AI 연구자분들은 수학이 얼마나 중요하다고 생각하시나요?

2022.04.02

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안녕하세요! AI application 분야에 관심이 있는 학생입니다.

연구실이 AI가 아닌 cs 분야인데 해당 분야에 AI를 적용하는 것을 주된 연구로 삼고 있습니다.

연구실에서는 딥러닝에 대한 수학적 이해 없이 모델의 스킴(?)만 이해해서 적용하고 그걸 바탕으로 성과를 내는 실정입니다.

물론 그런 연구가 의미가 없다는 것은 아니지만

제대로 알고 연구를 해야 의미가 있을 거라는 생각이 많이 듭니다.

AI 분야에서 최첨단 연구를 하시는 분들은 연구에 있어 수학이 얼마나 중요하다고 생각하시는지

또 최첨단 연구를 위해서 수학이 어느정도(ex 실해석)까지 필요하다고 생각하시는지 궁금합니다.

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댓글 10개

2022.04.02

수학은 방대한 학문이고 각 분야가 일렬로 줄 서 있지 않습니다. 그리고 이공계에서 사용하는 도구들은 대부분 수학과 대학원 이상의 응용수학 분야에서 만들어집니다. 학부 수학 몇 과목 듣는다고 될 일이 전혀 아닙니다.

그냥 자신의 분야에서 수학적으로 엄밀한 (그나마) 논문들을 보시고 열심히 따라가 보는 것이 최선인 듯 합니다.

대댓글 1개

2022.04.04

감사합니다. 제가 너무 제대로 알아야한다는 생각에 집착하는 건 아니였나 생각해보게 되네요.

2022.04.02

그냥 머 중요는 한데 무슨 수학자가 되려는 마냥 수학을 엄청 깊게 파려고 하는 사람들 보면 AI 연구하는 사람 입장에서는 시간 아깝다는 생각밖에 안듭니다.

2022.04.03

수학이 깊은 수준까지는 필요없는 분야 위주로 연구하는걸 업으로 삼아도 현재는 수요가 충분하지만 결국 수학적 사고를 깊이 할 수 있는 연구자 (경쟁자)와 달리, 그것 밖에는 못한다는 한계는 분명히 있겠습니다

2022.04.03

ML/DL은 학문적으론 cs보단 응용 수학에 가깝다고 생각해서 수학은 당연히 중요하다고 생각합니다. 물론 뭐 수학 전공자들만큼 깊게 들어가야 할 필요까진 없겠지만 적어도 본인 연구 분야의 논문을 읽었을 때 나오는 수식들을 크게 무리 없이 해석할 수 있을 정도는 되어야 이것저것 해볼 수 있지 않나 싶네요. 학부 수준의 미적분, 선형 대수, 확통 정도는 그래도 익숙한 수준으로는 공부해놔야 한다고 생각합니다.

2022.04.03

Application 하는 사람들은 하나도 모르는사람들도 많습니다. 저도 그런케이스이긴한데 탑컨퍼 논문은 잘나와요 어차피 이론보다는 성능을 보는 경우가 많기때문이죠. 물론 미래까지 보면 수학을 어느정도는 해야됩니다

2022.04.03

AI내에서도 최적화 같이 수학이 매우 중요한 영역도 있고 덜 중요한 영역도 있고 그렇죠.

2022.04.03

ai application 이라해서 범위를 지정하면
예컨데, 비전에서는 cvpr,iccv,eccv 있겠고 nlp에서는 naacl, emnlp가 있겠네요
솔직히 말해서 대학때 공업수학 이해 수월한정도면 상관없다고 봄. 즉 대학교 수학만 잘 따라가면 문제없음
그리고 수학은 그때그때마다 필요할때 보면 됨. 어짜피 대학생때 선형대수나 미적분학을 배우잖아요.
vision 같은 경우 메트릭스로 표현하고 이것저것 조작하니깐 선형대수적 사고가 도움이 될수있을거 같고,
머 딥러닝이니 backprogation할때 partial differentiation에 대한 개념이 미리있었음 좋겠지요.

근데 솔직히 cvpr논문 나오는거 보면 그 아이디어를(모델 아키텍처 바꿔서 성능 높이고...머 그런) 수학적으로 풀어내는게 좀 필요하지, 수학적으로 멀 증명하고 막 그런게 많지 않음. 나오면 그때마다 보면 됨

(근데 optimization 분야는 그냥 mathmatical 한게 많더군...)

2022.04.03

제 생각엔, 연구와 논의를 위해 필요한 테크닉으로서 수학이 필요한건 너무나 당연하고, 본인의 연구목적에 맞춰서 수학을 공부하고 발전시키면 되는것 같아요.
(혼자서 논문을 읽을 수 있고 모르면 찾아서 스스로 학습할 수 있을정도로??)

개인적으론, 아주 간단한 수식이라도 수리적인 표현을 사용하는 습관이 중요하다고 생각합니다.
왜냐하면, 나의 연구 내용을 수리적으로 표현했을 때, 연구의 범위, 한계, 함의 등이 명확하게 구분되더라고여,

수리적으로 표현하면서 연구의 내용이 구체적으로 변한달까?

연구를 하다보면, 연구가설로 다루고자한 내용이 수리적으로 표현하다보면, 최초의 목적과 연구가설이 서로 부합하지 않다고 판단되는 경우가 종종있더라고여, 그럴때엔 왜 가설의 모형과 나의 의도가 하나의 수리적 방법으로 표현이 불가능한지, 그 이유는 무엇일까? 고민하다 보면 다양한 방식으로 연구를 개선하고 나아가게 되는것 같아요.

수학을 공부하는 것은 수학적 사고방식을 연구에 접목할 수 있는 장점을 제공해준다고 생각되고, 연구에 필요한 다른 능력과 마찬가지로 충분히 있으면 부족한 것보단 좋다고 생각합니다.

마지막으로, 어떤 능력을 우선하여 연구를 개선할지 선택은 연구자 개인의 몫이라 생각됩니다. 연구에는 왕도가 있을까요?

연구를 위해 어떠한 방식을 채택하는가는 작성자께서 시행착오를 겪으시며 최적화하시는게 좋은 것 같습니다.

대댓글 1개

2022.04.04

좋은 의견 감사합니다 :)

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