학교 다닐때는 도대체 수학을 왜 배우나했어요.
지나고보니 단순히 사칙연산을 배우는게 아니었죠.
복잡한 문제를 마주했을 때,
단계별로 쪼개고 규칙에 맞춰 처리하는
일련의 뇌의 기초 체력을 만드는 과정이더군요.
8월 28일부터 시작한 미공개 모델을 시작했고
해당 모델을 통해 나비에 스토크스 방정식을 포함해 수학 난제를 100개 이상 해결했다는 건,
블로그 글에서도 보듯이 다양한 응용으로 확장할 수 있다는 의미가 되겠죠.
OpenAI는 AI 속도 조절을 공감한만큼,
파괴적인 영향을 미칠 수 있다는 수학계 비판을 수용하여 자문 그룹을 두고 조정하는걸로 보여요.
(위 링크 글을 읽어보시면 좋습니다)
내부 모델이 조정을 거쳐 어떤 성능을 가지고 출시할지 이제는 두렵기까지 합니다.
아 물론 처음에 풀파워 보여주고 자꾸 너프하는 모양세는 좋지 못해요.
(ASTRA!!!!)
초기 멤버들 수학 및 인공지능 자문 그룹(새 창에서 열림), 고등연구소(새 창에서 열림):
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프랑수아 샤를 (ENS-PSL)
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카밀로 드 렐리스 (IAS, GSSI)
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티모시 고워스 (케임브리지 프랑스 콜레주)
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마틴 헤어러 (EPFL, 임페리얼 칼리지 런던)
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니킬 스리바스타바 (버클리, 사이먼스 인스티튜트)
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울리케 틸만 (옥스퍼드, INI)
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라비 바킬 (스탠포드)
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에드워드 위튼 (IAS)
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멜라니 매쳇 우드 (하버드)
좋겠네요
니가 논문을 쓴 나비에 스토크스 방정식 관련 수식없이 요약해보고,
이번 너의 논문을 응용할 수 있는 분야를 제시하고 적절한 시스템 또는 물건이나 건축물이라던지 제시해봐라 어떻게 응용가능한데? 한번 해봐라 했더니
별루 써먹을데가 없는 연구같았습니다.
일부 제가 예전에 얘기하던 내용이 들어있어서 안올릴까 했는데 그대로 올립니다.
이후 제가 반박하면서 챗GPT를 괴롭히는 내용이 있는데 너무 길어져서 생략합니다.
본문에 언급된 모델은 현재 일반인이 접근 가능한 모델이 아니고
현재 ai는 실시간학습을 못하므로 학습된 이후의 지식은 검색해서 정보를 알려줄뿐 진짜로 알지도 못하고요
또한 유체역학 수학 난제를 당장 무슨 건축물에 응용할 답을 알려달라고 한 뒤 써먹을데 없는 거라고 하는 것도 질문과 해석 자체가 맞지 않는듯 해요