AGI 이해: 지능의 미래?
질병 진단부터 교향곡 작곡, 자동차 운전, 도덕적 결정까지 인간이 할 수 있는 모든 작업을 기계가 수행할 수 있는 세상을 상상해 보세요. 일반 인공지능(AGI)이 가져온 현실은 마치 도달할 수 없는 공상과학 소설처럼 들릴 수도 있습니다. 이제 AGI가 실제로 무엇인지에 대한 흥미로운 세계를 살펴보겠습니다.
일반인공지능이란 무엇인가
먼저 용어를 분해해 보겠습니다. AGI(Artificial General Intelligence)는 인공지능의 한 종류이다. 그러나 여러분에게 친숙할 수 있는 인공 지능(iPhone의 Siri, Netflix의 추천, 심지어 자율주행차)과 달리 AGI는 단지 하나의 특정 작업을 수행하지 않습니다. 오히려 인간이 수행할 수 있는 모든 지적 작업을 수행하도록 설계되었습니다.
잠깐만요. 내 Siri는 타이머를 설정하고, 농담을 하고, 심지어 일기 예보도 알려줄 수 있어요. 할 일이 너무 많지 않나요? 예, 하지만 이러한 기능은 단지 예일 뿐입니다. 좁은 AI의. 이러한 각 작업은 미리 프로그래밍되어 있고 서로 다르기 때문에 예를 들어 Siri가 갑자기 건강 상태 진단을 시작할 수 없습니다. 그렇게 하도록 만들어진 것이 아닙니다.
반면에 AGI는 이런 방식으로 제한되지 않습니다. AGI에서 '범용'이란 좁은 작업에만 집중하는 것이 아니라 모든 문제에 지능을 적용할 수 있다는 의미입니다. 예를 들어, 질병을 진단하기 위해 AGI가 필요한 경우 해당 특정 기능을 사전 프로그래밍할 필요가 없습니다. 대신 지능을 사용하여 인간 의사처럼 증상, 질병 및 진단을 식별할 수 있습니다.
그러나 AGI가 단순한 다양성 그 이상이라는 점은 주목할 가치가 있습니다. 여기에는 이해, 학습, 적응 등 인간 지능의 전통적인 요소뿐만 아니라 창의성도 포함됩니다. 언어를 배울 수 있을 뿐만 아니라 해당 지역의 색상, 유머 및 관용어 간의 미묘한 차이도 이해할 수 있는 기계를 상상해 보십시오. 이것이 바로 AGI가 할 수 있을 것으로 기대되는 것입니다.
미래를 위해
이 모든 것이 매우 흥미롭지만, 일반 인공 지능은 적어도 현재로서는 여전히 개념일 뿐 현실이 아니라는 점을 기억하는 것도 중요합니다. 인공 지능의 획기적인 발전에도 불구하고 우리는 진정한 창의성, 정서적 인식 등 인간의 모든 인지 능력을 갖춘 기계를 만드는 데는 여전히 어느 정도 거리가 있습니다.
“인공지능이 크게 발전했음에도 불구하고 진정한 창의성, 감성 인식 등 인간의 모든 인지 능력을 갖춘 기계를 만드는 데는 아직 멀었습니다.”
TV 공상과학 AGI에는 로봇이 자주 등장합니다. 소설에서는 인간의 의식을 갖고 있는 것으로서. 일반 인공지능으로 가는 길은 더 점진적이고 덜 극적일 수 있습니다. 널리 알려진 사실에도 불구하고 과학계에서는 일반 인공지능이 현실화될지 여부와 시기에 대해 상당한 논쟁이 남아 있습니다.
동시에 유비쿼터스 인공 지능에 대한 검색은 지능이란 무엇이며 어떻게 복제할 수 있는지에 대한 몇 가지 흥미로운 질문을 제기합니다. 지시를 따를 뿐만 아니라 이해하고 학습할 수 있는 기계를 어떻게 만들 수 있습니까? 기계가 무언가를 이해한다는 것은 무엇을 의미합니까? 이러한 질문은 우리가 일반적인 인공 지능을 추구하도록 이끌고, 그 대답은 우리와 기술의 관계를 재정의할 수 있습니다. 관계.
결론
AGI는 인공 지능을 새로운 차원으로 끌어올릴 것을 약속하는 매혹적인 개념입니다. 인간처럼 작업을 수행할 수 있을 뿐만 아니라 새로운 상황을 이해하고, 학습하고, 적응할 수 있는 기계를 만드는 것입니다. 현재 AGI는 여전히 대부분 이론적인 수준이지만 이 목표 달성이 멀지 않았습니다. 그 탐구는 새로운 가능성의 문을 열고 지능에 대한 우리의 이해에 도전합니다. 그리고 언젠가는 세금부터 저녁 식사 요리법까지 모든 것을 도와줄 수 있는 AGI 보조원을 갖게 될지도 모릅니다. 동시에 재미있는 농담도 하고 "인간" 수준에서 소통할 수도 있습니다.
위 내용은 AGI 이해: 지능의 미래?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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