노벨상 수상 AI 선구자들, 우려 제기

이번 주에 Geoffrey Hinton과 John Hopfield가 신경망에 대한 획기적인 연구로 노벨 물리학상을 수상했다. 이 연구는 현대 AI의 기초를 마련했다. 하지만 이 축하 행사에는 반전이 있었다. 종종 "AI의 대부"로 불리는 Hinton은 자신이 만든 기술의 잠재적인 오용에 대해 깊은 우려를 표명했다.

문제점은 무엇인가?

• 윤리적 우려: 힌튼은 AI가 초래하는 위험에 대해 목소리를 높이며, 나쁜 행위자들이 이를 악용할 수 있다고 경고했다. 그의 발언은 AI가 급속히 발전하고 있는 시기에 나왔으며, 책임감 있게 개발을 관리하는 방법에 대한 의문을 제기한다.

• 혁신에 대한 후회: 힌튼이 자신의 삶의 업적 중 일부를 "후회"한다는 것을 인정하면서 AI 논쟁에 복잡성이 더해졌다. 기술이 계속 진화함에 따라 그의 우려는 가장 위대한 혁신조차도 어느 정도 조심해야 한다는 것을 상기시켜준다.

AI의 오늘

AI 선구자 제프리 힌튼이 노벨상을 수상했다. 그리고 물리학 노벨상은…AI의 대부에게 돌아갔을까? 노벨 위원회는 제프리 힌튼과 그의 동료 존 홉필드가 "물리학에서 도구를 빌려 오늘날의 강력한 머신 러닝의 기초가 되는 방법을 개발했다"는 이유로 인정했다 . AI 모델은 방대한 데이터 세트에서 패턴을 파악하고 두 사람의 획기적인 작업 덕분에 "메모리"를 형성할 수도 있다. 힌튼은 세계 최고의 AI 회의론자 중 한 명이 되었으며, 잠재적인 일자리 상실과 AGI의 위험을 경고했다.

엔비디아, 외계 생명체를 찾기 위해 SETI와 협력: 엔비디아가 믿고 싶어한다. SETI 연구소는 칩 거대 기업의 Holoscan 기술을 사용하여 지구 너머의 생명체를 찾고 있다. AI 기반 플랫폼은 희미한 전파 신호를 실시간으로 분석하고 외계 생명체의 징후일 수 있는 신호를 감지할 수 있다. SETI 연구 책임자인 앤드류 시미온은 이 도구를 12개 이상의 망원경 사이트에서 "천문학이 수행되는 방식에 큰 변화"를 가져올 수 있는 "마법의 지팡이"라고 불렀다.

Databricks에서 개발자를 위한 새로운 앱 빌더 공개: AI 분석 스타트업 Databricks에서 방금 게임 체인저를 출시했다. 개발자가 기존 설정 내에서 데이터 및 AI 앱을 빠르게 빌드하고 배포할 수 있는 도구이다. Streamlit 및 Dash와 같은 인기 있는 프레임워크를 사용하면 팀은 인프라와 씨름하지 않고도 대화형 대시보드에서 AI 기반 예측 도구까지 모든 것을 만들 수 있다. 앱은 자동으로 보안되고 기존 데이터 규칙에 따라 관리되며 쉽게 공유할 수 있다.

AI의 전설 두 명(그리고 유명한 AI "두머")이 노벨상을 수상

AI가 정점에 도달했나요?! 먼저, OpenAI는 역사상 가장 큰 VC 라운드를 모금했고 , 이제 AI의 두 대부가 노벨 물리학상을 수상했다.

맞게 읽으셨다. " 물리학"이지 " 수학 "이나 " 컴퓨터 과학 " 이 아닙니다 (참고로 컴퓨터 노벨상은 없습니다). 차갑고, 강하고, 물리학이다. 

이유는 다음과 같습니다. 존 J. 홉필드와 제프리 E. 힌튼은 모든 현대 AI가 의존하는 머신 러닝의 기반을 개발했다 .

당연한 일이지만, 이는 논란의 여지가 있는 조치였다 . 어떤 사람들은 노벨 위원회가 2024년 노벨 물리학상을 "물리학이 아닌" 사람에게 수여했다고 비난했다 .

노벨상 수상자들은 신경망이 "입자물리학, 재료과학, 천체물리학"에서 어떻게 사용되는지 지적하여 그들의 결정을 정당화했다 .

머신 러닝의 역사(간략히):

• 1982년: 존 홉필드가" 홉필드 네트워크 "를 만들었습니다 . 이는 인간의 뇌를 모방한 AI 시스템으로, 우리가 단어와 개념을 기억하는 방식과 같은 패턴을 기억할 수 있는 인공 "뉴런"을 가지고 있다.

• 1983-1985: 제프 힌튼이물리학을 사용하여 대규모 데이터 세트에서 공통적인 특성을 식별하고 이를 통해 이미지를 인식하고 분류하거나 심지어 새로운 이미지를 생성하는 " 볼츠만 머신 "을 개발했다 .

• 1년 전: 구글에서 10년간 일한 힌튼은"AI의 위험에 대해 이야기"하기 위해 직장을 그만둡니다 . 그때 그는 75세였고 은퇴할 준비가 되었습니다. 그저 말하는 것다.

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