비전프로용 앱구현에 관심을 두게된 계기도 제목과 비슷한 목적이 있었기에 공부를 했었는데용
비전 프로를 직접 쓰고다니며 학습된 패턴과 기록들이 훗날 다른부위에 장착될 ioT장치라던지, 로봇의 데이터로 쓰일지 모른다는 생각이 있었걸랑요.
이미 로봇회사에서는 비슷한 체형의 인간들에 vr이나 안경장치를 씌워 학습모델로 동작패턴을 인식시킨다고 하네요.
저는 전쟁 대비해서 생각했었는데, VR장치를 착용하고 드론을 조종 -> 그 드론은 결국 로봇이 조종.
이게 윤리적 싸움이냐, 아니냐의 고민이 있어서 상상만 하고 가상의 시뮬레이션 정도만 구상하다가 말았는데용
수은이나 방전, 냉납 등의 방어책이야 얼마든 나타나겠졍
이해하면 나도 할 수 있다. 결과보다 과정을 중요시하는 사람 어설픈 추측은 놉. 방구석 제갈량 그만yo 힌트 흘리고 다니는 사람이 생각보다 잘 없음. LR네임: 모두에게 떳떳한 사람으로 남아야 한다. 나만의 후라이드: 술, 담배 안 하기 노래방 안 다님 첫 직장을 목적 없이 아무 직종이나 대충 지원하지 않기 나와 상대의 보안 철저 내가 아는 선에서 최선의 선한 길부터 생각함 남의 거 응용 최소화(얻어걸치기 싫어함) 말과 글은 같게 되는 방향부터 먼저 생각한다 없는 말, 거짓말 안 하기(매우 싫어함) 패 다 까고 시작하기 취미는 최대한 전공과 동떨어진 것으로(전공과 접목 시 폭넓게 활용하기 위함) 대출 없이 내가 벌어서 살아보기 삐치지 않기 지극히 당연한 것은 빼고 말하기/생각해보기 기존에 없던것을 생각하라 모르면 확실하게 질문하기 B형 INTP 가장 싫어하는 대답: 경우에 따라 달라요 << 이런식 질문에 되묻기 뻔한 대답 등 클리앙에서 느낀점: 댓글이 필요없을 정도면, 게시물이 이 서명 내용처럼 주절주절 너덜너덜 해져야된다
영상에서 이야기 한것은 실제 사람에게서 데이터를 추출해서 그 데이터를 국가자산으로 활용하자 인데
현재는 사람에게서 데이터를 추출할 필요가없죠.
그 조차도 이제 AI 가 수백억번의 학습을 통해 자체적으로 터득할 수 있으니까요.
간단한 예로 nvidia 에서 현재 제공중인 자율주행 솔루션이나 Isaac Sim & Isaac Lab 을 보면 됩니다.
llm역시 그 성능에 폭발적인 향상을 가져온 메커니즘 중 하나가 사람의 피드백 교정에의한 RLHF이기도 했구요
위에 말했듯 전통적인 RAW 데이터라고 했습니다.
즉 수천명의 사람에게 센서를 부착해서 데이터를 수집하는 시대가 아닌
1명이 센서를 부착해서 수집을 하던 또는 LLM 등을 통해 데이터를 생성 후 그 데이터를 기반으로 학습을 해도 된다는 것 입니다.
예로 드신건 LLM 이고 영상에서 말하는건 피지컬 AI 데이터니까요.
위에 예로 작성한 Issac Sim & Lab 같은 경우가 바로 1개의 학습데이터만으로
동시에 수십명 수천명의 아바타를 생성한 뒤 그것을 기반으로 자동으로 학습을 진행하고 보정을 하고 서로 데이터를 통합하는 과정을 거치게 되는 겁니다. 영상에서는 수천명에게 센서데이터를 부착해서 그 데이터를 자산화 하자는 것을 이야기 하는건데 이제는 그 조차 필요 없다고 하는 말 입니다.
실제 Nvidia 가 플랫폼화 한것이 가상의 세계 (그들은 리얼월드)라고 칭하는 것으로 실제 도시와 실제 장소와 동일한 것을 가상으로 만든뒤 그 곳에서 자동차던, 피지컬 로봇 데이터던 학습을 할 수 있다는 것 입니다.
즉 현재 테슬라가 실제 수백만대의 차량을 통해 실데이터를 수집한다면 Nvidia 플랫폼에서는 수억의 수백억대의 차량이 가상세계에서 실제 도로 상황을 구현하면서 데이터를 축적해서 그 데이터를 기반으로 서비스화 한다는거죠.
즉 상황만 만들어주면 그 상황에 대응하는 데이터는 자체학습을 통해 만들어 낼 수 있다는 겁니다.