10/05/2024
Tacit knowledge - maybe the biggest hurdle against AGI
For example, Apple's macOS or IOS are not open-source ever, so it is impossible to train an AI directly on them. Then, can any AI somehow build a new OS that is very close to MacOS or IOS in terms of performance, convenience, etc.? If so, how do we know it?
If trained only with explicit knowledge, without tacit knowledge, it will be required months or years of additional training until one, even human, can produce satisfactory results in real practices. This is conventionally accomplished through experts' interventions during the works, reviews of the results, etc.
In the case of AI, human intervention or review is essential at least for the time being, so it is crucial to have reliable means for humans to interact with the AI until a satisfactory level of work is achieved. This is especially true for professional works including patents.
암묵적 지식 - 어쩌면 AGI의 가장 큰 장애물
예를 들어, 애플의 MacOS나 IOS는 오픈소스가 아니기 때문에 이를 AI에 직접 학습시키는 것은 불가능하다. 그렇다면 AI가 어떻게든 성능, 편의성 등에서 MacOS나 IOS에 매우 근접한 새로운 OS를 구축할 수 있을까? 만약 그렇다해도 우리는 그것을 어떻게 확인할 수 있을까?
암묵적 지식 없이 표현된 지식만으로 학습된 경우, 사람도 실무에 투입해서 만족할만한 결과를 내려면 수개월에서 수년간의 추가적인 트레이닝이 필요하다. 이는 보통 숙달자에 의한 작업중의 개입, 결과물의 검토 등에 의해 이루어진다.
AI의 경우에도 적어도 당분간은 사람의 개입 또는 검토가 필수적이다. 그렇다면 만족스러운 수준의 작업이 이루어질 때까지 인간이 AI와 상호 작용할 수 있는 확실한 수단을 마련하는 것이 매우 중요하다. 특히 특허를 포함한 전문적 작업의 경우 더욱 그렇다.
Tacit knowledge or implicit knowledge—as opposed to formalized, codified or explicit knowledge—is knowledge that is difficult to express or extract; therefore it is more difficult to transfer to others by means of writing it down or verbalizing it. This can include motor skills, personal wisdom,...