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글 '옛날 이야기 - AI 와 ML'에 대한 생각
2022.01.09
11
3597
저는 딥러닝을 전공을 하려는 사람들이 이런 글을 보고 섣불리 판단 할 수 있으니 저의 의견을 쓰겠습니다.
자기가 좋아하고 딱히하고 싶은게 없다면 시대의 트렌드를 따라가는게 맞습니다.
"최근에 ML, AI 관련 자료를 잠시 공부하다가 깜짝 놀랐습니다. 제가 학생이던 때부터 지금까지 30년 동안의 놀라운 발전 때문에... 가 아니라 30년 동안 발전한 것이 너무 없어서요."
흠...어떤 부분에서죠? gpt3나 bert만 보아도 너무 대단하지 않나요? 그때 당시 semi-supervised learning이 강력하다는 것을 생각이나 했나요? 매년 쏟아나오는 cvpr, nips, iclr 논문이 너무 색다르지 않나요? 발전한게 없다고 느끼는게 딥러닝이라는 뿌리가 변하지 않아서 발전하지 않았다고 생각하는거 아닌가요? 과학은 쌓음으로 성장하는건데 당연히 밑에 논리적 하자가 없거나 대안이 없는 이상 바꿔치지 않겠죠. 하지만 그위에 핀 잎들은 굉장히 화려합니다.
미적분을 뉴턴시기에 배우고서 현대에와서 수학은 변한게 없다고 말하는 것 처럼요.
"저희 공학분야에서는 MEMS, neural, nano, fuzzy 등이 어느날 갑자기 떴다가 조용히 사라졌습니다. 좀 과장하면 한 때는 전국의 모든 교수가 저런 분야를 연구 했거든요. 그리고 그 많은 교수들이 (은퇴한 사람빼곤) 이젠 갑자기 AI, ML 이야기 하고 있습니다."
그게 어떻다는거죠? 당연히 이론이 현실 문제를 잘 풀지 못하면 다른 대안을 생각해야죠. fuzzy나 genetic algorithm이 옛날에 인공지능이다 머다 할때가 있었는데 한계를 금방 깨닫고 조용해졌죠? 그게 ai나 ml을 하지 말아야 하는 이유인가요?
당연히 과학자라면 시대에서 요구하거나 돈이 흐르는 곳에 관심도 가져야되고 시도도 해봐야 되는거 아닌가요? 그러면 fuzzy한 사람은 계속 fuzzy 이야기만 하나요?
제 생각이 그렇다는거입니다. 비판할 생각은 1도 없습니다.
자기가 좋아하고 딱히하고 싶은게 없다면 시대의 트렌드를 따라가는게 맞습니다.
"최근에 ML, AI 관련 자료를 잠시 공부하다가 깜짝 놀랐습니다. 제가 학생이던 때부터 지금까지 30년 동안의 놀라운 발전 때문에... 가 아니라 30년 동안 발전한 것이 너무 없어서요."
흠...어떤 부분에서죠? gpt3나 bert만 보아도 너무 대단하지 않나요? 그때 당시 semi-supervised learning이 강력하다는 것을 생각이나 했나요? 매년 쏟아나오는 cvpr, nips, iclr 논문이 너무 색다르지 않나요? 발전한게 없다고 느끼는게 딥러닝이라는 뿌리가 변하지 않아서 발전하지 않았다고 생각하는거 아닌가요? 과학은 쌓음으로 성장하는건데 당연히 밑에 논리적 하자가 없거나 대안이 없는 이상 바꿔치지 않겠죠. 하지만 그위에 핀 잎들은 굉장히 화려합니다.
미적분을 뉴턴시기에 배우고서 현대에와서 수학은 변한게 없다고 말하는 것 처럼요.
"저희 공학분야에서는 MEMS, neural, nano, fuzzy 등이 어느날 갑자기 떴다가 조용히 사라졌습니다. 좀 과장하면 한 때는 전국의 모든 교수가 저런 분야를 연구 했거든요. 그리고 그 많은 교수들이 (은퇴한 사람빼곤) 이젠 갑자기 AI, ML 이야기 하고 있습니다."
그게 어떻다는거죠? 당연히 이론이 현실 문제를 잘 풀지 못하면 다른 대안을 생각해야죠. fuzzy나 genetic algorithm이 옛날에 인공지능이다 머다 할때가 있었는데 한계를 금방 깨닫고 조용해졌죠? 그게 ai나 ml을 하지 말아야 하는 이유인가요?
당연히 과학자라면 시대에서 요구하거나 돈이 흐르는 곳에 관심도 가져야되고 시도도 해봐야 되는거 아닌가요? 그러면 fuzzy한 사람은 계속 fuzzy 이야기만 하나요?
제 생각이 그렇다는거입니다. 비판할 생각은 1도 없습니다.
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