AI Briefing복잡도 이론, ML 인간수준 불가 반박
Human-level performance via ML was *not* proven impossible with complexity theory [D]
·2026.05.13 23:50
핵심 내용
복잡도 이론으로 ML 기반 인간 수준 성능의 불가능을 입증했다는 주장이 반박됐다.
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Van Rooij 등은 2024년 논문에서 ML로 human-level classifier를 학습하는 문제를 NP-hard 문제로 환원해 AGI via ML 불가능성을 주장했다.
새 반박 논문은 이 증명이 성립하지 않는다고 지적한다. human-level classifier가 수학적으로 정의되지 않았고, 증명 과정에서 문제의 대상이 바뀐다는 점이 핵심이다.
- 도입부의 대상: 인간의 상황-행동 쌍 분포
- 형식 증명에서의 대상: 모든 polytime-sampleable distributions
이 치환을 그대로 따르면 같은 논리로 ImageNet 분류도 이론적으로 어렵다는 결론이 나온다. 반박 논문은 Computational Brain & Behavior에 게재됐고, arXiv 프리프린트도 공개됐다.
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