메타의 AI 책임자: AI 감성까지 수십년, 고양이/개 수준의 지능 우선

얀 레쿤, Meta의 수석 AI 과학자이자 딥 러닝 분야의 유명한 인물인 그는 최근 CNBC의 Jonathan Vanian이 보고한 대로 AI의 발전에 대한 근거 있는 관점을 제공했습니다. 그의 견해는 Nvidia CEO Jensen Huang과 같은 업계 리더들의 보다 낙관적인 예측에 대해 냉철한 균형을 제공합니다.

AI가 감각을 갖게 되는 길에 대한 LeCun의 현실적 해석

LeCun은 현재 AI 시스템이 어떤 형태의 감각을 달성하는 데는 수십 년이 걸리고 상식 능력은 여전히 ​​​​먼 목표라고 가정합니다. 이러한 관점은 AI가 단 10년 안에 인간의 능력과 경쟁할 수 있을 것이라는 황의 주장과 극명한 대조를 이룬다. LeCun의 발언은 AI 개발의 이정표를 세웠던 Facebook의 Fundamental AI Research 팀 XNUMX주년을 기념하는 행사에서 나왔습니다.

근본적인 AI 전쟁과 상업적 이익

LeCun의 발언은 또한 AI 산업을 이끄는 상업적 역학에 대해서도 조명했습니다. 그는 AI 연구에 필수적인 GPU의 주요 공급업체인 엔비디아가 AI 과대광고를 촉진하는 데 관심을 갖고 있다는 점을 지적했습니다. 무기를 공급하는 Nvidia와의 "AI 전쟁"에 대한 그의 비유는 AI 기술 발전에 대한 치열한 경쟁과 상업적 이해관계를 강조합니다.

AI의 현재 한계와 앞으로 나아갈 길

르쿤은 AI의 한계를 강조하면서 오늘날의 AI는 방대한 양의 텍스트를 학습했음에도 불구하고 근본적인 이해가 부족하다고 강조했다. 예를 들어, AI 시스템은 인간이 20,000년 동안 책을 읽는 것과 동일한 훈련을 받았음에도 불구하고 여전히 기본적인 논리적 개념을 이해하는데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 제한은 언어 모델과 텍스트 데이터에 대한 업계의 초점이 인간과 유사한 고급 AI 시스템을 개발하는 데 충분하지 않을 수 있음을 나타냅니다.

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AI 개발에 대한 Meta의 다중 모드 접근 방식

CNBC에 따르면 신고, LeCun의 지도 하에 Meta는 텍스트, 오디오, 이미지 및 비디오 데이터를 결합하는 다중 모드 AI 시스템을 탐색하고 있습니다. 이 접근 방식은 다양한 데이터 유형 간의 상관 관계를 발견하여 잠재적으로 더 발전된 AI 기능을 활성화하는 것을 목표로 합니다. Meta의 연구에는 AR 안경을 사용하여 테니스 훈련을 개선하는 등의 증강 현실 애플리케이션이 포함됩니다. 이 프로젝트에는 시각, 텍스트, 청각 데이터 처리가 복잡하게 혼합되어야 합니다.

AI 하드웨어 환경: Nvidia의 지배력과 미래 가능성

CNBC에 따르면 Nvidia의 GPU는 대규모 AI 모델 훈련을 위한 사실상의 표준이 되었으며 Meta 자체는 Llama AI 소프트웨어에 16,000개의 Nvidia A100 GPU를 활용하고 있습니다. 그러나 LeCun은 미래에는 전통적인 GPU를 넘어 보다 집중된 신경, 딥 러닝 가속기로 이동하는 특수 AI 칩의 출현을 볼 수 있다고 제안합니다.

양자 컴퓨팅: AI 향상을 위한 먼 꿈

LeCun과 Meta의 선임 연구원인 Mike Schroepfer는 양자 컴퓨팅이 AI에 미치는 즉각적인 영향에 대해 회의적인 입장을 표명했습니다. 양자 머신이 데이터 집약적 분야에 혁명을 일으킬 가능성에도 불구하고 그들은 양자 컴퓨팅을 현재 AI 발전과의 실제적 관련성이 불확실한 매혹적인 과학적 노력으로 간주합니다.

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• 출처: https://www.cryptoglobe.com/latest/2023/12/metas-ai-chief-current-ai-system-decades-away-from-true-sentience-ai-to-hit-cat-dog-smarts-well-before-human-level-intelligence/