인공지능의 다음 Step은 무엇일까에 대한 대화

지금은 GPT나 비슷한 초거대 언어모델들이 많이 나오고 있는데, 질문이 애매하긴 하지만 인공지능의 다음 step은 어디일까요? 시각처리?

저는 인과추론이라고 생각합니다.

지금은 학습한 데이터들을 바탕으로 지식을 조합하여 답을 내는 것에 멈춰있지만, 앞으로는 새로운 지식도 만들어낼거라는 뜻인가요?

확실히 지식 간 인과관계를 학습하고 또 만들어낼 수 있다면 gpt같은 언어모델들의 성능이 기하급수적으로 좋아지겠네요

답변 감사합니다:)

지금의 Ai가 데이터를 조합해서 답을 내는 단계라면, 다음 단계의 모델들은 데이터를 바탕으로 무언가에 대한 유추를 할 수 있는 모습일 것 같습니다!

상상하던 인공지능의 모습에 가까워지는 단어네요 '인과추론'... 관련 문헌을 찾아봐야겠어요

딥러닝은 예측모델이고요. 인과추론은 causal inference model(이라고 해봐야 번역하면 인과추론모델..이긴 한데요)입니다. 인과추론 모델이 필요한 이유에 대해 제가 교수님과 메일을 주고 받은게 있는데 짧게 공유해드려요.

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실제 제 경험에 의하면 삼성에서도 반도체 판매량을 예측하기 위한 deep learning 모델도 가지고 있습니다. 실무진 들은 다음달 생산량 조절하는 정도에는 참고할 수도 있죠. 하지만 반도체 설비 투자 결정을 하는 CEO의 경우 예측 모델 바탕으로는 의사결정 못합니다. 주주 들에게 딥러닝 모델이 내년 반도체 수요가 좋다고 해서 대규모 설비 투자하겠습니다라고 절대 말하지 못하죠. 보통 한번에 13조원을 투자해야하는 결정인데 그냥 블랙박스 예측모델이 반도체 수요 오를것이다라고 예측한 결과(그 인과관계를 모르는)가지고 절대 하지 못합니다. 그래서 실제로는 GDP가 몇 프로 오를때 반도체 수요는 얼마나 올랐는지 인과관계, 전염병이 왔을때 반도체 수요가 얼마나 감소했는지에 대한 인과관계 등등을 종합해서 충분히 현상황과 인과관계를 바탕으로 모든 사람을 이해시키고 설득한 후에야 의사결정을 하고 반도체 설비에 13조원이란 돈을 지출할 수 있습니다.

구글에서도 사람들이 좋아할만한 광고를 예측해서 보여주기 위해 딥러닝 알고리즘을 쓰겠죠. 더 효율적이고 정확하겠죠. 하지만 한편으로는 광고의 어떤 특성이 광고에 대한 호감도를 높이는지를 이해하기 위해 인과관계를 분석하기도 합니다. 더 나은 온라인 광고를 만들기 위해..

—- 교수님 답변 중 일부를 가지고 왔습니다 :)

좀 옛날에 대화했던거라 (1년 넘은것 같아요) GPT-3관련 관점이 반영안된거라는 점도 참고만 ..!

감사합니다 예시가 있으니 좀 더 선명해지네요