기억한답시고 메모리에 한방에 담을 분량 늘려주곤 있는데
정작 하고있는 행동은 글자 하나, 장면 하나당 하나의 프레임을 생성, 생성, 생성중인 그래픽처리에 불과하다는 생각요..
매순간의 장면 자체를 기억으로 담고있는 사람은 일반적이지 않아요.
우리는 행동 하나에 장면을 모두 담지 않고도 몇장면의 기억과 경험(로직)을 무의식적 본능으로 담아둡니다.
이걸 생각코 꺼내면서 행동하지 않죠.
(예: 0.00000000...1초 후 행동은 이래야돼, 그다음 0.000000...2 행동은 이래야돼...)
현재의 AI는 내부적으로 장면과 추론을 매번 실행하면서 확률적 다음 행동을 일부러 만들어내고 있어요.
오늘 걷다가 문득 드는 생각이
다리가 엄청 많은 지네는 다리 하나하나 일일이 기억하면서 움직이는게 아닐텐데, 어떻게 저런 작은 몸체에도 많은 다리를 운용할 수 있을까?
였습니다.
프레임식으로 인위적 단위를 만들어 처리하기보단 또다른 획기적인 공식이 나타나길 바래유...
피지컬AI까지 잘 진행되고있지만 아직까진 그래픽처리라는 생각 외엔 드는게 없어요.
개인적인 생각입뉘다.
지네의 일생, 강아지의 일생, 사람늬 일생 이런 단위의 회로가 이미 만들어진 상태에서 서로의 사고방식의 차이가 상대적이고, 그 차이는 사고방식의 패턴이란 생각도 해봤습뉘다.
지네가 사고하는 방법이 있을거고, 지네 나름의 무의식적 기억저장소가 있겠고, 뇌가 있다면 크기까지만큼의 사고를 할텐데
걷고 나아간다는 행위 자체가 일치하는것도 신기하고요.
한 걸음의 진행속에는 어떤 판단이 있었을텐데, 먹이를 찾으러 간다면 찾는 걸음일테고.. 지네가 열심히 생각해서 걷다가 아인슈타인급 아이디어를 떠올렸지만 가진 몸뚱이와 현실때문에 바로 잊고 다시 나아가는 숨은천재 지네였을수도 있고..
이 생각이 유용했다면 얼른 짝을 찾아 유전으로 물려주면서
아 자야겠네요. 잠때를 놓치니깐 이상해지네요
지금은 기존 트랜스포머가 아직 진화하고 있는 중입니다.
근본은 크게 바뀌지 않았지만요.
오히려 모델 보다는 하네스로 말씀하신 부분을 보충하는 것에 보다 무게를 싣고 있는 요즘입니다.
PC를 제어 하는 프레임 하나 하나에 토큰을 소모하게 되기에
결국 더 높은 비용이라는 문제가 생기기 때문이죠
프레임이 아닌 실행과 결과라는 전체 행동으로 토큰을 쓰는 게 아직은 안된다고 봐야죠.
예전에는 로봇 팔이 종이컵을 잡아서 들기 위해서는
카메라로 위치 파악 거기까지의 거리 계산 악력 계산
잡아서 이동하기까지의 거리 등등 공식으로 계산하고 그랬다죠.
이족보행이 힘든것도 같은 맥락인데
ai적용된 이족보행은 말도 안되는 움직임을 보여주는거고...
요즘 로봇 ai는 학습을 한다고 들었습니다.
일단 학습이 된건 조건반사마냥 나오는거겠죠