1. 사라짐
  2. 살아 있는 소프트웨어
  3. 지능의 사회
  4. 나를 아는 지능
  5. 지능이 몸을 얻는다
  6. 발견의 자동화
  7. 지능 네트워크
  8. 희소한 것

VI

발견의 자동화

The Automation of Discovery

과학의 루프가 자동화되면, 발견의 속도가 인간의 이해를 앞지른다.

25

The Question Is the Work

과학의 루프가 자동화된다

미래의 연구소:

QuestionHypothesisSimulationExperimentObservationNew Hypothesis
이 루프가 거의 자동화된다

과학자는 모든 실험을 직접 수행하지 않는다. 어떤 질문을 던질 것인가를 결정한다.

26

Faster Than Comprehension

발견의 속도가 인간의 이해 속도를 넘을 수 있다

여기서 정말 큰 문제가 생긴다.

AI가 너무 빠르게 발견하면 인간이 그 발견을 이해하는 속도가 따라가지 못할 수 있다.

AI가

  • 새로운 물리 모델을 발견하고
  • 새로운 재료를 발견하고
  • 새로운 약물을 설계하고
  • 새로운 수학적 구조를 찾는다

하지만 인간은 왜 그것이 작동하는지 즉시 이해하지 못할 수 있다.

27

Machine Interpretability

인간은 '설명 가능한 지능'을 요구한다

미래의 AI는 단순히 "정답입니다."라고 말하면 안 된다. 그보다

  • “왜 그렇게 판단했는가?”
  • “다른 선택은 무엇이었는가?”
  • “어떤 위험을 발견했는가?”

를 설명해야 한다.

Machine Interpretability미래의 핵심 기술 중 하나가 된다.
28

Self-Aware of Uncertainty

AI는 자신의 한계를 알아야 한다

미래의 지능은 모든 것을 알고 있는 척하는 AI가 아니다.

스스로 "나는 이것을 모른다."라고 판단할 수 있어야 한다.

그리고 필요한 경우

  • 더 많은 계산을 요청하고
  • 다른 Intelligence에게 도움을 요청하고
  • 실험을 수행한다
Intelligence becomes self-aware of uncertainty.