데미스 허사비스

발언은 출처 원문에 있는 문장 그대로예요. 한국어는 저희가 옮겼고, 원문 보기를 누르면 영어 원문이 나와요.

• 두 단계의 미션

  “첫 번째 단계는 지능을 해결하는 것이고, 두 번째 단계는 그것을 사용해 다른 모든 문제를 해결하는 거예요.”

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  Step one, solve intelligence; step two, use it to solve everything else.

  저희 풀이데미스 허사비스는 딥마인드의 핵심 사명을 설명해요.

• 가능성의 증명

  “뇌는 일반 지능이 가능하다는 존재 증명 그 자체예요. 인류의 노력의 역사를 보면 무언가 가능하다는 것을 알게 된 순간, 그 방향으로 더 강하게 밀어붙이는 것이 훨씬 쉬워진다고 생각해요.”

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  The brain is an existence proof that general intelligence is possible at all. I think the history of human endeavors has been such that once you know something's possible it's easier to push hard in that direction

  저희 풀이데미스는 신경과학이 어떻게 범용 인공지능이 실현 가능하다는 확신을 주는지 논의해요.

• 알고리즘적 지능

  “그것은 뇌가 우리 주변의 세상을 처리하는 방식에 있어 고차원적인 공통 알고리즘 테마가 존재함을 시사한다고 생각해요.”

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  I think that suggests there must be high-level common algorithmic themes around how the brain processes the world around us.

  저희 풀이데미스는 지능이 일반적인 회로인지 아니면 하위 기술들의 집합인지에 대한 견해를 공유해요.

• AGI로 가는 길

  “범용 인공지능(AGI)에 도달하는 가장 빠르고 타당한 방법은 웹 등을 통해 수집된 세상의 모든 기존 지식을 활용하는 것이라고 생각해요.”

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  I think by far the quickest way to get to AGI, and the most plausible way, is to use all the knowledge that's existing in the world right now that we've collected from things like the Web.

  저희 풀이데미스는 처음부터 시작하기보다 기존의 인류 지식을 활용해 AI 학습을 부트스트랩해야 한다고 주장해요.

• 안전한 AI 테스트

  “AI를 가두고 해커를 막기 위해 사이버 보안 조치로 강화된 샌드박스나 시뮬레이션을 만드는 것이 아주 유망하다고 생각해요.”

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  I think that there's a lot of promise in creating hardened sandboxes or simulations that are hardened with cybersecurity arrangements around the simulation, both to keep the AI in and to keep hackers out.

  저희 풀이데미스는 강력한 AI 시스템을 안전하게 실험하는 방법을 설명해요.

• 일반화 대 암기

  “극한의 상황에서 모든 것을 암기하려고 시도할 수는 있겠지만, 그렇게 해서는 주어진 분포 밖으로 일반화할 수 없어요.”

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  At the limit, one maybe could try and memorize everything but it wouldn't generalize out of your distribution.

  저희 풀이데미스가 AI 모델이 단순히 데이터를 암기하고 있다는 주장에 대해 언급해요.

• 기억의 본질

  “기억은, 적어도 인간의 기억은 재구성 과정이에요. 비디오테이프 같은 게 아니에요.”

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  memory, at least human memory, is a reconstructive process . It's not a videotape.

  저희 풀이데미스가 기억과 상상력이 어떻게 연결되어 있는지에 대한 자신의 신경과학 학위 논문을 설명해요.

• 오픈 월드 시뮬레이션

  “다음 단계는 제가 항상 만들고 싶어 했던 것인데요, 제가 만든 모든 게임은 오픈 월드 게임이었어요. 시뮬레이션과 AI 캐릭터가 있고 플레이어가 그 시뮬레이션과 상호작용하는 게임이죠.”

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  And I think the next stage is I always used to love making, all the games I've made are open world games, so they're games where there's a simulation and then there's AI characters, and then the player interacts with that simulation

  저희 풀이데미스가 플레이어의 행동에 적응하는 게임을 만드는 것을 선호한다고 설명해요.

• AI 기반 스토리텔링

  “이제 우리는 향후 5년에서 10년 안에 여러분의 상상력을 바탕으로 진정으로 창조하고, 이야기를 역동적으로 변화시키며 서사를 극적으로 구성할 수 있는 AI 시스템을 갖게 될 기로에 서 있어요.”

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  Now we are maybe on the cusp in the next few years, five, 10 years of having AI systems that can truly create around your imagination, can dynamically change the story and storytell the narrative around and make it dramatic

  저희 풀이데미스가 AI가 플레이어의 상상력을 바탕으로 콘텐츠를 생성하는 비디오 게임의 미래를 예측해요.

• 게임을 통한 학습

  “게임을 만드는 것은 프로그래밍을 배우기에 아주 좋은 방법이고, 지금도 아마 그럴 거예요. 저는 곧바로 그것을 AI와 시뮬레이션 방향으로 가져갔고, 게임에 대한 관심과 더 넓은 과학적 관심을 함께 표현할 수 있었어요.”

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  I think it's a great way to learn programming, probably still is. And then of course, I immediately took it in directions of AI and simulations, so I was able to express my interest in games and my wider scientific interests all together.

  저희 풀이데미스가 게임 프로그래밍이 어떻게 자신의 AI 경력의 토대가 되었는지 설명해요.