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AI는 직관을 배울 수 있을까? 얽힘과 정보로 진화하는 새로운 지능[ Can AI learn intuition?]

Автор: 토트샘ThothSaem

Загружено: 2025-06-13

Просмотров: 639

Описание:

세상을 더 깊이 이해하는 인공지능이 필요한 시대.
그 해답은 '정보로 구성된 우주'를 AI가 이해하는 방식에 있습니다.

이 영상에서는 ‘얽힘-엔트로피’를 바탕으로 한 새로운 물리학 이론 IG-RUEQFT와,
양자 신경망(QNN)의 융합이 만들어내는 미래의 AI,
즉 "양자 얽힘 기반 AI 프레임워크(λ-AI)"를 소개합니다.

📌 주요 내용

정보가 우주를 만든다: IG-RUEQFT 입문

QNN과 λμ장, 얽힘의 연결

얽힘 기반 양자 AI 프레임워크 구조

🎯 더 이상 숫자를 계산하는 AI가 아니다.
이제는 의미와 흐름, 직관을 읽는 AI가 필요하다.

#양자AI #QNN #정보물리학 #IGRUEQFT #AI철학 #미래지능 #QuantumAI

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   / @thothsaem  

===================================================

An era in which artificial intelligence that understands the world more deeply is needed.
The answer lies in the way AI understands the 'universe composed of information'.

This video introduces the new physics theory IG-RUEQFT based on 'entanglement-entropy',
and the future AI created by the fusion of quantum neural networks (QNN),
namely, the "quantum entanglement-based AI framework (λ-AI)".

📌 Main contents

Information creates the universe: Introduction to IG-RUEQFT

Connection of QNN and λμ fields, entanglement

Structure of the entanglement-based quantum AI framework

🎯 No longer an AI that calculates numbers.
Now we need an AI that reads meaning, flow, and intuition.

#QuantumAI #QNN #InformationPhysics #IGRUEQFT #AIPhilosophy #FutureIntelligence #QuantumAI

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   / @thothsaem  

AI는 직관을 배울 수 있을까?  얽힘과 정보로 진화하는 새로운 지능[ Can AI learn intuition?]

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