인공지능이 앞으로 엄청난 발전을 하겠지만, 그렇다고, 인공지능이 모든 걸 해결할 수는 없다고 합니다.
그건 이미 앨런튜링이 증명했다네요.
이건 인공지능의 문제가 아니라, 인간 두뇌도 마찬가지랍니다.
즉, 모든 것을 아는 신은 존재하지 않는다는 거지요.
앨런 튜링은 이것을 귀류법으로 증명했다네요. 그런 알고리즘이 존재한다고 가정하면, 정지하기도 정지하지 않기도 하는 알고리즘이 존재해야 하는데, 그건 모순이기 때문이라네요.
더 일반화된 인공지능이 개발될 수록 이 문제는 결국 한계를 만들 거라네요.
예를 들어, 클로드 코드가 더 복잡하고 거대한 프로그램을 만들 수 있는 능력을 갖추면, 더 많은 버그를 만들어 내야 한다네요. 왜냐하면, 그게 인간적인 지능이고, 그런 인간적인 지능을 흉내낸 인공지능은 어쩔 수 없이 같은 오류를 만들어 내야 하거나 인간보다 더 수준낮은 오류를 만들어 내야 한답니다.
즉, 인간도 인공지능도 모순을 동시에 포함해야 작동되는 존재라는 거죠.
완벽하게 100% 문제를 해결하는 인공지능은 존재할 수 없다는 앨런 튜링의 증명이 앞으로 인공지능 산업에 어떤 영향을 주지는 않겠지만, 앞으로 다가올 미래애 인공지능이 인간을 완전히 대체할 거라는 환상은 사라지지 않을까 생각해 보기는 하네요.
자세한 건 출처 참고하세요.
인간을 흉내냈으니 어느 정도는 가능하지 않을까요? 그런데, 출처 내용대로라면, 그게 인간이 원하는 방향의 새로운 발견이 될지는 인간이 간섭하지 않는 이상 알 수가 없으니, 결국 인간의 도움을 받아야 겠지요. 그렇다면, 인공지능은 인간의 도움없이는 인간에게 도움이 않되는 존재일 수도 있껬네요.
상업적으로 합격선 넘기는 영역은 앞으로 갈수록 늘어나죠
수요가 그만큼 빨리 늘어나면 스카이넷이 나와도 사람이 할일은 있고, 수요증가보다 AI 발전이 빠르면 심각한 문제가 되겠죠
AI는 환각을 만들어낸다는 점에서도 인간과 비슷해진 건데,
그렇다면 더더욱 인간을 대체하기가 더 쉽다는 건 아닐까요.
출처내용에 따르면 분야에 따라 다른 듯 합니다. 명확한 기준과 목적이 있는 전문적인 분야는 대체가 쉽지만, 모호하고 일반적인 분야는 대체가 어려울 거 같니요. 심지어 전문적 분야도 사용목적이 너무 모호해디면 마찬가지로 대체가 어려워지구요. 또, 그게 인간이 이해할 수 없는 버그로 채워질 수도 있구요.