복잡도 이론 (Complexity Theory)을 통해 ML을 통한 인간 수준의 성능 구현이 불가능함이 증명된 것은 아니다 [D]

요약

2024년 Van Rooij 등이 발표한, ML을 통한 AGI 구현이 불가능하다는 주장은 근본적인 수학적 오류를 포함하고 있습니다. 이들은 NP-hard 문제를 인간 수준의 분류기 학습 문제로 환원하려 했으나, '인간 수준의 분류기'가 명확히 정의되지 않은 문제가 발생했습니다. 필자는 해당 증명이 잘못되었음을 보여주는 논문을 게재하며, 특히 구조를 '모든 다항 시간 샘플링 가능한 분포'로 교체하는 과정에서 발생하는 모순을 지적합니다.

핵심 포인트

• ML을 통한 AGI 구현 불가능성 주장은 수학적으로 오류가 있다.
• 문제의 핵심은 '인간 수준의 분류기(human-level classifier)'에 대한 명확한 정의 부재이다.
• 원 논문이 구조를 '모든 다항 시간 샘플링 가능한 분포'로 교체하는 과정에서 모순이 발생한다.
• 해당 증명은 ImageNet과 같은 실제 데이터셋을 분류하는 것이 난해하다는 결론으로 이어질 수 있다.