사진을 만들기 위해 새로운 유형의 신경망인 생성적 적대 신경망GAN, Generative Adversarial Network을 사용했다. 이
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아마도 가장 중요한 특징은 의식과 연관된 것에는 대상을 주관적으로 경험할 수 있는 능력이 있어야 한다는 사실이다. 여기서 주관적이라는 용어는 개인의 정신과 연관 있다는 뜻이며, 철학자들이 퀄리아qualia라고 부르는 내적 정신 현상인 느낌을 말한다.
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내가 알고 있는 어떤 학문보다도 인공지능은 무궁무진하다. 철학, 심리학, 인지과학, 신경과학, 논리학, 통계학, 경제학, 로봇공학 등 셀 수 없이 다양한 학문들의 축적된 연구 성과를 사용하고, 새로운 결과물을 가지고 다시 그 학문들에 기여한다. 또한 “인간이 되기 위한 조건은 무엇인가?” 혹은 “인간은 고유한 존재인가?”와 같은 인간의 조건 내지 호모 사피엔스로서 우리의 위

ChatGPT 및 유사 제품이 성공하려면 아직 갈 길이 멀다는 것을 명심하라. ChatGPT는 막대한 온라인 텍스트 정보로 학습시킨 신경망(뉴럴 네트워크)을 이용해 여러분이 듣고 싶은 것을 예측하는 컴퓨터 프로그램일 뿐이다. 눈부신 언어 능력 덕분에 진짜 지능과 혼동하기 쉽다. ChatGPT에는 전혀 정신이 담겨있지 않고, 의식이 있지도 않다. 그리고 믿을 수 없을 만큼 다양한 주제와 분야

앨런 튜링의 삶에 관한 책도 여럿 있으며, 그 가운데 단연 최고는 앤드루 호지스Andrew Hodges가 쓴 『앨런 튜링의 이미테이션 게임Alan Turing: The Enigma』이다

아무튼 딥러닝 기술의 끊임없는 발전만으로 이 문제를 다룰 수 있을지는 확실하지 않다. 딥러닝이 일부 해결책이 되기는 하겠지만, 온전한 자동번역 기술을 갖추기 위해서는 신경망의 대형화, 높은 컴퓨터 성능, 산문체의 프랑스어 소설을 포함한 더 많은 학습 데이터만으로는 결코 충분하지 않으며 그 이상의 것들이 훨씬 많이 필요하다. 적어도 딥러닝만큼이나 깜짝 놀랄 만한 혁신이

알파제로에 너무 많은 의미를 부여할 필요는 없다. 알파제로가 이전의 다른 어떤 프로그램보다도 훨씬 범용적인 고수급 게임 프로그램인 것은 맞다. 하지만 범용 지능에서 큰 발전을 이뤘다고 말할 수는 없기 때문이다. 알파제로는 우리가 가진 보편적인 지적 능력을 조금도 가지고 있지 않다.

알파고는 빅데이터와 딥러닝이라는 새로운 인공지능 기술의 눈부신 성과물로 여겨진다. 사실 맞는 말이다. 그러나 한꺼풀 벗겨보면 알파고에 사용된 수많은 기술이 고전적인 인공지능 탐색 기술이라는 것을 알 수 있다.