리처드 파인만 - 기계는 인간처럼 생각할 수 있는가?에 대한 답변

1.
18분 정도되는 영상인데, 인공지능이나 기계학습 등에 관심이 있다면 한 번 시간 투자해서 보면 아주 괜찮을 영상임.

2.
촬영일이 85년도니까 거의 40년 전의 영상이 되겠다.
파인만 아저씨가 현재 기술 수준과 상황에 대해 알면 뭐라 했을까 진심으로 궁금하다.
사실상 인류가 처음 겪는, 인간이 아닌 만들어 낸 기술에서 비롯된 '사고'하는 무언가에 대해 어떻게 접근해야할지에 대해 괜찮은 해법을 줄 수 있을거 같기 때문이다.

3.
확실히 세대차이가 느껴질 시간차가 있으니만큼 기술 자체에 대한 판단이나 평가가 살짝 아쉬울(?)수도 있겠지만 기본적으로 대화 내용자체에서 기술적인 내용은 제반 지식이상의 역할을 하지 않는다.
애초에 이 강연(?)도 전문가들을 대상으로 한 것 같지도 않고(그냥 추측임) 이러한 최첨단 기술이 인간에게 어떤 의미를 갖고 어떻게 대해야하는가에 대한 이야기가 핵심이기 때문이다.

4.
유튜브 돌아다니다 제목보고 혹해서 봤는데, 사실 저 질문에 대한 내 대답은 '그럴수 있을거 같다'였다.
물론 영상에서 주기적으로 파인만 아저씨가 언급하는대로 우선적으로 '사람처럼'에 대해 정의를 내리고 나서 얘기를 이어가야하긴 한다.
하지만 현재 LLM이 보여주는 성능이 구조에 비해 말도 안되는 걸 해내고 있기 때문에 사람처럼이란 것에 대한 정의를 내리는 것에 큰 의미를 두기 힘들어 보인다.

5.
우선 LLM(large language model : 거대 언어 모델)은 말 그대로 '언어 모델'이다.
상대의 말을 알아듣고 거기에 맞는 대답을 하는게 핵심인 모델이다.
그리고 대답을 만들어 낼 때 어마어마한 양의 학습에 의한 데이터로 가장 알맞는(확률이 높은) 단어의 조합해서 문장을 만들어 낸다.
이러한 대화를 하기 위해 만들어 낸 모델이 온갖 것을 다 하고 있다.
뭘 하건 사람이 일을 하려면 말이 통해야하는 건 맞는데 사실 이게 맞나 싶다.

6.
사실 현재 구동되는 모든 컴퓨터는 0아니면 1밖에 모른다.
사람으로 치면 극단적인 흑백논리를 신봉하는 사람인 거다.
그런 흑백논리를 수만번 수억번 반복하면서 상황을 판단하고 파악하고 대응하는게 LLM이다.
아무리 고도화되고 복잡해졌다 하더라도 결국 이 구조를 벗어나지는 못한다.

7.
그런데 가만 생각해보면 사람은 다를까? 란 의문이 생긴다.
사람들은 대화나 행동할 때 너무나 당연하게 판단하고 반응을 하지만 사실 기존에 학습된 반응을 기반으로 시작부분은 건너뛰고 적당히 필요한 부분부터 판단해서 대응하는데 이것도 다 따져보면 1,0 중에 하나 골라서 택한 답들의 덩어리에 의한 결과 아닐까 한다.
여튼, 내가 '그럴수 있을거 같다'라고 판단했던 건 이 때문이였다.

8.
그냥 유튜브에서 뻘영상만 보다가 간만에 볼만한 영상 보고 나서 주절거려봤다.