인공지능은 정말 “생각”을 할까요? AI의 사고 능력에 대해 논의합니다. 그리고 대형 언어 모델(LLM)의 한계에 대해 살펴봅니다.
먼저 LLM의 잘못된 추론 예시를 보여줍니다. 키위를 세는 수학 문제를 통해 LLM이 확률적 패턴 매칭(Probabilistic Pattern Matching)에 의한 잘못된 추론을 할 수 있습니다. 이는 모델의 훈련 데이터에 내재된 토큰 편향(Token Bias) 때문입니다.
AI의 추론 능력을 개선하기 위해 어떤 분야를 연구하는지 설명합니다. 하나는 프롬프트 엔지니어링입니다. 그리고 추론 시간 계산(Inference Time Compute)에 대한 연구로 인공지능의 사고 능력을 개선하려 합니다.
궁극적으로 이 논의는 AI가 진정으로 "생각"을 하는지 아니면 단지 “생각”을 흉내 내는 것인지에 대한 질문을 제기합니다.
인공지능의 진정한 사고(thinking)와 시뮬레이션의 차이를 정의하는 챗봇의 설명으로 마무리합니다.
이번 영상 주요 논점입니다:
1. 확률적 패턴 매칭(Probabilistic Pattern Matching): AI의 핵심 한계 중 하나를 설명합니다. AI가 논리적 추론을 못하는 이유입니다.
2. 토큰 편향(Token Bias): LLM 모델의 추론은 하나의 토큰에 의해 크게 달라질 수 있음을 보여줍니다.
3. 추론 능력 향상을 위한 연구 분야: 프롬프트 엔지니어링. 사고의 연결고리(Chain of Thought) 프롬프트와 같은 기술을 활용합니다.
4. 추론 능력 향상을 위한 연구 분야: 추론 시간 계산(Inference Time Compute). AI에게 “생각”하는 시간을 주는 추론 능력 개선 방법입니다.
5. AI는 정말로 생각할 수 있을까? 아니면 단지 시뮬레이션, 생각하는 흉내만 내는 것일까?
6. 사고(thinking) vs 사고의 시뮬레이션. 진정한 사고(thinking)가 무엇인지 정의합니다. 그리고 사고의 시뮬레이션을 정의하고, 이게 진정한 사고와 무슨 차이가 있는지 설명합니다.
7. 논평: 인공지능이 생각하는 능력을 흉내지만 이에 대한 질문은 여전히 열려 있습니다. AI의 “생각하는” 능력, 추론 능력은 지속적인 발전이 이루어지고 있습니다.
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