아까 프록메탈이 오늘 용성전 예선 이창호 VS 김지석 대국기보 GPT4로 분석한 결과 보여주면서 아무말 하는거 같다고 바갤에 글 올림:

https://gall.dcinside.com/baduk/850815

김지석-이창호 기보 chatGPT로 분석함 - 바둑 갤러리

그냥 아무말 대잔치 ㅜㅜ애초에 오픈AI는 마이크로소프트사 계열이고 구글하고 적대적 관계라알파고를 쓸 수 있을리 없자나

gall.dcinside.com

그래서 내가 위 글의 검증을 위해서 똑같은 대국기보를 GPT4.0에 입력해서 3번 돌려봤는데 모두 똑같은 수들과 똑같은 선택의 이유가 출력됨(아래에 스크린카피 올리니까 확인 바람)

프록메탈이 어떤 구린 버전을 사용했는지는 모르지만 내가 돌렸을 때의 수들과 전혀 다른 수들을 선택하는거 보니까 GPT4.0이 아닌건 확실함.

GPT3.5와 4.0 차이는 프로기사와 급바둑 차이임   학습에 사용된 파라미터의 수가 넘사임:

3.5버전에는 3종류가 있는데 파라미터 수가 각각 13억, 60억, 1750억임.

반면 4.0버전은 파라미터 수가 100조개임.

3.5버전을 갖고 GPT에 관해 말하는건 더이상 아무 의미도 없음.

그리고 프록메탈이 ChatGPT에는 마이크로소프트가 개발한 거라서 구글의 알파고 엔진이 없다고 하는데 이 말은 카타고에는 알파고 엔진이 없다고 하는 말과 같은 어불성설임.

구글의 딥마인드팀은 논문을 통해 알파고 엔진의 모든 정보를 다 공개했음.  그걸로 만들어진게 현재까지의 릴라제로, 골락시, 절예, 카타고 등의 딥러닝 프로그램들임.

그런데 딥러닝 바둑 프로그램이 젠이나 은별 같은 기존의 바둑 프로그램과 완전히 다른 차원의 프로그램이 아니란거임.  기존의 바둑 프로그램들은 마르코프 체인 몬테 카를로 (MCMC) 탐색이나 몬테카를로 트리(MCTS) 탐색 등을 사용해서 최선의 수를 찾았다면 딥러닝 바둑프로그램들은 여기에다 고양이와 개 구별하는 것과 같은 이미지 식별 알고리즘을 더해서 탐색의 가짓수를 가지치기한 것일 뿐임.  이런 가지치기로 인해 이전의 방식과는 비교도 할 수 없을 만큼의 엄청난 수의 수읽기가 가능해진거고.

그런데 이런 방법은 바둑에만 적용되는건 아니라 모든 문제의 지능적 해결에 적용할 수 있는거임.  왜냐하면 자연어 처리를 비롯하여 인간이 지능을 사용한 모든 문제를 해결하는 과정은 결국은 어떤 종류의 수읽기로 귀결될 수 밖에는 없고 그 수읽기란 것은 가능한 추천수들 중에 몇가지를 선택하는 과정을 반복하는 것이기 때문임.

마이크로소프트가 오픈AI에 나중에 투자를 하긴 했지만 오픈AI 개발한 회사는 아니며 따라서 마이크로소프트가 구글과 척지고 있는 관계라서 알파고를 사용하지 못한다는 프록메탈의 말은 두가지 면에서 다 틀린거임.  알파고의 딥러닝은 무슨 별도의 특허 기술이 아님.  이미지를 탐색의 가지치기에 사용하려는 시도는 딥러닝 이전에도 있어왔던거임.

뭔가 유의미한 검증을 하려면 좀 제대로 해야 함.  잘못하면 독자들에게 편견만을 심어줄 뿐임.