반응형 초인공지능2 ASI(초인공지능) 달성 가능성: 구글 AI의 전략적 접근 구글 AI의 제품 책임자인 로건 킬패트릭은 최근 인공지능(AI) 분야에서 초인공지능(ASI) 달성 가능성이 급격히 높아지고 있음을 강조했습니다. 그의 언급은 AI 기술 개발의 혁신적 접근 방식과 이와 관련된 미래 전망에 대한 논의를 촉진하고 있습니다.ASI와 '테스트-타임 컴퓨트' 전략킬패트릭은 오픈AI의 전 최고과학자 일리야 수츠케버의 전략을 언급하며, AI 모델 개발에서 ‘테스트-타임 컴퓨트(Test-Time Compute)’의 중요성을 강조했습니다.일반적인 AI 모델 개발은 사전 훈련을 통해 점진적으로 개선된 모델을 출시하는 방식을 따릅니다. 하지만 수츠케버는 중간 단계 모델 없이 한 번의 훈련과 반복적인 테스트를 통해 ASI 구축을 시도했습니다.킬패트릭은 이를 언급하며, 이 접근 방식이 더 효과적.. 2025. 1. 2. AI 스케일링 법칙을 넘어선 새로운 패러다임: 오픈AI의 ‘시스템 2 사고’란? 최근 AI 연구의 선구자 중 한 명인 일리아 수츠케버 OpenAI 창립자가 AI 기술의 새로운 전환점을 공개했습니다. 그동안 AI 학습에서 중요한 개념으로 자리 잡았던 ‘스케일링 법칙’을 넘어서 새로운 방식으로 AI를 학습시키는 방법을 발견했다고 밝힌 것이죠. 이 발표는 AI 업계와 연구자들 사이에서 큰 화제가 되었습니다. 그렇다면 스케일링 법칙이 무엇이고, 이 법칙을 뛰어넘는 새로운 접근 방식은 어떤 의미를 가질까요?스케일링 법칙이란? 스케일링 법칙이란 AI 모델의 성능이 데이터와 컴퓨팅 자원이 늘어날수록 향상된다는 개념입니다. 즉, AI 모델을 더 많이 학습시키고, 더 강력한 컴퓨팅 파워를 활용할수록 더 똑똑한 AI를 만들 수 있다는 원칙이죠. 이 개념은 지난 10여 년간 AI 개발의 중요한 원동력이.. 2024. 10. 30. 이전 1 다음 반응형
