Welch Labs
Can humans make AI any better? 인간이 AI를 조금이라도 더 낫게 만들 수 있을까?
Welch Labs traces how the hand-built knowledge graph of 1970s speech recognizer Harpy was swept away by learned hidden Markov models, uses Richard Sutton's "Bitter Lesson" — and Sutton's own 2025 claim that LLMs are its negative example — to ask whether today's language models are the next Harpy, and looks to AlphaGo's shift from imitating humans to learning from experience for what might come after. 1970년대 음성 인식 시스템 하피의 손수 만든 지식 그래프가 데이터로 학습하는 은닉 마르코프 모델에 밀려난 역사에서 출발해, 리처드 서턴의 「쓰라린 교훈」과 "LLM은 오히려 그 반례"라는 2025년 서턴 본인의 발언을 통해 오늘날의 언어 모델이 또 하나의 하피인지 묻고, 인간 모방에서 경험 학습으로 넘어간 알파고에서 그다음 단계의 실마리를 찾는 영상입니다.
Video © Welch Labs — plays via YouTube embed, never re-hosted. Subtitles: machine-assisted (ASR captions → glossary-driven LLM translation); errors possible, corrections welcome. Watch on YouTube 영상 © Welch Labs — YouTube 임베드로 재생되며 재업로드하지 않습니다. 자막은 자동 캡션을 용어집 기반 LLM 파이프라인으로 번역해 오류가 있을 수 있습니다 — 제보 환영합니다. YouTube에서 보기