Nature Machine Intelligence

Nature 자매지 논쟁 재밌게 보고 있습니다.

둘 다 서로의 입장 차가 있는 거겠죠. 서로의 분야를 존중합니다 (연구하느라 안그래도 힘들잖아요? ㅠ).

Machine Learning 에서도 Nature 자매지가 있습니다. Nature Machine Intelligence 라고요.

여기 저널도 좋은 것 같습니다만, ML 커뮤니티 내에서는 관심은 많이 받지는 못합니다.
(수준이 떨어지는 것 보다는 여러 이슈가 있는 듯 해요)


제가 요새 하고 있는 benchmark가 ML 탑티어 학회랑 Nature Machine Intelligence랑 Nature 본지에도 두편이나 나오고 했거든요 (넷 컴에도 몇편 나왔고).

근데 보통 성능 향상의 비약적인 정도나 방법론적 파괴력은 단연 ML 학회가 있었고, 심지어 코드 공개나 reproducibility도 차이가 많이 났습니다.

Nature 쪽에서 냇던 논문들은 ML 외적인 결과적 impact 해석을 잘 했고, 그런 글을 보는 것도 재미가 있었습니다 (빽빽해서 읽기 어렵더군요). 좀 더 현실적인 적용과 impact도 크더라구요.

Nature 쪽 논문은 생물/화학쪽 대가 그룹이 join 해서 저자진에 이름이 있는 경우가 많더군요. 저도 나중에 Nature를 도전하면서 화학/생물 전공자들과 손잡고 융합연구를 하는 상상을 합니다.

ML 전공자들에게는 3대 학회 (NIPS/ICML/ICLR)의 위상이 정말 높고 그 학회의 테크니컬 수준 또한 소위 poster라고 할지라도 굉장히 높은 것 같아요. 그렇기 때문에 ML 전공자들이 이 학회를 제외한 Nature MI 등의 ML Nature 자매지에 관심이 안가는 것도 이유가 있죠 (하지만 좋은 저널인 것 처럼 보여요).

여기서 poster라고 부르는게 타 분야 poster랑 느낌이 많이 달라요. 예컨에 turing 상 받은 judea pearl 은 노년의 나이에도 직접 포스터 발표를 하구요, 또 다른 turing 상 수상자인 yann lecun도 백팩 매고 다니면서 workshop poster (본지 poster보다 아랫급)를 직접 보러다니더라구요. CS 쪽에서 이런 자유로운 디스커션을 중시해서 poster 발표 자체가 굉장한 자부심이에요. 참고로 최근 NIPS에서는 oral 발표를 아예 없애고 전원 포스터 발표를 하기도 했어요.

두서없이 많은 글 써는데, 결론은 ML 분야도 자매지가 있답니다. 저는 NIPS랑 거기랑은 때려 죽어도 안바꿀 것 같은데, Nature 본지는 꼭 써보고 싶습니다. (딥마인드 들어가서...)

그런데 바이오 쪽에서 논문 내는건 또 다른 느낌일 것 같아요. 실험도 훨씬 느리고 불확실성도 크지요. 고생 많이 하는 것 잘 알고 있습니다. 꼭 논문 1편의 가치가 분야를 넘어서 1:1 대응이 될 것 같지는 않아요. 바이오로 네이처 자매지를 쓰는 것은 엄청난 일 일것 같다고 상상해봅니다.