알파고에게는 생각하는 원리가 있나요? 그 원리를 프로그램으로 주는건가요?
아니면 정말정말 빅빅빅데이터를 계속계속 알려줬더니 알파고에게 스스로 길이 생긴건가요???
알파고에게는 생각하는 원리가 있나요? 그 원리를 프로그램으로 주는건가요?
아니면 정말정말 빅빅빅데이터를 계속계속 알려줬더니 알파고에게 스스로 길이 생긴건가요???
빠르게 확률 게임하는 거죠.
수천만개중에 내가 원하는 공을 순식간에 잡아내는 거죠.
판단-선택 로직을 주죠.
판단이 둘 중 하나가 아니고 여럿, 또 그 다음 판단이 여럿..
그런 경우의 수가 수십, 수백, 수천인데.. 판단하는 속도가 빨라 걸리는 제로에 가깝고,
지금은 경우의 수에 없는 수를 읽어내서 오묘하다고 하는데.
그 원리는 모르겠어요.
무수한 판단 로직을 바탕으로 처음보는 상황에서 판단로직을 만들거나 옳은 선택을 내린다는 건데,
로직 설립을 위한 로직이 들어가 있을 거라 보지, 알파고 스스로 로직을 만들거라 생각지는 않아요.
빠르게 확률 게임하는 거죠.
수천만개중에 내가 원하는 공을 순식간에 잡아내는 거죠.
판단-선택 로직을 주죠.
판단이 둘 중 하나가 아니고 여럿, 또 그 다음 판단이 여럿..
그런 경우의 수가 수십, 수백, 수천인데.. 판단하는 속도가 빨라 걸리는 시간이 제로에 가깝고,
지금은 경우의 수에 없는 수를 읽어내서 오묘하다고 하는데.
그 원리는 모르겠어요.
무수한 판단 로직을 바탕으로 처음보는 상황에서 판단로직을 만들거나 옳은 선택을 내린다는 건데,
로직 설립을 위한 로직이 들어가 있을 거라 보지, 알파고 스스로 로직을 만들거라 생각지는 않아요.
인간의 영역이죠.
인공지능은 데이터가 기본이고
그걸 반복해서 실행해서 답을 찾아가는 기계라고 알고 있어요.
그래서 버그가 생기면 작동이 멈추고
인간은 다시 그걸 수정해서 작동하게 하고
복제인간과는 완전히 다른 개념이죠.
평소 관심이 있어 주워들은 소리이니 너무 신뢰는 마시길^^
일단 초당 수조번의 계산을 할 수 있는 빠른 처리 속도와 엄청난 데이터 용량을 바탕으로, 수찾기를 하는데. 가능한 수가 10보 앞까지 100억개가 있다고 할 때, 1번부터 100억번까지 순차적으로 하면, 아무리 컴퓨터라 할지라도 너무 느림. 사람도 해법을 찾을 때 모든 가능한 해법을 나열해서 하나씩 검증하는 것이 아니라, 알수없는 직관이 작동하는 것 처럼. 요즘 기계학습은 random walk 모형이라 해서, 무선적으로 해법을 찾아요. 그곳에서 약간 헤메다가 아 이곳에는 수가 없구나 하며 다른 곳으로 점프하여 그곳에서 찾음. 기계는 램덤웍 모형을 따를 뿐인데, 해법을 찾는 걸 보면 직관이 있는 것처럼 보임.
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