게리 마커스는 AI의 기술적인 문제들을 논의한다.
- Gary Marcus는 생성 인공지능(AI)에 대해 회의적인 입장을 가진 인지 과학자이다.
- 그는 저서 "Taming Silicon Valley"에서 현재의 AI 발전이 기술적, 도덕적 측면에서 잘못된 길을 가고 있다고 주장했다.
- 마커스는 대규모 언어 모델(LLM)이 인간 언어를 사용할 때의 기능을 근사화하는데 탁월하지만 실제로 학습하지는 않는다고 지적했다.
- 그는 신경망이 새로운 데이터에 대한 배포 변경 문제(distribution shift)를 해결하지 못했다고 언급했다.
- 현재의 신경망은 '간단한 의도'와 '확장'을 구별하지 못하고, 추상적인 의미를 이해하는 데 어려움이 있다.
- 마커스는 이러한 문제들이 도덕적, 윤리적 영역으로 확장된다고 설명했다.
- 그는 AI의 기술적 및 도덕적 문제를 해결하기 위해 새로운 접근 방식이 필요하다고 주장했다.
- Generative AI는 패턴 인식에는 유용하지만 일상적인 형식적 추론에는 적합하지 않다.
- 마커스는 신경망과 고전적 AI를 통합하는 하이브리드 AI 접근 방식을 제안했다.
- 그는 LLMs가 더 많은 데이터로는 근본적인 문제를 해결할 수 없다고 주장했다.
- 마커스는 AI의 진행 상황을 평가하기 위한 새로운 벤치마크로 '이해력 도전(comprehension challenge)'을 제안했다.
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