https://www.forbes.com/sites/robtoews/2020/07/19/gpt-3-is-amazingand-overhyped/

요즘 딥러닝의 가장 큰 이슈는 단연 GPT3입니다. API가 공개된 이후, 관련 서비스가 매일 새롭게 선보이고 있습니다. 현재까지 일반 인공지능(AGI)에 가장 가까운 모델이라고 여겨집니다. 하지만 분명한 한계가 있다고 기사에서 지적합니다. 예를 들어, 다음과 같은 문장이 대표적입니다.

Human: How many eyes does a giraffe have?
GPT-3: A giraffe has two eyes.

Human: How many eyes does my foot have?
GPT-3: Your foot has two eyes.

Human: How many eyes does a spider have?
GPT-3: A spider has eight eyes.

Human: How many eyes does the sun have?
GPT-3: The sun has one eye.

사람이라면 당연히 태양에 눈이 없다고 대답할 것입니다. 하지만 GPT3가 학습한 데이터에는 태양의 눈에 대한 정보가 없습니다. 단순히 문장의 패턴을 유추하여 비슷하게 말할 뿐입니다.

인공지능이 진짜 상식을 가질려면 세상에 대한 모델을 스스로 구축해야 합니다. 텍스트만 읽어서는 사물에 대한 정확한 개념을 이해하기가 어렵습니다. 개인적으로는 GAN과 같은 생성모델에 그 답이 있다고 생각합니다.

http://aidev.co.kr/deeplearning/9288

사람은 아기 때부터 시각적인 정보를 통해 학습을 합니다. 마찬가지로 딥러닝도 눈을 통해 세상을 바라봐야 합니다. 백번 듣는 것보다 한 번 보는게 낫다라는 속담처럼 말이죠. 이미지를 패턴으로 압축하고, 그 패턴들을 조합하여 머릿속으로 상상합니다. 이렇게 만들어진 모델이 바로 상식입니다. World Models과 GameGAN 같은 기술이 발전하면 조만간 그런 수준에 도달할지도 모릅니다. 이렇게 딥러닝 상식 모델이 만들어지면 자연어처리나 이미지 등 다른 딥러닝 모델과 연동합니다. 그러면 언젠가는 AGI에 가까운 인공지능이 탄생할 수도 있지 않을까요.