Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

Language and Thought: The View from LLMs

Created by
  • Haebom

저자

Daniel Rothschild

개요

본 논문은 다니엘 데닛의 주장, 즉 언어를 갖춘 마음과 언어가 없는 마음은 너무나 달라서 둘 다 '마음'이라고 부르는 것은 잘못이라는 주장을 검토한다. 최근 AI 연구, 특히 언어 훈련을 받은 AI 시스템과 받지 않은 AI 시스템의 성능 비교를 통해 이를 검증하려는 시도가 이루어지고 있다. 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력 성공 사례를 통해 데닛의 급진적인 견해를 지지한다. LLM이 다양한 영역에서 추론을 수행할 수 있는 능력의 원인으로 언어적 인코딩의 추상성과 효율성을 제시하며, 언어가 추론을 계산적으로 다루기 쉽게 만든다는 주장을 펼친다. 나아가 AI 연구 결과를 바탕으로 인간의 생물학적 마음에서 언어의 역할에 대한 시사점을 논한다.

시사점, 한계점

시사점: 대규모 언어 모델의 추론 능력은 언어가 사고에 미치는 영향에 대한 데닛의 급진적 견해를 지지한다. 언어의 추상성과 효율성이 다양한 영역에서의 추론을 가능하게 한다는 것을 시사한다. AI 연구는 인간의 마음에서 언어의 역할을 이해하는 데 중요한 통찰력을 제공한다.
한계점: LLM의 추론 능력은 아직 제한적이다. LLM의 성공이 언어의 본질적인 역할을 완전히 설명하는지에 대한 추가 연구가 필요하다. AI 시스템과 인간의 마음 사이의 유사점과 차이점에 대한 신중한 고려가 필요하다.
👍