Yangyi(@Yangyixxxx)의 스레드

DeepMind의 스토리는 마치 공상과학이 현실이 된 것과 같습니다. 데미스 하사비스라는 이름은 낯설지 않지만, 그가 하려는 일은 매우 야심적입니다. 지능을 밝혀내고 AI를 사용하여 모든 문제를 해결하는 것입니다. 동화 같은 이야기인가요? 처음에는 투자자들도 그가 미쳤다고 생각했습니다. 하지만 티엘의 초기 투자와 이후 구글에 의한 인수(해당 기술이 군사적 목적으로 사용되지 않는다는 전제 하에) 덕분에 딥마인드는 연구에 자금을 투자할 수 있는 자신감을 얻었습니다. DeepMind는 어떻게 AI를 훈련시키나요? 정답은 게임을 하는 것입니다. 아타리 게임의 경우 AI는 처음부터 시작하여 퐁과 브레이크아웃 같은 아케이드 게임을 플레이하는 법을 배웠으며, 인간이 상상도 할 수 없는 치트 방법까지 찾아냈습니다. 바둑의 게임인 알파고는 AI의 "성배"로 여겨진다. 이세돌과의 서사시적 대결, 특히 "37번째 수"는 천재적인 발상이었으며, AI도 직관력을 가질 수 있다는 것을 증명했습니다. 이후 알파고는 커제를 물리쳤는데, 이 사건은 중국의 "스푸트니크 순간"으로 묘사되며 글로벌 AI 경쟁에 불을 지폈습니다. 나중에 알파제로는 인간의 데이터를 사용하지 않고 스스로 체스를 두는 법을 배웠습니다. 정보가 아직 투명하지 않은 실시간 전략 게임인 스타크래프트, 알파스타는 AI가 성공적으로 플레이할 수 있습니다. 게임을 마스터한 DeepMind는 이제 본론인 과학에 착수합니다. "단백질 접힘 문제"는 50년 동안 생물학자들을 괴롭혀 왔습니다. 간단히 말해서, 아미노산 서열을 기반으로 단백질의 3차원 구조를 예측하는 것입니다. 이 문제가 해결된다면 새로운 약물 개발과 질병 치료에 큰 진전이 있을 것입니다. DeepMind는 "단백질 접힘 올림픽"이라 불리는 CASP 대회에 참가했습니다. 제가 처음 시도한 AlphaFold 1은 꽤 괜찮았지만, 문제를 완벽하게 해결하지는 못했습니다. 이후 그들은 생물학적 지식과 머신 러닝을 결합하여 AlphaFold 2를 만들었고, 이 제품은 CASP 14에서 우승을 차지했습니다. 더욱 인상적인 점은 DeepMind가 이 기술을 자체적으로만 개발하지 않고, 대신 2억 개의 단백질 구조를 전 세계 과학계에 무료로 공개했다는 점입니다. 이 비전은 정말 존경스럽습니다! 이야기의 마지막 부분에서 다큐멘터리는 AGI의 미래와 윤리적 책임에 대해 성찰하기 시작합니다. 자율 무기, 감시, 허위 정보… AI가 통제 불능이 될 위험은 생각만 해도 소름 돋습니다. 전문가들은 우리가 지금 산업혁명이 사회에 미친 영향과 비슷한 상황에 직면해 있다고 말합니다. AGI는 피할 수 없지만, AGI를 어떻게 활용하고 관리할 것인가는 인간에게 극도의 주의가 요구됩니다. 이 문제는 인류의 미래와 관련이 있습니다. AGI는 아마도 인류 역사상 가장 중요한 사건일 것입니다. 시대를 '이전'과 '이후'로 구분합니다. 준비되셨나요? https://t.co/ikjHUZImnS