카카오 계정과 연동하여 게시글에 달린
댓글 알람, 소식등을 빠르게 받아보세요

가장 핫한 댓글은?

옛날 이야기 - AI 와 ML

2022.01.09

14

2289

30년 전에 대학원 입학했던 사람입니다. 요즈음은 다들 AI, ML 이야기 하는데 저는 조금 다른 생각을 가지고 있어서 젊은 연구자들과 공유하고 싶습니다.

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.

농담도 아니고 비꼬는 것도 아닙니다. 하드웨어의 급격한 발전으로 예전에는 생각하기 어려웠던 "무식한 계산"도 이젠 가능하기에 응용분야는 많이 넓어 졌습니다. 하지만 과연 학술적으로 뭐가 발전한 것일지 저는 모르겠습니다.

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.

유행에 따라 연구비가 몰리니 젊은 연구자 분들이 연구주제를 자유롭게 선택할 수 없음은 잘 알고 있습니다. 하지만 한때 유행이지만 (뿌리와 깊이가 없는 분야)를 전공하는 경우의 위험성도 생각해 보셨으면 좋겠습니다.

저와 생각이 다른 분들과 논쟁할 생각은 없으니 공격적인 댓글은 사양합니다. 그냥 제 생각이 그렇다구요.

카카오 계정과 연동하여 게시글에 달린
댓글 알람, 소식등을 빠르게 받아보세요

댓글 14개

나른한 루이 파스퇴르*

2022.01.09

원래 그게 과학 아닌가요

2022.01.09

하드웨어의 발전이 되서 이전에는 못하게 된게 큰 차이가 아닐까요. 적어도 이미지나 자연어 등 몇개의 분야는 딥러닝이 유행이 아니라 AI 이전으로 돌아갈 수 없다고 봅니다. 유행이면 그 학문이 지고 다시 원래 학문으로 돌아가야하는데, 딥러닝 만큼의 성능이 나오면서 대체할 수단 자체가 아예 전무..

대댓글 1개

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

2022.01.09

공감합니다. 가끔 유행하는 학문을 공부하다보면 그 근본 없음에 대해 놀라는 경우가 여러 번 있죠.

대댓글 2개

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

댓글쓰기

게시판 목록으로 돌아가기

앗! 저의 실수!
게시글 내용과 다른 태그가 매칭되어 있나요?
알려주시면 반영해드릴게요!