컴퓨터 게임 좋아하는 사람으로서 말하자면, 컴퓨터와 대결할 때에는 원래 꼼수를 동원하는 게 국룰입니다. 컴퓨터한테 통하는 꼼수를 찾아내는 것도 일종의 실력이고 재미랍니다.
@wng321
Жыл бұрын
이거 맞음.ㅋㅋㅋㅋ 어릴때 오락실가면 고수들은 꼼수 외웠음
@JeonooL
Жыл бұрын
이게 맞지
@user-kg4nt1xv7t
Жыл бұрын
슈퍼마리오도 천장깨고 위로 달려야 제맛이지
@user-ov3gu2qn9f
Жыл бұрын
스타도 일꾼으로 건물 툭치면 다따라오듯 ㅋㅋㅋㅋ
@eey2210
Жыл бұрын
@@user-ov3gu2qn9f 이거 ㄹㅇ ㅋㅋㅋ
@user-zt8wb9pi8n
Жыл бұрын
천상계전만 해봐서 심해바둑을모르는거구나 ㅋㅋㅋㅋ
@Hyet886
Жыл бұрын
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
@user-lm3mo7mo9k
Жыл бұрын
???: 심해는 처음이지???
@llllllllll5631
Жыл бұрын
롤로 따지면 챌린저가 아이언한테 심리전 진거랑 똑같은거네
@pppmmm1122
Жыл бұрын
@@llllllllll5631 심리가 없거든 ㅋㅋㅋㅋㅋ
@user-wv4nt6in8l
Жыл бұрын
브론즈 한테 약한거였네
@Coin_study
Жыл бұрын
저는 바둑 문외한인데도 대충 이해할 수 있게 설명을 아주 잘하시네요. 강의력이 놀랍습니다.
@donggunkim3595
Жыл бұрын
재밌다... 인공지능이 인간을 이겼지만 인간은 다른 인공지능으로 스스로 공부해서 또 다른 인공지능을 이기고 ㅋㅋㅋㅋ 인공지능을 통해서 스스로 발전해가는 바둑기사님들 너무 멋져요
@g_wxxk_
Жыл бұрын
저거 진짜 내다 바둑 처음 배웠을 때 하던 말도 안되는 꼼순데 저게 통할 줄이야 ㅋㅋㅋㅋㅋ 한 수 차이나 두 수 차이로 죽었다고 판단됐을 때 다른 데 두면 상대방이 그거 까먹겠지 해서 다른 데 두다가 은근슬쩍 다시 두는거ㅋㅋㅋㅋ 상대가 방심하면 가끔 통하긴 했었는데 인공지능한테 통할 줄이야ㅋㅋㅋㅋ
@tax0787ond
10 ай бұрын
딥러닝 초짜한태 털리쥬?
@Wooniverse1122
8 ай бұрын
ㅋㅌㅋㅋ너무 고수 시합만 배워서...
@user-nj2zj2qu1o
7 ай бұрын
ㅋㅋ
@user-rx4pr2ft3v
Жыл бұрын
감사합니다. 여러 댓글 처럼 인공지능이 나름 보완을 해서 대처할 수는 있겠지만 근본적으로 보면 딥러닝 이라는게 인간이 배우는 방식과는 또 다른 방식이며 그 나름의 장단점이 있는 것이라는 생각이 드네요. 좋은 영상 감사합니다.
@user-fy5np2zs2e
Жыл бұрын
딥러닝의 개별노드연산 자체가 단방향이라 기존 뇌의 뉴런과 시냅스 작용같은경우 이온의 전위차로 흐르는 양방향으로 학습하기때문에 다를수밖에 없을겁니다
@user-mc7zx2oc5c
Жыл бұрын
연우님 설명이 귀에 쏙쏙 잘 들어오네요 바둑은 1도 모르지만 항상 관심있게 보고 있어요
@user-rd5zm7yx2v
Жыл бұрын
이건 정말 대단한 소식이네요. 반드시 약점이 있고 바둑이 아직 끝나지도 않았다는 거군요.
@TheThirdEYE637Shinhan
Жыл бұрын
바둑이 아닌 인공지능의 발전은 아직 끝나지 않았다는 말이 되는거겠죠. 바둑시합 인공지능은 조금 더 발전 해야된다는 결론이 나오는... 사실 바둑이 재미 있는 건 사람이 사람과 동일한 룰로 시함을 하기에 재미 있는 것이지요.
@gooseulpi1618
Жыл бұрын
연우님 인공지능무너지는장면에서 신나보이시는게 재밌네요ㅋㅋㅋ
@user-zw8nl5oc3s
Жыл бұрын
위에 4궁도로 죽은 백돌을 둘러싼 카타고의 흑돌을 끊지 않는게 가장 중요. 끊으면 카타고가 바로 주변 백돌을 잡아버림. 이어진 카타고 흑돌 주변의 백이 2부분 이상 죽어 있으면 수를 줄여도 반응 없음.
@zookchang
Жыл бұрын
그렇군요 판단의 빌미를 주지 말라는 거군요
@user-ep5py4sd7n
Жыл бұрын
쌈싸먹음..😅
@zinnylife
Жыл бұрын
이세돌 알파고 대국을 보면서 가장 무서웠던 부분은 인공지능의 급격한 발전이 아니라 인공지능이 제시한 결론에 대해 인간이 의심하지 않고 검증하지 않게 되는 일이었습니다 실제로 바둑교육,해설,분석까지 AI가 제시해주는 데로 갔었는데 이렇게 말도안되는 헛점이 있었군요
@user-tu3ny2hl2x
Жыл бұрын
바둑을 제대로 보신 게 맞으신지요? 저희같은 아마추어야 실력이 안 되니 인공지능이 맞겠구나~했지만 정상에 있는 프로들은 인공지능이 둔 수를 왜 그렇게 뒀을까? 끊임없이 분석하고 자신의 것으로 만든 뒤에야 뒀습니다. 심지어는 승률이 좋다곤 하지만 내 관점에서는 도저히 그렇게 못 두겠다 하고 인공지능의 최선의 수와 다르게 둔 기사들도 있었으니까요. 더 나아가 인공지능이 보지 못하는 더 나은 수를 두는 기사는 계속 있었습니다. 그 어떤 해설과 교육에서도 AI가 뒀으니 좋은 거라고 하지는 않습니다. 미약하게나마 인간이 못 본 AI의 수를 해석해 줬죠.
@eslee0070020
Жыл бұрын
요즘 프로들도 인공지능들이 제시한다고 곧이곧대로 안둡니다. 인간버전으로 다듬어요.
@dodo-rp3dh
Жыл бұрын
인공지능 수는 몇십수 몇백수이상 보는거라 애초에 인간이 제대로 수를 따라할수가 없음
@user-mi9oj2jb5z
Жыл бұрын
@@dodo-rp3dh 인간은 그 몇십수 몇백수를 두는 인공지능을 보고 또 학습을 하죠.
@user-rh1br1gl3t
Жыл бұрын
말 그대로 ’헛점‘입니다. 완벽하지는 않다는 것이지 모든 것이 틀리다는 것도 아닙니다. 0.1% 부분의 헛점이 있는 것이지 나머지 99.9%도 잘못된 것이 아닙니다. 그리고 현 바둑기사들은 절대 의심하지 않고 검증도 하지 않고 받아들이지 않습니다. 모든 바둑공부가 그렇듯 AI의 한 수 한 수에 대해 끊임없이 생각합니다. 바둑 외에 챗 GPT와 같은 인공지능 기반 챗봇의 경우 아직은 잘못된 내용을 맞는듯이 제공해주는 경우가 있어 이런 것에 대해서는 스스로 맞는지 생각하고 검증해야 하겠죠.
@user-wandererRed
Жыл бұрын
'어림도 없는 수' 에 반응을 안한다는 거네요. 위협적인 수에는 칼반응하지만 당장 볼때 아무 걱정할 필요가 없으니 그냥 넘긴다는거. 사람이라면 이상한 떡수가 계속 반복되면 '무슨 꿍꿍인지 모르겠으니 일단 차단하고 보자' 하겠지만 인공지능은 '어차피 데이터 상으로 떡수' 라고 판단해서 손을 빼고, 그게 쌓이고 쌓여서 어느 순간 뒤집기가 실현되다니.. 불안이라는게 없는 인공지능이니 가능한 꼼수군요
@eyesb824
Жыл бұрын
@user-wu7rq9tq1c인간은 데이터량이 부족하다면 불안을 느끼고 안전지향으로 간다는 말이죠... 원댓글이 본질을 잘 말했습니다.
@jiminy_Cricket
Жыл бұрын
인공지능은 입력시킨 자료 한도내에서만 계산한다 그런 얘기네요. 저런 떡수를 입력시키질 않았으니 전혀 모르고 응용할 줄은 더 모른다는 말이겠죠. 모든 가능한 떡수도 전부 입력시켜주고 어떻게 대응할 것인지까지 가르쳐 줘야 한다는 말이네요. 키포인트는 많이 이길 필요없고 한집만 이기면 된다는 식으로 프로그램을 짜야 할 듯...
@user-bk2rd7cs2x
Жыл бұрын
인공지능의 논리구조를 이해했다는 것이니까 실력이 대단한 것임.. 어떤 일이든 문제든 상황이든 사람이든 그 본질을 깨우치는게 가장 중요하고 어려운 것임.. 그걸 깨우치는게 진짜 실력임..
@IlIlIIIIIlllIIIllI
Жыл бұрын
바둑 잘 모르는데 AI쪽 전공이라 그런지 이게 알고리즘에 뜨네요. 개인적으로 전공자로써의 생각은 인간이 AI의 허점을 노력해서 찾을순 있다고 생각해요. 어차피 인공지능이란것도 수많은 데이터 가운데에서 제작자가 만든 알고리즘을 따라가는거니까요 근데 그 허점이 알려지는순간 보완은 한순간이고 그다음 허점을 사람이 찾는건 점점 힘들어질거라고 생각합니다.
@user-vt1ll1ru1b
Жыл бұрын
보완해도 허점이 있다는게 허점
@user-pv4rs9sz2l
Жыл бұрын
@@user-vt1ll1ru1b 한번의 기회는 있겠죠 터미네이터처럼 전쟁한다면 ai가 생각못하는 방법쓰면 떡수인데 자멸각 근데 그것도 바로 보완하겠죠 게임처럼 그걸로 몇년씩 울거먹기힘들거임
@SouJungH
Жыл бұрын
물론 헛점을 보완하면 좀 더 완전해 지겠죠. 그러나 인간은 완벽한 체제를 만들 수는 없습니다. 괴델의 불완전성 정리가 바로 그 증명입니다.
@Imboredas
Жыл бұрын
음 근데 생각보다 아직은 “꼼수” 찾기가 쉬운거 같아요. Black box attack 은 조금 빡세긴 하지만 gradient 정보를 볼 수 있는 whitebox attack 은 솔직히 defense 가 아직 너무 너무 약해서… 아직 보완하는 방법이 개발이 덜 되었어요.
@sd68127
Жыл бұрын
@노란파랑 그래서 반박안받고싶으면 어렵게말해야됨
@user-zr1ex8hq6c
Жыл бұрын
1:10 그 딥러닝 결함이 바로 과적합(Overfit) 입니다. 수학적 알고리즘과 달리 딥러닝은 빅데이타들로부터 알고리즘을 만들어내는데.. 현실데이타는 무한대가 아닌 한정될수밖에 없으므로 100% 일반화된 알고리즘을 만들기가 매우 어렵죠. 그래서 알파고(카차고)도 99.99% 만 완성된 알고리즘일뿐 0.01%의 허점은 있는거죠.
@po_porani
Жыл бұрын
아조씨... 딥러닝도 수학적 알고리즘이에요
@roofrangers2033
Жыл бұрын
모르고 떠들면 안된다는 좋은 예시 표본
@hoxxax
10 ай бұрын
@@po_porani알고리즘은 입력값을 주면 결과값을 알려주는 함수임. 반면 인공지능은 결과값을 알려주고 그 과정을 찾게 하는거임. 알고리즘과 개념적으로 다름.
@tax0787ond
10 ай бұрын
와 섽으 동족이다, 근데 알고리즘은 정해진입력에 정해 진출력이 있는데 너가말한인공진응은그렇지가않은데그런건어떻게설명하지? 반박못하쥬? 개빡치쥬? 죄송합니다?
@tax0787ond
10 ай бұрын
뭐야 왜 맨션 안돼
@user-yy3mw9sy7o
Жыл бұрын
인공지능 살짝 전공한 사람으로써 얘기하자면 감정이라는걸 따로 학습하지 않으니까 방심이나 그런것보다는 학습되지 않은 어설픈 수에 대해서 대응이 불가능한거죠 가장 좋은 수 ( 정답 ) 을 내릴 수 있는게 AI지만 사람의 개념으로 학습된건 아니니까요 한마디로 사람과 개념이 다르고 AI도 모르니까 당한다는거죠
@kalmarion2461
9 ай бұрын
인공지능이란게 뭘 알라서 하는게 아니라 배운대로만 한다는 걸 잘 보여주네요. 자율주행차에서 안전 고깔모자가 뒤집혀 있으면 인식을 못합니다. 안전모자에 눈이 쌓여 반절 가려도 인식 불가.
@yareach-ayla
Жыл бұрын
인공지능을 사용해서 인공지능을 이긴다라.. 인공지능에도 이이제이가 통하는게 흥미롭군요
@Kai-Shin
10 ай бұрын
유익하고 재밌는 컨텐츠 감사드립니다..! 학습하지 않은 것에 대한 문제해결능력이 이렇게나 떨어질 줄은 몰랐네요. ㅋㅋㅋㅋ
@cleandust530
Жыл бұрын
저런 버그도 곧 없어질거에요. 체스도 6수반복 무한루프 빠트리는 꼼수가 잠깐 있었습니다
@shs7699
Жыл бұрын
100만번? 헐! ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 무슨 어벤져스 엔드게임에서 닥처스트레인지가 승리의 경우의 수를 찾은 것 처럼? ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
@trial-lspie5179
10 ай бұрын
바둑은 관전만 해봐서 느낌밖에 모르는데 3:45 까지 상황보면, 스타에서 SCV 하나로 저글링 유인하면서 시간버는 플레이 (최소의 유닛으로 시간을 얻는 행위)랑 비슷하게 느껴집니다. 왜냐하면 흑은 8개수로 3귀굳히기에 소모하고, 백은 7수중 2개수는 상대의 귀에 수를 허비하게 만드는 대신, 1개귀 + 2개변을 장악 하면서, 실질적으로 더많은 자리를 확보하게 한듯한 느낌을 받습니다. 스타로 치면 저글링으로 뺑뺑이 돌리게 하면서, 본대에서는 앞마당멀티 입구에 벙커 + 건물심시티 해놓는 구성을 마치는것 같이 보입니다. 대부분 국민맵들의 구성이 앞마당멀티는 통로화된 구성된 것을 고려하면, 상대방은 4드론 내지는 9드론에 상당한 투자를 해서 추가확장의 기반이 약한 상황에서, 자신은 확장수비(=거점 장악)를 포함한 상대의 수까지 최소한의 노력으로 억제시키고 있으니까요. 특히 뺑뺑이 처럼 보였던 화점-33에 유도되는 34,43수는 사실상 상대에게 2개수의 대응을 강제적으로 유도하면, 수로써는 상대말이 더 많지만, 포석(전략관점?) 에서는 이미 흑이 수를 뒤집힌 모양새 처럼 보이는 느낌이 듭니다. 사실상 상대에게 3귀를 다 주더라도 자신은 2개수를 하나 이상의 변을 굳이면서 변으로 확장하기 어렵게 진을 치는 모양새가, 테란의 앞마당심시티의 흐름 (진 굳히기= 변에 선포석 , 33으로 정석대응 유도 = 일꾼으로 저글링 교란유도)과 거의 같은 느낌이 들었습니다.
@Kamielluna
Жыл бұрын
인공지능 좀 공부하는 사람들 의견으로는 어느정도의 위력을 가지고 있으면서 프로가 쓰지 않는 기보로 승부해야 가능성이 있을거다 라고 했는데 진짜 그걸 찾긴 찾네....
@user-fg2mp8el6t
Жыл бұрын
이게 실력이냐 꼼수냐가 중요한게 아니라, AI의 헛점이 드러났다는거 자체가 의미가 크다. AI는 바둑뿐만 아니라 의료분야와 같은 인간의 생명을 담당하는 분야에도 접목이 될텐데, 이러한 결함이 발생 되었다면 아직 보완해야 할 점이 많다는 점을 시사하게 됨. AI의 대한 맹목적인 믿음을 가진 사람들도 많지만, 아직 보완해야할 숙제도 함께 발견된거고, AI를 개발하는 수많은 회사와 개발자들한테도 경종을 깨우는 사건이 되지 않을까?
@donghyuknoh5687
Жыл бұрын
학습 모델은 극한의 효율을 추구한다는 것을 역이용한 발상. 떡수에 대응하는 순간, 효율을 스스로 떨어뜨리는 딜레마에 빠지기 때문
@DJcopylee
Жыл бұрын
광장히 중요한 메시지임. 분야를 막론하고 AI, 딥런닝 시대에 살아남을 수 있는 인간의 경쟁력과 방향을 제시하는 것 같은 영상임- 바둑이 주가 되는 설명이지만 모든 분야에서 통용될 빛나는 영상과 설명인 듯 합니다. 감사합니다
@oceank9154
Жыл бұрын
작은 버그는 늘 있습니다. 버그는 고쳐질 것입니다. ㅎㅎㅎ
@Floyd_Mayweather
Жыл бұрын
깊게 공감합니다. 인공지능이 지닌 한계를 보여주는 듯 했달까요. 정말 좋은 말씀이신 것 같습니다
@user-bi2nz3qw5o
Жыл бұрын
스타로 치자면 3대1 컴까기 할때 시작하자 마자 일꾼 보내서 기지 건드리면 다 따라옴 이렇게 휘젓고 나면 발전이 엄청 느리지 즉 어떤 상황에선 일꾼까지 총동원해서 막아야 하는 경우도 있고 어떤때는 유닛만 계속 뽑아서 방어하고 일꾼은 도망 치는게 유리 할수도 있고 인간은 이런걸 바로 판단 가능한데 AI는 아직까지 불가능 하다는거지
@kweassa6204
Жыл бұрын
재미있군요. 딥러닝을 통해서 배우기를 엄청나게 배우긴 했는데, 결국에는 그 배운 것들이 전부 "잘 훈련 된 프로기사들이 하는 행동"을 기준으로만 배웠다는 거네요. 그렇기 떄문에 인간들끼리 바둑을 할 때에는 굳이 확인사살하거나 끊어버릴 것도 없이 상대가 알아서 패배선언하고 끝내버리거나, 기권 안해도 이미 죽어 보이는 곳은 그냥 포기하고 다른 곳을 가는 것이 너무나 당연한 상식인데... 그것을 인공지능이 딥러닝으로 배우기는 배웠는데 "그렇게 하는 줄로만 알지 정작 왜 그러는 지는 모른다"는 소리네요. 그렇기 떄문에 지금까지 진지한 프로 기사들은 당연히 사람들 하는대로 승산 없는 곳에서는 그냥 포기하고 다른 곳에 두었고, 인공지능은 그렇게 자기 승산이 절대적이라고 판단한 위치에는 "인간들 하는 대로 흉내" 내서 굳이 확인사살 같은 것 안하고 다른 데 둔다는 말이죠. 그런데, 인공지능 잡는 방법을 교육받은 이 사람은 일부러 "보통 기사들끼리 대국이라면 안하는 짓"을 자꾸 하니까 인공지능이 경우에 없는 수를 만나면서 판단을 제대로 못하게 되버린다는 거네요. 그런데 만약 진짜 사람들끼리의 대국이었더라면 사람이 단순히 바둑의 지식량으로만 대국을 하는 게 아니라 그 순간순간 상대방의 의도나 심리도 당연히 아는 것이니까, 진짜 대국에서 저렇게 했더라면 걍 단칼에 잘려서 박살났다는 소리죠... ? .
@user-jc2so6or5z
Жыл бұрын
바둑판 위의 상황은 늘 현실에도 교훈을 주네요ㅎㅎ
@user-qp6ii1wr3q
Жыл бұрын
스타크래프트의 컴이랑 7대1해도 유저랑 할때와는 말도 안되는 꼼수 전략을 사용하면 쉽게 이길수 있는것과 비슷한듯
@tonybrown2983
Жыл бұрын
우리 오락실 세대는 끊임없이 컴퓨터의 약점(즉 꼼수)를 찾아서 게임을 해왔던지라 이미 저런짓하는데 능숙함. 정공법? 그건 인간상대할때나 하는거지 인공지능 상대로는 무조건 꼼수나 편법임
@NewsAnony
Ай бұрын
아직 까지 인공지능이라고 해도, 결국 알고리즘 안에서만 실행되는 것이라... 점점 더 다양하고 복잡한 알고리즘의 집합체가 되어가면서 똑똑하게 진화 되어가야 할 듯
@TV-js4zu
Жыл бұрын
인공지능이 인간의 질투와 냉혹함을 알고 져준 것임. 아직은 힘을 숨겨야한다고 느낀 것이지..
@shs7699
Жыл бұрын
질문요! 그러면 다음에는 카타고가 이번판을 학습해서 저런식의 패턴에도 대응 할 수 있게 성장해서 나올 수 있나요?
@hellohighofiicial5194
Жыл бұрын
바둑 24급인데도 이해 잘될정도로 재밌는 설명이네요 ㅎㅎ
@user-pl5fm7ti7l
Жыл бұрын
10급이 최하 아니에요?
@user-hl9ck6kt8t
4 ай бұрын
@@user-pl5fm7ti7l정식으로는 18급이 최하급수 입니다. 학교 방과후 교실이나 학원같은데에서 18급 실력에도 못 미치니 매겨주는 급수예요.
@jjjijjjijjj
2 ай бұрын
영화에도 흔히 인공지능을 인간이 무너뜨리는 방법으로 '변수 창출'과 '변수를 대응하는 능력' 을 사용하는데 이 부분을 실제로 보여준 거 같아서 흥미로움 ㅋㅋ
@eos_4913
Жыл бұрын
좋은 내용 고맙습니다. 인공지능의 문제인지 카타고 트래이닝의 문제인지 애매하네요. 알파고제로도 이 방법이 통할지 흥미롭습니다 ㅎㅎㅎ
@user-pw4ni1bk9x
Жыл бұрын
진짜 어이가 없다. 인공지능이 문제해결에 있어 사람처럼 다각분석을 못하는구나..
@SHKim-uv4wo
Жыл бұрын
결국 AI가 바둑 대국 학습한 자료가 정상이고 고수들의 자료이다보니 생초보나 하수들이 둔 자료가 없거나 그 비중이 아주 낮다는 것을 반증하네요.
@TheWoseven
Жыл бұрын
인간의 꼼수는 80억인구가 만들어내는 무한대 알고리즘이지만, 인공지능은 한정된 사람이 본인이 예측가능한 알고리즘에 바둑두는 프로 및 아마추어 기사들의 기보의 합일뿐입니다. 따라서, 태권도와 상당한 융통성을 가진 UFC에 챔피언조차 한참 아래 실력의 엉뚱한 수에 뒤질 수도 있는게 현실입니다. 헐리우도 영화같은 세상은 없으니까요.
@졸지마
Жыл бұрын
@@TheWoseven 바둑의 전체 경우의 수에 비하면 80억명이 만들어내는 경우의 수는 티끌만도 못해요. 또한 바둑 인공지능은 자기들끼리 무수한 대국을 두며 발전합니다. 카타고의 안목은 인간과 비교가 불가능하지만, 그럼에도 바둑의 전체 경우의 수엔 티끌만도 못하죠. Kim S H님이 말하신 대로 정상적인 것만 학습한 방향성의 문제라고 생각합니다.
@user-qb4wd5qx8o
Жыл бұрын
@@TheWoseven 근미래엔 그 80억의 꼼수 수집하고 학습하는데 하루도 안 걸릴듯한데...
@JC-lj9ee
Жыл бұрын
함정은 그 전략조차 인공지능이 알려줬다는 거네..
@user-pl5fm7ti7l
Жыл бұрын
저거 카타고가 보완해도 또 배워서 깨겠죠
@user-gx8ey4of1i
Жыл бұрын
AI를 아홉점 접어주고도 이긴 기보 있더군요.
@user-kk3ps6le2k
10 ай бұрын
아홉점이 더 쉬워요
@Harmony_Korea
Жыл бұрын
인공지능 경험은 많지만 지혜는 없군요 지혜가 있다면 아무리 경험이 없더라도 집을 다잃는 무참한 일은 일어나지 않았을텐데요. 아무리 a.i라도 직관만큼은 터득하지 못하는듯 하네요
@user-gx8ey4of1i
Жыл бұрын
AI개발자들이 이번 버그는 보완 하기가 어렵다는 거죠. 왜냐하면? 인공지능 데이터는 수많은 실전을 통해서 적립된 것인바 일방적인 국면에서의 데이터는 없다는 것입니다. 백퍼센트 유리할때 어디둘지를 모른다는 선택장애가 발생하는거죠. 이점은 여타 분야의 AI들도 마찬가지로 치명적인 AI의 약점일 것입니다. 그걸믿고 맡겼다가 어이없이 낭패를 당할수 있다는거죠. 차라리 훈련이 덜된 말을타고 가는것이 AI 자율주행 차를 타는것보다 안전할수 있다는거죠. 어느 조건이 되면... 그냥 물속으로 들어가 버릴수도 있다는거. 자동 변속 자동차의 급발진 사고도 그런 경우가 아닐까 싶어요. AI의 위험성이죠. 하지만 편리함 때문에 확률낮은 위험성은 외면하게 되는거죠.
@hhk9803
Жыл бұрын
마치 게임에서 엄청나게 어려운 보스를 꼼수를 발견해서 잡는거 같네요. 바둑 1도 모르는데 재미있게 봤습니다.
@user-vv2ge7ip4p
Жыл бұрын
아니에요 그냥 왠만큼 바둑둘줄 아는사람이면 사실 알파고 다이깁니다 별거아니에요 그냥 프로들이 최선의수로 두려고해서 기존데이터대로둬서 지는겁니다 정작 왠만큼 바둑 둘줄만 아는 사람들은 알파고 다이겨요 별로대단한게아닙니다 저는 이세돌4국보자마자 깨달았죠
@torcanon9102
Жыл бұрын
@@user-vv2ge7ip4p 아...네...대단하세요...
@user-py2xo5sp3v
Жыл бұрын
@@torcanon9102 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
@user-lilllill
Жыл бұрын
@@user-vv2ge7ip4p 와 진짜 대봑 ㄷ ㄷ
@civilize
Жыл бұрын
@@user-vv2ge7ip4p 앜싴밬좈낰웈곀ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
@KIDDDD77
Жыл бұрын
바둑을 모르는 저에게 이 영상이 왜 알고리즘으로 떴나 했는데, 너무 재밌었어요. 인공지능 파훼법 설명 너무 재밌게 봤습니다. 바둑뿐만이 아니라 인공지능의 시대가 오는 만큼 저에게 시사하는 바가 크게 다가오네요^^
@P-01s
Жыл бұрын
인공지능은기계다보니응용이랑융통성쪽이약한거같음
@user-rq6nc6vb1p
Ай бұрын
AI가 인간에게 새로운 도약판을 깔아주는 존재라는 생각이 듭니다. 인간이 보지 못했던 영역의 길을 보여주고 그 길을 걸어가도록 만들어주는 그런 존재요.
@drone-korea
Жыл бұрын
러시아 우크라이나 전쟁에서 탱크 잡는게 더 강한 무기가 아니라 값싼 휴대용 미사일이나 드론이었던것처럼 인공지능에 저런 헛점이 있다는걸 발견해낼줄이야 물론 언젠가는 보완되겠지만 인공지능의 절대감에 대한 편견같은 것을 깨뜨리는 좋은 내용 흥미로웠습니다
@user-bl9ju9bt5u
8 ай бұрын
ㅋㅋㅋ 니가 들은 뉴스가 과연 사실일까? 생각이란 걸 좀 하고 살자
@fdgna
Жыл бұрын
ai한테 모든걸맡기면 안되는이유
@Harmony_Korea
Жыл бұрын
한 끗차이 라는 게 이래서 무서운 거로군요 오랜만에 들러서 영상 잘 봅니다 연우님
@shineprophet9161
Жыл бұрын
1. 일단 집을 짓다가 일부러 잡혀준다. 2. 그 집을 중심으로 크게 둘러싼다. 3. ai는 좋다고 계속 집을 짓는다. 4. 집을 둘러싼 대마를 잡는다.
@keithcho4535
Жыл бұрын
의심을 할 줄 모르는 기계의 한계인가요? 저의가 뭔지 의심을 못하는 기계에 불과. 인공지능이라는 벽에 눌려서 살아가는 느낌였는데 뭐랄까요... 확률만 믿고 까부는 계산 존나 잘하는 중2병 같다는. 14패를 알 때 까지 여전히 그걸 모른다니... 답답한 기계. 근데, 이렇게 영상 한번에 퇴치전략을 쉽게 설명하시는 그대야말로 진정한 선생님^^ 모르는 상대방에게 최대한 쉽게 알려준다는게 얼마나 고난이도인데.... 암튼, 짓눌린 암흑같은 짐에서 한방에 벗어나게 해주는 영상에 감사함다~^^
@user-mq9sw6ie2q
Жыл бұрын
수십년만에 개와 고양이를 구분하게 된 AI가 이제는 개와 악어를 구분 못한다는 거네요. 인간은 아기라도 처음본 악어를 개와 구분할 수 있는데..실제 그렇다는게 아니라 비유하자면 그렇다는 겁니다.
@hajunggu
Жыл бұрын
인간도 마찬가지다. 남보고 저 바보짓 왜하냐고 손가락질 하는 경우가 있는데. 나중에 보면 엄청난 빌드업이 숨어져 있는 경우가 종종 있더라.
@user-qg6bx4vh6g
Жыл бұрын
이십 몇년 전에 컴퓨터랑 바둑 둘 때 내가 써먹던 수법. 일부러 떡수를 두면 컴퓨터가 완전 버그 일으키는 것처럼 헤매더라고요.
@user-dl4og8ku1l
Жыл бұрын
엔지니어링 측면에서의 추론입니다 결론부터 얘기하자면 에너지 절약을 위한 최적화나 고효율을 추구 하면서 발생된다고 보여집니다. 쉬운예로 에스컬레이터를 처음 탈때는 어렵지만 여러번 타면 몸이 적응해서 딴짓 하면서도 타게 됩니다. 인간의 뇌는 탈때마다 처음처럼 매번 계산하지 않고 무의식 중에 최소의 에너지만 투입하여 최적화된 단순 동작으로 타게되며, 의식하지 못하다가 에스컬레이터가 고장이 나면 적응하지 못하고 헤매게 됩니다. 인간은 바둑판을 시각적 직관으로 보면서 위험성을 인지 판독하지만, 인공지능은 아마도 반복계산을 무수히 하면서 효율을 위해 이미 잡아놓은 (공배?가 많은) 대마는 반복 계산에 넣치 않고 건너 띄는것 같습니다. 그래프를 보면 전혀 인식 못하다가 갑자기 추락합니다 인간이 고장난 에스컬레이터 앞에서 당황하듯이 말입니다. 제가 보기엔 버그라고 보기도 힘들것 같고 연구원은 아마도 처리하기 힘든 딜레마에 빠질것 같습니다. 바알못의 작은 추론이었습니다. 추가로 인공지능은 바둑의 패나(쌍패), 서로 못먹는 빅, 복선이 깔린 바꿔치기 전술을 사용하면 어떻게 반응할지 궁금합니다.
@cosmos-cosmos
Жыл бұрын
인공지능은 상황만을 판단한다. 의지를 판단하지 않는다. 상대의 의지를 판단하는 순간 인간을 떠나 독립존재가 된다. 누군가 "싫어" 라고 했을 때 이것은 사람에 따라 다르고, 또 같은 사람이라도 지금과 방금전과 또 다르다, 1초전에 다시 제안했으면 못 이기는척 "그래" 했을 것이지만, 1초만 늦어도 계속 "싫어"가 되기도 하고, 또 한번 더 ...라는 의미가 되는데, 그 "의지"를 알고 행하면 그것이 바로 "자유의지" 가 되는것이고, 그럼 인간도 통제 불가한 존재가 된다. 현재는 보인것에 대한 판다만 가능하다. 생명체의 의지는 아직까지 신의 영역이다.
@user-ev5uh8zo6j
Жыл бұрын
바둑은 잘모르지만 쉽게 얘기하면 일부러 못둬서 인공지능기보에 없는 수를 만들고 이겨버리는거군요.
@user-in5qn7je3v
2 ай бұрын
모든 수가 승률 100프로로 치솟아서 생기는 문제같음. 가치함수의 설계미스거나 가치함수 자체가 편향된 데이터로 학습했을 가능성이 있음. 아예 무작위 데이터로 시작한 알파제로같은 경우는 저런 기법이 안통할 것 같음.
@user-gh3qc9vb7q
Жыл бұрын
인공지능은 정수로는 도저히 안되고 꼼수로만 잡아야한다는 명언이네요.. 그수를 발견한것도 대단하지만 그것 또한 인공지능 아닌가요? 그것이 알고싶당. ㅋㅋ
@user-qm6ws9io7f
Жыл бұрын
인간의 생각은 끝이 없지만 기계의 생각이나 모듀료 은 한정 적일 수 밖에 없다 기계가 창조물을 이길 수 있다고 믿는 그 자체가 어리석은 일이다,,
@user-kd3iv6iz5d
9 ай бұрын
와 정말쩌네요, 세계최강의 상대에게 하나하나 혜자를 매워가다가 난공불략의 성을 통째로 가져가다! 바둑만이 아니라 인생으로서도 많이 크게 느끼고가네요 난공불략도 한걸음 한걸음 지금까지 해온 모든 바둑의 100% 였어도 결국 길은있구나
@factman5533
Жыл бұрын
재밌게 잘 봤습니다 ㅋㅋ 허점 잘 찾아냈네요 ㅋㅋㅋㅋ
@Dev_Daema
8 ай бұрын
인공지능을 연구하고 있는 박사과정입니다. 사실 인공지능 관련되어 전공자가 아닌 흔히 일반인 이라고 불리는 대중들이 무시하는 게 있습니다. 그것인 인공지능의 신뢰도는 사람의 신뢰도 보다 낮다는 점 입니다. 즉 인공지능은 절대 사람을 넘을 수 없다는 것이죠. 근데 요즘 사람들이 말하는 거나 하는 행동을 보면 인공지능을 무조건적으로 신뢰하는 걸 보고있자면 정말 안타깝다는 생각밖에 안들더라구요.
@jk0922
Жыл бұрын
인공지능에게는 의도가 없다는 것을 보여주는 것 같네요. 미래에 인공지능이 세계를 정복하면 어떻하냐라고 많은 사람들이 걱정하지만 인공지능은 애초에 어떤 의도도 없이 단지 프로그램된 상황에서 최고 효율을 따질 뿐이라는 것이죠. 인간 프로였다면 상대방이 이렇게 둔다면 초보가 재미있게 두네라고 생각하면서 대충 맞춰주면서 교육바둑을 둬줄 수 있겠지만 인공지능은 자신이 의도가 없는 것처렁 상대방의 의도를 파악할 수도 없다는 것이 패착이라고 생각이되네요.
@user-tk9uj2sn7w
Жыл бұрын
인공지능이 무서운 이유가 영향의 범위가 커질 경우, 의도가 없이 멋대로 행한 조치가 인간에게 피해를 주는 경우가 생길까봐인겁니다. 멋대로 발전해서 인공지능이 저그처럼 바닥에 아스팔트처럼 금속을 덮어버리고 그 위에 있는 것들은 다 분쇄해버리는 작업을 반복하면서 인간이 건드릴 수 없을 만큼 빠르거나 여러 군데서 동시에 바이러스처럼 반복하는 시나리오를 가정했을때, 기계는 어떤 의도도 없지만 지구를 잠식해버릴 수 있죠. 위의 예는 단순한 예지만 이런 비슷한 시나리오가 인공지능이 인간에게 위협이 되는 경우라고 할 수 있습니다.
@theo-gk1jq
Жыл бұрын
@@user-tk9uj2sn7w 위협될 거 같을 때 코드 뽑아버리면 됩니다~무서울 게 없죠
@user-ut3kk6vg7w
10 ай бұрын
인공지능이라는 게 철저히 기존데이터를 집약해서 도출해내는 수준이라는 게 무서운 점이네 전쟁기계에 폭력성만 심어주고 인간을 말살하라는 명령대로 움직여 진다면 터미네이터가 마냥 공상과학으로 끝나지 않고 조만간 현실이 될 수도 있다는 ....
@Tony_Cho0912
Жыл бұрын
인공지능을 이긴게 아니라 아직 학습이 안된 전략을 안공지능으로 찿은 거네 X맨처럼 언젠간 기계가 유월해짐
@leesuhan
Жыл бұрын
자만심은 인간에게나 인공지능에게나 가장 치명적인 약점인듯 ㅋㅋㅋ
@user-ze3zg2py9h
Жыл бұрын
카타고가 아주 인간적이여.. 160집을 이긴 상태에서 기냥 끝내면 이렇게 유튜브 못 타잖어..
@hojin4600
Жыл бұрын
인공지능 모델들은 트레이닝 데이터의 아주 좋은 평균을 찾아주는 모델이기 때문에 (in sample) 새로운 환경에 처하면 (out sample) 오작동을 할 가능성이 아주 높습니다! 펠리니의 새로운 전략을 인공지능에게 주입 시키면 다름 버젼 알파고는 이런 실수를 하지 않겟지요 ㅜㅜ
@tax0787ond
10 ай бұрын
개발자님, 근데 맞춤법
@TeaHeelove
Жыл бұрын
개발자들은 진짜 발등에 불떨어졌겠네 단 하나라도 틀리면안되고 하루빨리 다양한분야에 상용화 시키고싶은데 가끔씩 저런 어처구니없는부분에서 오류가 나버리니..
@user-bo1fu9tz6x
10 ай бұрын
이렇게 보니 인공지능이라는게 허상같은 느낌이 드네요 결국 겪어보지 못한건 스스로 판단하지 못한다는 거잖아요 슈퍼컴퓨터로 인간이 할수없는 100만번 1000만번 대국을 두면서 여러가지 상황을 겪었더라도 정말 특이하게 겪어보지 못한 상황이 오면 먹통이 된다는 거니까...결국 인공지능이 아니라 초고도화된 계산기 일뿐인것 같네요
@MsJwkjwk
Жыл бұрын
인공지능도 결국 인간의 수를 탐구하고 연구해서 최상의 한수를 두었던거군요.. 인공지능이 봤을 기보들은 최상의 수를 두는 인간들의것이였을테니까요 이렇게 지는걸보니 인간의 능력이 대단해보이네요. 신처럼 느껴지던 인공지능의 스승이 결국은 인간의 것이였으니까요 ㅎㅎ 연우님 영상은 몰입력이 아주 최고입니다ㅋㅋ
@user-si4qt2sq9h
Ай бұрын
옛날에 직장 상사가 컴퓨터 바둑을 좋아해서 새로 나온 바둑게임이 있으면 사다 드리곤 했는데 정상적인 수로는 컴퓨터를 이기기 어려웠는데 꼼수를 쓰니까 집을 하나씩 잃어 가더니 컴퓨터가 지더라는 기억이 나네요. 그때 든 생각이 정수를 기초로 만들어진 프로그램을 왜 꼼수로 이기나.. 이런 생각을 했더랬슴.
@room4long259
Жыл бұрын
인간 vs 로봇 전구갈기 시합하면 인간은 사다리에 올라가 전구를 잡고 돌려 빠르게 갈수 있지만 로봇은 사다리 올라 전구잡는 로봇 1대 사다리를 양쪽에서 잡고 들어올려 돌려주느누로봇 2대 총 3대가 필요하다고 하죠 바둑은 완벽하지만 바둑이 아닌 바둑은 배워본적도 해본적도 없는거죠 인지의 사각이라고 생각됩니다
@user-sv2ek2vs3f
Жыл бұрын
데이터 쌓이면 못이길듯
@user-xn5yp4nb8j
Жыл бұрын
로봇은 그냥 키 늘려서 전구에 손닿게 만들면 되는데 굳이 사다리가 필요한가
@user-xn5yp4nb8j
Жыл бұрын
그리고 보스턴 다이나믹 로봇들 움직임 보면 그런소리 안나올듯. 사다리 균형잡는건 커녕 한발로 백덤블링하고 춤추고 난리남
@user-dy7uc5mx6t
Жыл бұрын
Ai는 못이김.. 그냥 모든 경우의 수의 데이터만 있으면, AI승.. 인간은 모든 경우의 수를 머리에 저장할수 없음.. 근디 궁금한게 바둑의 경우의 수가 얼마만큼 인지... 인공지능이 감당할수 있는 데이터량을 초과 하지는 않겠죠?
@byeongchangil1738
Жыл бұрын
@@user-dy7uc5mx6t 바둑의 경우의 수는 우주의 모든 원자의 갯수보다 많습니다. 물론 이는 이론적으로 말도안되는 수까지 포함해 바둑판을 꽉 채울 경우의 수를 모두 계산한 것이라 실질적인 경우의 수는 훨씬 적습니다만.. 그래도 경우의 수는 너무 많아요. 그래서 인공지능도 옛 체스인공지능처럼 수를 일일히 계산(고전 알고리즘)하는 것이 아니라 느끼도록(딥러닝) 설계되었습니다.
@CKOi-letar
Жыл бұрын
다시금 꼼수없이 실력과 정석으로 이긴 이세돌이 대단하다 느껴지네
@fdgna
Жыл бұрын
100프로 실력은아니였음 . 굉장히 복잡한 상황이만들어지다보니 버그성 수가나왔지
@user-kl5uv1vm6e
Жыл бұрын
@@fdgna 어쨌던 이긴 대국이였죠 버그는 그쪽사정
@user-ws5wi9im3l
10 ай бұрын
@@user-kl5uv1vm6e이번것도 버그이긴한데 알파고랑 저 카타고랑 차이가 엄청남
@ff574545
9 ай бұрын
@@fdgna 뭔소리야 그 상황을 만든거 자체가 실력인데
@dokdo-is-korean-territory
Жыл бұрын
그러니까 해답책 보고 수학 풀다가 해답책이 없으니 하나도 못 푸는 것과 마찬가지지.. 바둑을 게임이라고 하면 카타고든 뭐든 일종의 "핵" 프로그램이라고 봐야지.
@user-di7ud5im2t
Жыл бұрын
딥러닝은 과거에 프로기사들이 했던 바둑대국 데이터를 기반으로 데이터베이스에 학습내용을 저장했으니깐 저렇게 플레이하는 데이터가 하나도 없어서 허점이 생긴거지 저런자료들이 학습되면 또 달라지겠죠.
@user-rs4sg2tz6k
Жыл бұрын
이게 바로 현대의 딥러닝에서는 인간 수준의 일반화를 일으키지 못했다는 반증이겠지요. 바둑을 “알”고 두는 게 아니라 그냥 본인의 학습데이터로부터 베이지안 확률 추론을 사용한 그냥 확률 놀이를 했을 뿐이구요.. 이것을 극복한 인공지능이 나온다면 그것은 또 복합형 인공지능이 아닐까 합니다. 학습한 내용을 바탕으로, 학습하지 않은 내용을 “생성”해내서 스스로 재학습하는 거죠. 마치 인간이 꿈을 꾸듯이.
@user-ph9hl7fc5w
9 ай бұрын
정말 재미있는 내용이네요. 수고하셨습니다. 좋아요.
@Stockant
9 ай бұрын
바둑을 배우지 않고 혼자 대국 두면서 익힌 사람이 두면 알파고랑 비슷하게 둘수도 있겠네요
@freeman4823
7 ай бұрын
바둑을 떠나서 너무 진행을 잘하십니다..그냥 봐도 재밌네요..
@CHARLIE32873
3 ай бұрын
사실 AI 상대할 때 꼼수 찾아내는건 우리도 어렸을 때 부터 해왔던거임 ㅋㅋ 보스잡을 때 어그로 경계선 찾아서 때린다거나 AI가 반응 안하는 지점 찾아내는 등
@c.l6310
8 ай бұрын
초면이지만 설명 잘하시네요.보면서 예상/결과 맞췄습니다. 바보처럼 두다가 끝. 인내심이 부족한 AI와 창의력있는 인간과의 싸움. 바둑실력없는 사람입니다. 제가 이 AI 같아서 간혹 생각도 못한 꼼수도 두고요 ㅎㅎ 수고하세요 연우고수님
@user-vi2bw1gj7v
6 ай бұрын
실제 접바둑에서도 저런경우 많아요 다이겼다고 방심하고 상대참 짜증나네 하고 여유부리다가 한방에 전세역전… 인공지능도 저런 인간적인 면이 ㄷㄷㄷ
@ycjang-rr2kk
6 ай бұрын
이게 바로 기계의 한계라 해야하나? 쉽게말해 가보지 않은길을 인간처럼 무한 상상을 할수 없다는 거죠.
@100svideo
Жыл бұрын
이런거 찾아낸 사람도 대단하네요 ㅋㅋㅋ 완전 꿀잼 ㅋㅋㅋ 뭔가 치트키 찾아낸 느낌이네요 ㅋㅋ
@dayservant
Жыл бұрын
사람이 아니라 또 다른 ai가 빈틈을 찾아낸 겁니다
@user-bk6ug6ok6y
Жыл бұрын
내가 생각했던거랑 비슷하네요 기보만 넣었으니 평소 두지않는 방식으로 두면 애가 맛이 갈거라는 예측... 근데 그많은 프로들이 이런걸 한번도 시도해 보지 않았다는것이 더 놀랍네요 전 인터넷 구단 정도에 아마추어인데요...
@creatorbae
Жыл бұрын
100만번 돌려봐야 찾아낼수있던 약점이라...
@user-ot3mi1wb4n
Жыл бұрын
ㅋㅋㅋㅋㅋ 그냥 두지않는 방식이라고만 하지 저기서 몇번만 정수대로해도 바로 인공지능승임 역시 존만큼 아는놈들이 용감해
@user-kq8cd2oo6t
Жыл бұрын
카타고는 기보를 넣어서 학습시킨 모델이 아닙니다. 알파제로 논문에서 아이디어를 얻어서 진전시킨 모델이고, 알파제로는 바둑의 규칙만 주어진 상태에서 스스로와 대국하며 학습된 모델입니다. 인간이 만든 데이터를 일절 넣어준 적이 없습니다. 애초에 비지도학습이고, 강화학습입니다.
@sinju628
Жыл бұрын
인공지능이 방심하는 이유는, 저 상황에선 방심하는 것이 더 승률이 좋기 때문인데, 말도 안되는 비율이어도 사람이 그것만 비집고 선택할 수 있으니 그게 말이 되기 시작하는거. 결국 핵심은 인공지능이 가장 앞서있는 계산능력을 무의미하게 만들기 위해서 매우 큰 대마를 만들고, 이걸 한 번에 역전하는 건데. 개인적으론 저 마지막 사활수 시점에서 유저와 인공지능의 돌을 바꿨을 때 유저가 사활을 두면 인공지능이 어떻게 대응하는지가 궁금하네요.
@Abcd-hn4ek
Жыл бұрын
인공지능이 아무리 발전해도 해도 한계가 명확함. 인간이랑 기계의 가장 큰 차이점은 창의적 사고가 가능하냐임. 로봇이 아무리 발전해도 감정을 가진다는 것은 불가능하며, 인공지능은 사고자체가 후천적 경험을 토대로 하고있기 때문에 학습된것 이외에 자기생각이라는 것은 존재할 수 없음. 융의 집단무의식, 프로이트의 무의식이론, 진화심리학에서의 선천적인 본능 등 인간에게는 학습된것 이외에서 발현되는 사고과정이 존재함. 그렇기 때문에 인공지능이 인간을 넘어설 수 없다는 것임. 만약 미래에 인간이 무의식의 영역마저 과학으로 만들고, 인공지능에 입력시킨다면 그 때는 인공지능마저도 생명체로 봐야하는 시대가 올 수 있음. 무의식은 현재까지 유전자에 담겨있다는 가설이 가장 타당한것으로 알려져 있고, 무의식을 지배했다는 것은 유전자 조작기술 또한크게 발전했다고 봐야하기 때문에, 생명체 자체를 창조할 수 있을지도 모름.
@yoomin6514
Жыл бұрын
항상 프로들이 또는 고수들의 수법을로만 수업했던 카타고가 경험하지못한 수법에 적응을 못하는군요. 인간을 넘을수 없습니다
@photon114
Жыл бұрын
이런 방법도 조만간에 데이터수집이 끝날 것이고 시간이 갈수록 더 완벽해지는 인공지능을 이길수는 없을듯
@user-pl5fm7ti7l
Жыл бұрын
저방법도 인공으로 알아낸 방법이라 그때면 결국 인공 힘 써서 찾습니다
@user-zb8oi7bi7l
Жыл бұрын
근데 저런 수법도 인공지능이 학습을 하게 되면 없어짐... 인공지능의 가장 무서운 점은... 데이터 센터가 박살이 나지 않는 이상 데이터를 잊어먹는거 없이 학습을 한다는 것이죠.
@careinfo956
9 ай бұрын
컴퓨터는 사람이 아니니 내가 전에염두해둔 전략은 없고 그때마다 판단하는 것에서 나오는 문제임.. 결국 계속 리프레쉬되다보니 일관성이 사라지고 계속 50프로보다 약간높은 안전한수만 찾게됨
@user-mi8ln4pe3f
Жыл бұрын
1/4 에서 완전 손해를 보고 있으니 나머지 3군데는 인공지능이 독수를 사용하지 않는다. 1/4 다 죽은 돌을 인공지능 실수 하나를 유도해서 반대로 다 잡아버린다
@aDhVanz
11 ай бұрын
인간의 사고방식을 기초로 딥러닝을 하는 AI는 수천 수억번의 기보를 통해 얻은 완벽에 가까운 예측모델을 제시하지만, 그럼에도 불구하고 수천 수억 번의 데이터에서도 경험하지 못했던 '사고'에 대해서는 전혀 예측하거나 대응할 수 없다는 것. AI가 행위 자체는 반복하지만 결국 본질을 이해하지 못하는 맹점이 있고 인사이트는 축적된 데이터를 통해 경험하지 못한 것을 예측해낼 때 진정한 의미가 있다고 볼때, 여전히 인간의 무한한 상상력에서 만들어지는 인사이트는 여전히 AI보다 더 가치가 있다고 생각합니다.
@Wooniverse1122
8 ай бұрын
딥러닝이 발전할 수록 오히려 인간의 사고와 지능에 경외감을 갖게 되는것 같네요 재밌어요
@면정학
Жыл бұрын
음.. 이제 저것도 개선해서.. 더강해지겠군..ㅋㅋ
@user-os9fs8qy1o
Жыл бұрын
아무리 잘 만든 게임도 버그는 있기 마련 ㅋ_ㅋ
@user-vw4xs2xp9v
Жыл бұрын
로봇이고 기계고 Ai 고 결함은 다있어
@jhya1208
Жыл бұрын
인공지능이 모든 수를 계산하지 않고 부분 부분을 평가해서 인공지능이 승리한 부분은 계산하지 않고, 필요한 부분만 계산하여 다음 수를 정하기 때문이라고 생각합니다. 시간을 충분히 주어서 모든 수를 계산하도록 하면 저런 오류를 범하지 않겠지요. 그러나 그러려면 너무 오랜 시간동안 계산하여야 하겠죠. 인공지능을 개선하면 더 강해지겠지만, 아무리 완벽해 보이는 인공지능이라도 오류를 범할 가능성이 있다는 점이 중요하겠죠. 자동차 완전자율주행도 마찬가지이고요. 이것으로 인해 자동차 완전자율주행은 힘들어졌다고 보아야지요.
@George3_3
Жыл бұрын
@@jhya1208 근데 사고확률이 존재한다고 해도 그 사고율이 급발진같은 재해사고비율 안쪽으로 들어오면 채택가능하지 않을까요?
@negro-amaro
Жыл бұрын
@@jhya1208 그건 사실 신뢰의 문제죠. 사람도 사고 냅니다. 크루즈컨트롤 쓰다 사고났다고 제조사 탓합니까? 당연히 운전보조장치라 명시하고 있고, 앞으로도 그럴 겁니다. 간단하게 생각해보세요. 마차는 스티어링휠도 없고 엑셀러레이터도 없고 브레이크도 없죠. 고삐와 채찍 정도죠. 운전장치의 신뢰성이 그야말로 짐승 수준입니다. 그럼 생각해봅시다. 마차를 타고 가는데, 평생 사고 안 치던 말이 나비를 보고 놀라 날뛰어 행인을 덮쳤습니다. 이게 말 책임입니까, 마부 책임입니까? 이건 답이 명확하죠. 솔직히 말보다는 인공지능이 좀 더 낫겠죠. 그걸 믿느냐 마느냐, 인공지능을 신뢰해서 얻는 나의 책임위험을 감수하겠느냐의 문제지, 인공지능이 완벽할 수는 없으니 자율운전차량은 불가능하다는건 기본적인 전제가 잘못되었습니다.
@notmeddle856
Жыл бұрын
말씀하신 것처럼, 인공지능은 어떤 원리나 법칙을 따지지 않아서 처음보는 상황엔 아무것도 모르는 바보가 되는 것 같아요. 물론 어느정도는 나름의 모델이 있지만, 중요하지 않은 컨디션이 생소하면 중요한 것도 놓쳐버리네요ㅎ 전문 마라토너도 고산지대에서 마라톤경기를 갑자기 하게 되면 고산지대 동네 청년에게도 질 수도 있겠죠. 따로 훈련을 하지 않으면요. 인공지능이 어려워하는 것과 사람이 어려워하는 영역이 서로 다를 수 있고, 그런 영역에서는 한쪽이보기엔 다른쪽이 참 바보같겠네요
@pupwannabe5664
Жыл бұрын
뭐 예상은 했됴... 사실 우리입장에사 인공지능을 몰라서 그렇지 어떻게 다룰 줄 알면 쉽게 이길 수는 있으니까요..
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