지능의 본질은 예측, Neural Networks가 Master Algorithm인 이유

Context

AI의 궁극적 목표인 모든 학습 가능 영역을 처리하는 Master Algorithm 탐색 과정. 과거 5가지 AI 학파(Connectionism, Evolutionary Computation, Bayesian Networks, Analogical Modelling, Inductive Reasoning) 간의 경쟁 구조. 특정 도메인에 국한된 특수 회로 설계 방식의 한계.

Technical Solution

• 대규모 데이터셋 기반의 Neural Networks 스케일업을 통한 일반 지능 구현 방식
• Next Word Prediction이라는 단순 예측 태스크를 통한 세계 모델(World Model)의 내재적 이해 유도
• 단순 언어 모델의 불안정한 페르소나를 제어하기 위한 Reinforcement Learning 기반의 행동 교정 전략
• 훈련(Training)과 추론(Inference)의 분리 구조를 넘어선 경험 기반의 Continual Learning 필요성 대두
• 신경망의 한계인 복잡한 논리 추론 및 최적화 문제 해결을 위해 GOFAI 알고리즘과의 통합 설계 방향 제시

Key Takeaway

충분한 규모의 신경망과 데이터가 결합하면 예측 과정에서 지능이라는 창발적 특성이 나타남. 일반 지능의 구현은 특정 기능의 개별 설계가 아닌 범용 학습 알고리즘의 규모 확장(Scaling)에서 비롯됨.