이
어려운 문제는 풀 수 있지만 운전은 배우지 못한다고 지적했습니다.
- 현실 세계 -
* AI에게 현실 세계를
가르치는 월드 모델은 시간, 공간, 물리적 상호작용을 학습합니다. 그래야 사과나무에서 사과가 떨어진다는 것, 과속방지턱이 있으면 속도를
줄여야 한다는 것을 알 수 있습니다.
* 유튜브에서 중국의
쿵푸 로봇을 보면 감탄이 나오지만 이 쿵푸 로봇은 같은 동작만 반복할 뿐 뒤로 돌아가 뒤통수를 때리는 건 막지 못합니다. 월드 모델의 핵심은 시뮬레이선 능력입니다.
- LLM은 아무것도
아니다 -
* 얀 르쿤은 사람들이
지금 LLM의 유창함에 속고 있다고 주장합니다. 하도 말을
잘 하니 할 줄 아는 게 많아 보이지만 정말 말뿐이라는 겁니다.
* 피지컬 AI에 대해 사람들은 손가락을 움직이고 뛰는 걸 보며 신기해하지만 피지컬 AI가
완성되는 순간은 200미터 오른쪽에서 자동차가 시속 50킬로미터로
다가올 때 시속 4킬로미터로 걷고 있는 로봇이 부딪히지 않는다는 걸 계산했으면서도 후다닥 길을 건너는
그 때입니다.
* 그러기 위해 중요한
건 감속기나 배터리가 아닙니다. 현실 세계의 물리 데이터들이고,
LLM과 비교할 수 없을 만큼 많은 데이터를 저장해야 하는 메모리 반도체입니다.
좋은 주말 되십시오
