----------------AGI 로드맵-----------------------

딥마인드에서 "여러 환경(미니게임)에 적응한 개체가 새로운 환경에서도 성공적" 이라는걸 밝혔으니

남은건 "어떤 환경(미니게임)들에서 훈련해야 범용지능이 되는가?" 임

그런 환경이 무엇인지, 어떻게 만드는지.... 그것들을 어떻게 알지?

---------------잠깐 진화 얘기하고 끝냄------------

난 요 며칠 사이 환경(미니게임)을 진화알고리즘으로 만든다는 생각을 해봤지만 결론적으로 말하자면

어떤 미니게임이 범용지능을 낳는지 알아내는것이 곧 범용지능 자체를 만드는것과 같음..

범용지능을 만드는것이 목표이고 미니게임을 아는 것이 수단인데, 수단을 얻으려고하는데 목표도 같이 얻게됨;;

즉, 범용지능을 만드는것과, 그 범용지능을 낳는 미니게임을 알아내는것은 동일한 난이도를 가지고있음..

그래서 무의미하다고 결론내림..

그럼 적어도 미니게임을 제작하는게 더 난이도가 낮아야, 범용지능 제작이라는 고난이도 문제를 푸는데 유의미한 효율을 줄수있게됨

쉬운 문제를 풀었더니 어려운 문제가 풀려야 의미가 있는거지

동일한 문제를 동일한 난이도를 풀어봤자 원점일 뿐임

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그럼 실제 세상에서 환경은 어떻게 만들어졌나?

미로같은 지형, 돌, 나무, 강, 바다 이런건 우연히 만들어진거고

환경안에는 개체도 포함되어있어서 개체도 환경이 될수있음

동,식물을 말하는것임

그럼 우연으로 만들어진 것들 말고 , 동식물은 진화를 거쳐서 만들어졌을텐데

여기서 진화는 결국 또 여러 미니게임에서 이긴 개체가 자연선택되어서 진화가 유도되어 동식물이 된것임

즉, 또 무슨 미니게임에서 이겨야 선택받는지 알아야한다는거지..

결국 문제가 "무슨 미니게임에서 이겨야 생존에 유리한가"를 알아내는건데..

또 원점임.. "생존에 유리한 개체를 만들기" 와 동일한 문제가 되어버림

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딥마인드 글을 읽어보면, 알고리즘으로 자동적으로 적절한 난이도의 게임을 만들어낸다고 하는데

문제는 이 "난이도"를 어떻게 결정짓냐는 거임

여러 개체가 플레이 해보고 승리와 패배의 비율로 정하나?

그리고 난이도를 계단처럼 조금씩 올리면 결국 어려운 문제도 해결할수 있게되나? 이것도 궁금하고

하여튼..

결국 난

1. 미니게임을 만드는데 난이도를 어떻게 정하나? 개체들의 승패 비율로?

2. 미니게임의 난이도를 계단처럼 조금씩 올리면 어려운 문제도 해결할줄 알게되나??

이게 궁금함