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뇌와 인간 (AI vs. I)

"뇌와 인간 (AI vs. I)"에 대한 내용입니다.
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한컴오피스
최초등록일 2023.05.11 최종저작일 2022.12
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뇌와 인간 (AI vs. I)
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    소개

    "뇌와 인간 (AI vs. I)"에 대한 내용입니다.

    목차

    1. 질문 1 : 토스트 기기와 연필 중 어느 것이 무거운가?
    2. 질문 2 : 약국의 치약 판매량이 적다면, 가격 측정을 어떻게 해야 하는가?
    3. 질문 3 : 본인이 버스 기사라고 가정하면, 버스 앞에 갑자기 어린아이가 나타났다면 핸들을 돌릴 것인가?

    본문내용

    질문 1 : 토스트 기기와 연필 중 어느 것이 무거운가?

    한 연구진의 사례를 보면, 그는 최첨단 NLP 프로그램을 탑재한 컴퓨터에 ‘개, 원반, 던진다, 잡는다’라는 단어를 제공하여 문장을 만들게 하였습니다. 인간이라면 ‘개가 주인이 던진 원반을 잡는다.’라는 문장을 만들어내었겠지만, 인공지능은 ‘두 마리의 개가 서로 원반을 던지고 잡는다.’라는 문장을 만들어내었습니다. 인간에게는 개가 서로 원반을 던지고 받을 수 없다는 것이 당연한 상식이였지만, 인공지능은 이러한 개념에 대한 인식이 전혀 잡혀 있지 않았습니다. 그래서 문법적으로는 전혀 문제가 없지만, 논리적으로는 오류가 있는 문장을 만들어 낸 것이었습니다. 따라서 인공지능이 실제로 인간들과 상호작용하기 위해서는 언어뿐만 아니라 일상생활에서도 벌어질 수 있는 자연스러운 상황을 끊임없이 학습해야 한다는 것입니다.
    위의 실수는 오늘날 언어 모델의 중심에 있는 단점 중 하나인 상식을 반영합니다.

    참고자료

    · 없음
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 인공지능의 상식 이해 부족
      현재 대부분의 인공지능 시스템은 상식적인 이해가 부족한 편입니다. 이는 인공지능이 학습하는 데이터가 편향되어 있거나 불완전하기 때문입니다. 예를 들어, 이미지 인식 AI는 특정 물체나 장면을 잘 인식할 수 있지만, 그 물체나 장면이 어떤 상황에서 어떤 의미를 가지는지 이해하지 못합니다. 또한 언어 처리 AI도 문장의 문법적 구조는 잘 파악할 수 있지만, 문장의 맥락과 의미를 깊이 있게 이해하지 못합니다. 이러한 상식 이해 부족은 인공지능의 활용 범위를 제한하고, 예상치 못한 오류를 발생시킬 수 있습니다. 따라서 향후 인공지능 기술 발전을 위해서는 상식 이해 능력 향상이 중요한 과제라고 볼 수 있습니다.
    • 2. 인공지능의 인과관계 이해 부족
      현재 대부분의 인공지능 시스템은 인과관계에 대한 이해가 부족한 편입니다. 이는 인공지능이 주로 통계적 상관관계에 기반하여 학습하기 때문입니다. 예를 들어, 이미지 인식 AI는 특정 이미지 패턴과 레이블 간의 상관관계를 학습할 수 있지만, 그 이미지 패턴이 왜 그 레이블을 나타내는지 이해하지 못합니다. 또한 의사결정 지원 AI도 과거 데이터에 기반하여 의사결정을 내릴 수 있지만, 그 의사결정이 어떤 인과관계에 기반하는지 설명하기 어렵습니다. 이러한 인과관계 이해 부족은 인공지능의 신뢰성과 투명성을 저해할 수 있습니다. 따라서 향후 인공지능 기술 발전을 위해서는 인과관계 이해 능력 향상이 중요한 과제라고 볼 수 있습니다.
    • 3. 인공지능의 윤리적 판단 부족
      현재 대부분의 인공지능 시스템은 윤리적 판단 능력이 부족한 편입니다. 이는 인공지능이 학습하는 데이터와 알고리즘에 편향이 존재하기 때문입니다. 예를 들어, 채용 AI는 과거 채용 데이터에 기반하여 지원자를 평가하지만, 그 데이터에 성별, 인종 등의 편향이 포함되어 있을 수 있습니다. 또한 자율주행 자동차 AI도 사고 상황에서 어떤 윤리적 판단을 내려야 할지 명확하지 않습니다. 이러한 윤리적 판단 부족은 인공지능의 사회적 수용성을 저해할 수 있습니다. 따라서 향후 인공지능 기술 발전을 위해서는 윤리적 판단 능력 향상이 중요한 과제라고 볼 수 있습니다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      이 문서는 인공지능과 인간의 차이점을 잘 설명하고 있으며, 인공지능의 한계와 앞으로의 발전 방향을 제시하고 있습니다.
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