Chat GPT 의 시대에 왜 애플은 움직임이 없는가?

다음은 유튜브를 보고 내용을 정리한 글입니다.

출처: https://www.youtube.com/watch?v=eCKS_etvZyI 

기호 기반 인공지능, 규칙 기반 인공지능이 1950년도에 소개가 되었지만 실패하게 된다.
1980년도에 학습 기반의 방법이 제안이 되는데 머신 러닝이라고도 한다. 하지만 100개 정도의 데이터로 학습을 하다 보니 실패한다.
2010년에 등장한 심층학습 또는 딥러닝 이라는 이름으로 등장하였을 때는 학습을 위해 10만, 100만 개로 데이터를 늘렸더니 기계가 세상을 알아보기 시작했다. 이미지를 분석하기 위해 Convolution 이라는 알고리즘을 사용하기 때문에 병렬처리가 가능하다. 
2017년에 구글 프레임의 바스바니라는 인도 출신 과학자가 Transformer 라는 알고리즘을 제안한다. 데이터 단위를 수십만 수백만에서 수천억 또는 수조 단위의 데이터를 학습할 수 있는 능력이다. 이것을 자연어 처리에 적용하였다. 언어는 문법과 순서라는 것이 있기 때문에 어려운 영역이었다. 바스바니가 제안한 트랜스포머에서는 문장의 순서는 배제하고 집중 알고리즘 이라는 것을 사용한다. 단어와 단어, 문장과 문장의 확률 관계를 동시에 학습할 수 있는 병렬 프로세스가 가능한 알고리즘을 제안한 것이다. 
2018년 Open AI 라는 스타트 업이 강한 인공지능을 막는 방법을 연구하는 NGO 로서 시작을 했다. 그리고 Transformer 를 사용해서 GPT 라는 방법을 제안한다. GPT 는 Generated Pretrained Transformer 의 약자이다. 인간 언어의 문장의 확률적인 지도를 하나 만들어 낸 것이다. Chat GPT 가 나왔을 때는 GPT 알고리즘에 강화학습을 더하였다. GPT 는 확율만으로 문장을 만들게 되니 부자연스러운 부분이 있었다. 그래서 사람들이 그 문장에 대한 평가를 하도록 하는 'Reinforcement Learning by Human Feedback' 으로 강화학습을 했더니 문장이 자연스러워 진 것이다. 
김대식 교수는 Chat GPT 에게 질문을 하다가 중간에 엔터를 눌렀는데, Chat GPT 가 자기가 하려던 말을 정확하게 끝마무리 해주었다고 한다. Chat GPT 가 상대방의 대화도 예측을 할 수 있다는 것이다. (그렇다면 인간의 대화도 자가기 알고 있는 지식 안에서 선택이 되기 때문에 나올 수 있는 확율이 정해져 있는 것으로 보인다.)

Chat GPT 는 영어 언어를 가장 만이 학습하였고 두번째는 Phython 이다.
지금까지 기계는 물건을 대량생산 했다면 이제 인공지능에 의해 지적인 행위가 자동화 및 대량 생산 될 수도 있는 것이다.
구글은 검색에 기반한 광고로 수입을 갖고 있기에 위기에 처한 상황이다. 왜냐하면 이제 인공지능이 답을 말해준다면 검색의 시대는 끝나게 되기 때문이다. 마이크로소프트는 빙검색에 Chat GPT 결과를 사용하는데 AI 의 계산량이 어마어마 하기 때문에 자사 클라우드를 플랫폼으로 사용할 수 있기에 아마존 클라우드도 위협을 느끼게 된다.
애플은 AI 에 대한 기술력이 떨어지는 상황이다. 왜냐하면 코드 공개를 해야 하는 것을 싫어하는 애플에서 일하는 것을 꺼렸기 때문이다. 현재 Open AI, Deep Mind, Stability AI 정도가 뛰어난 기술력을 가지고 있다.

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