인공 지능 의사 결정은 타이밍(when) 보다, 어디서 (where) 가 중요하다 !!!

1.? 지금 인공 지능 사기를 말할 때는 대부분이 예측형 AI 다...

? ? ?대부분 데이터 부족이에요...데이터는 조금인데? ==>? 실제 예측 범위를 일반화 시킨 것이다...

? ? ?당연히 문제가 많다...? 의사결정의 자동화가 목적이다...

2.? ? 저 사람 학점을 어떻게 주는가??/? 대출을 해주어야 하는가???

? ? ? ?소비자 등급을 5등급으로 할 것인데.. 저 사람 몇 등급인가???

3.? ? ?데이터 수집하는 것이 매우 시간 걸리고, 어렵다....

? ? ? ? 이를 생략하고 싶은 것이다..ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

? ? ? ? 이를 처음 인식한 인물이 스탠포드의 페이페이 리죠.... 컴퓨터 비전이.. 성능이 떨어지는 것은...

? ? ? ? ?모델 역량이 아니라. .데이터 부족이다..ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

4.? ? ? 그래서. .데이터 모으는 것이 어려우니까? ==>? 소버린 AI 가 나오는 것이다...

? ? ? ? ? 특정 도메인에 특화해서... 만들겠다...

5.? ? ? ?중요한 것은.. 의사 결정이 실시간 이루어질 수 있다는 것이다...

? ? ? ? ? 그래서.. 시뮬레이션 할 수 있게 디지털 트윈도 만들었다..

6.? ? ? ?그러나.. 이보다 더 중요한 것이있다....

? ? ? ? ? 의사 결정이 어디에서 이루어 지느냐에 관련된 것이다..

? ? ? ? ? 이 사항을 이야기하는 인자는 거의 없다....

? ? ? ? ? ?인공 지능의 강점은.. 실시간 능력도 있지만.. .인간을 압도하는 이유가 있다...

? ? ? ? ? ?바로. 전체적인 지도를 이미 그려 놓았다는 점이다...

7.? ? ? ?그래서. .월드 모델이 필요한 것이다....

? ? ? ? ? 아니 이미.. 인공 지능은..? 자신이 인식하는 세계의 지도를 가지고 있다...

? ? ? ? ? 이렇게 되면... 문제가 = 의사 결정의 문제가....

? ? ? ? ? ? 언제할 것인가가 아니라..... 어디서 할 것인가의 문제로 바뀔 수 있다...

8.? ? ? ? 이는 축구 감독이 선수 교체를 하는데....

? ? ? ? ? ? 언제 교체하느냐보다....

? ? ? ? ? ? 어디를 교체하느냐의 문제와 비슷하다...