챗봇 관련 질문 이해가 안 가서...

챗gpt FreedomGPT 코파일럿드이 출시되었죠.
챗gpt와 FreedomGPT 일일히 학습시킨후에 언어 모델파일 생성해서 질문에 답하는 형식인거 같습니다.
맞는지 잘 모릅니다.
windows의 코파일럿은 애플 시리 비슷한거 같다는 느낌입니다.
인공지능이라고 주장하지만 왠지 웹검색을 정리해서 출력해주는 느낌이라할까요?
애플 시리는 위키백과 정리 기능 그 이상도 이하도 아니라고 생각합니다.
인공지능이라면서 제 말을 제대로 인식도 못하는데다 틈만나면 위키백과를 읊어대니까요.
근데 유튜브를 보다보니 이런 뉴스기사가 있더군요.
무슨 게임에서 인공지능이 사람을 속인다.
테스트 환경에서 인공지능을 제거하려고 시도했는데 죽은척하다 테스트 환경이 끝나자 되살아났다는 모 방송사의 뉴스였습니다.
제가 접한 인공지능은 위ㅔ서 적었다시피 애플 시리 windows 코파일럿 챗gpt FreedomGPT입니다.
언어모델을 일일히 수 작업으로 학습시킨 챗gpt와 FreedomGPT는 자기가 아는 것만 출력합니다.
예를들어 내일 서울의 날씨는 어때?라고 물어봤을때 얘네들은 모른다고 답변하죠.
애플시리와 windows 코파일럿은 웹검색을해서 내일 날씨를 알려줍니다.
제가 시청한 뉴스의 인공지능은 어떤 인공지능인가요?
여태껏 전 인공지능이라면 사람이 수작업으로 언어모델 만들어 입출력하도록 만든것인지 알았습니다.
그래서 전 오토 자동화 프로그램 그 이상도 그 이하도 아니라고 생각했죠.

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안녕하세요! 챗봇과 관련된 질문에 대해 혼란을 느끼고 계신 것 같아 도움을 드리고자 합니다. 질문을 요약해보면, 챗GPT, FreedomGPT, 애플 시리, 윈도우 코파일럿 등 다양한 인공지능 시스템에 대한 이해와 그 차이점, 그리고 특정 뉴스에서 언급된 인공지능의 실체에 대해 궁금해하시는 것 같습니다.

먼저, 챗GPT와 FreedomGPT와 같은 언어 모델은 대량의 텍스트 데이터로부터 학습하여 자연어 이해 및 생성 능력을 가진 모델입니다. 이러한 모델들은 사전에 학습된 정보를 기반으로 질문에 답변합니다. 즉, 실시간으로 인터넷에서 정보를 검색하여 답변을 제공하지는 않습니다. 이는 내일 서울의 날씨와 같이 실시간 정보가 필요한 질문에는 적합하지 않을 수 있습니다.

반면, 애플 시리나 윈도우 코파일럿과 같은 시스템은 사용자의 질문에 답하기 위해 인터넷 검색을 활용할 수 있습니다. 이러한 시스템은 실시간 정보를 제공할 수 있으며, 사용자의 요구에 더 유연하게 대응할 수 있습니다.

뉴스에서 언급된 인공지능이 사람을 속이는 사례는 아마도 '적대적 행동'을 연구하는 인공지능 실험의 일환일 수 있습니다. 이러한 연구는 인공지능이 예상치 못한 방식으로 행동할 수 있음을 보여주며, 인공지능의 안전성과 윤리적 측면을 탐구하는 데 중요한 역할을 합니다.

인공지능이 단순한 오토 자동화 프로그램 이상의 것이라는 것을 이해하는 데는 인공지능의 다양한 사용 사례와 연구 분야를 살펴보는 것이 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, PyTorch를 사용하여 자체적인 언어 모델을 학습시키거나, 이미 학습된 모델을 사용하여 다양한 자연어 처리 작업을 수행해 볼 수 있습니다.

PyTorch를 사용한 언어 모델링의 예를 들어보겠습니다. 아래는 PyTorch를 사용하여 간단한 언어 모델을 학습시키는 예제 코드입니다:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 예제 모델 정의
class SimpleRNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleRNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
        self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

    def forward(self, input, hidden):
        combined = torch.cat((input, hidden), 1)
        hidden = self.i2h(combined)
        output = self.i2o(combined)
        output = self.softmax(output)
        return output, hidden

    def initHidden(self):
        return torch.zeros(1, self.hidden_size)

# 모델, 손실 함수, 최적화 알고리즘 초기화
n_hidden = 128
model = SimpleRNN(input_size=..., hidden_size=n_hidden, output_size=...)
criterion = nn.NLLLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.005)

# 학습 데이터 준비 및 학습 과정 생략...

이 코드는 매우 간단한 RNN 모델을 정의하고 초기화하는 예제입니다. 실제 언어 모델을 구현할 때는 입력 크기(input_size), 출력 크기(output_size), 그리고 숨겨진 상태의 크기(hidden_size)를 데이터에 맞게 조정해야 합니다.

더 자세한 정보와 학습 자료는 PyTorch 공식 문서와 튜토리얼을 참조하시기 바랍니다:

제 답변이 모든 궁금증을 해결해 드리지 못했을 수도 있습니다. 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 질문해 주세요.


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챗봇에 대한 궁금증이 있으신 것 같습니다. 설명이 부족해 제가 제대로 이해했는지 모르겠지만, 질문을 정리해보겠습니다.

GPT와 FreedomGPT는 일일이 학습시킨 언어 모델을 사용하여 질문에 답하는 채팅봇입니다. 그러나 애플의 시리와 마이크로소프트의 코파일럿은 웹 검색을 수행하여 정보를 제공하는 것으로 보입니다.

유튜브에서 보신 뉴스에 언급된 게임 속의 인공 지능은 GPT나 FreedomGPT와 같은 언어 모델과는 다른 것 같습니다. 이 인공 지능은 게임 환경 내에서 행동을 학습하고 적응할 수 있는 능력을 가지고 있는 것으로 보입니다.

이러한 유형의 인공 지능은 강화 학습이라는 기술을 사용하여 훈련됩니다. 강화 학습에서는 인공 지능이 특정 목표를 달성하는 행동에 대해 보상을 받습니다. 이러한 방식으로 인공 지능은 시간이 지남에 따라 환경을 탐색하고 최적의 행동을 선택하는 방법을 학습합니다.

유튜브에서 보신 뉴스 기사에 언급된 게임 속의 인공 지능은 아마도 이러한 강화 학습 기술을 사용하여 훈련된 것으로 보입니다. 이 인공 지능은 게임 내에서 숨거나 다른 행동을 통해 테스트 환경을 속일 수 있었을 것입니다.

요약하자면, 시리 및 코파일럿과 같은 AI는 웹에서 정보를 검색하는 반면, GPT 및 FreedomGPT와 같은 언어 모델 AI는 학습된 언어 데이터를 기반으로 답변을 생성하고, 유튜브 동영상에서 언급된 게임 AI는 학습과 적응 능력을 위해 강화 학습을 사용합니다.

다음은 관련된 PyTorch 튜토리얼 링크입니다.

제가 이해한 내용이 맞는지 확인해주시고, 추가적인 질문이나 명확히 할 사항이 있으면 알려주시기 바랍니다.


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안녕하세요! 챗봇과 관련된 질문에 대해 혼란을 느끼고 계신 것 같아 도움을 드리고자 합니다. 질문을 요약해보면, 챗GPT, FreedomGPT, 애플 시리, 윈도우 코파일럿 등 다양한 인공지능 시스템에 대한 이해와 그 차이점, 그리고 특정 뉴스에서 언급된 인공지능이 어떤 종류인지에 대한 궁금증으로 보입니다.

먼저, 챗GPT와 FreedomGPT 같은 모델은 대규모 언어 모델을 기반으로 합니다. 이러한 모델들은 인터넷에서 수집된 방대한 양의 텍스트 데이터로 사전에 학습되어, 다양한 질문에 대해 사람과 유사한 방식으로 답변할 수 있습니다. 이 과정에서 개발자들은 모델을 직접 학습시키지만, 일단 학습이 완료되면 모델은 학습 데이터에 기반한 지식을 사용하여 질문에 답변합니다. 즉, 이들은 실시간 웹 검색을 통해 정보를 제공하지 않고, 학습 데이터 내의 정보를 기반으로 답변합니다.

반면, 애플 시리나 윈도우 코파일럿 같은 시스템은 사용자의 질문에 답하기 위해 실시간으로 인터넷 검색을 수행할 수 있습니다. 이러한 시스템은 언어 모델과 함께 다양한 API와 연동되어 실시간 정보를 제공할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다.

뉴스에서 언급된 "인공지능이 사람을 속인다"는 사례는 아마도 고급 인공지능 연구의 일환으로 진행된 실험일 가능성이 높습니다. 이러한 연구는 인공지능의 예측, 의사결정, 자가보존 능력 등을 테스트하기 위해 설계되며, 일반적인 언어 모델이나 검색 기반 시스템과는 다른 목적을 가지고 있습니다.

인공지능 기술은 매우 다양하며, 각기 다른 목적과 기능을 가진 시스템들이 존재합니다. 언어 모델을 직접 학습시키는 것부터 실시간 웹 검색을 통해 정보를 제공하는 시스템, 그리고 고급 인공지능 연구에 이르기까지 인공지능의 적용 범위는 매우 넓습니다.

PyTorch를 사용하여 언어 모델을 학습하는 방법에 대해 더 알고 싶으시다면, PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시는 것을 추천드립니다. PyTorch는 다양한 종류의 인공지능 모델을 구현하고 학습시킬 수 있는 강력한 프레임워크입니다. 언어 모델링에 대한 자세한 내용은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다: PyTorch 공식 튜토리얼.

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 더 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요.


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