AI 연구하시는분 생각을 듣고 싶습니다

2023.11.26

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AI에 대한 지식이 적어 글의 주장이 논리적이지 않을 수 있다는 점 미리 양해 부탁드립니다.

AI나 데이터과학이라는 것이 결국 데이터를 넣고 학습을 시키면 성과가 나오는 구조인데

결국 중요한것은 학습의 방법보다는 데이터 그 자체인것 같습니다.

인간의 학습에서 공부하는 방법도 중요하긴 하나 결국 머리좋고 공부량 많은 사람이 잘하는 것처럼

질 좋고 양 많은 데이터와 NPU를 가져올 수 있는 자본이 있는 미국이나 중국이 우세할 수 밖에 없는 것 같습니다.

역전파를 통한 가중치 조정 알고리즘의 발명 이후로 AI 방법 학습론에 혁신이 있었다고는 생각하지 않습니다.(제가 무지해서 그런 것일수도 있고요)

그렇다면 국내를 포함한 세계 각국은 어떤 목적으로 AI를 연구하는 것인지 궁금합니다.

특수한 상황에 적합한 소규모 AI를 개발한다고 보아야 할까요?

아니면 알고리즘의 개선방안을 연구한다고 보아야 할까요?

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댓글 11개

2023.11.26

데이터도 중요하지만 학습 방법에 따라 성능 차이가 매우 큽니다. 당장 ResNet, Transformer, self-supervised learning 이나 Generative model 발전 역사를 들여다보면 알 수 있습니다.

물론 궁극적인 AI 성능은 데이터나 하드웨어 자본 싸움에 크게 좌우되지만 애초에 그런 투자를 이끌어낸 것도 학습 방법에 대한 AI 연구자들의 성과가 있기에 가능한거죠.

2023.11.26

누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.

질문전에 최소한의 공부(기본코스 하나라도)는 하셔야 할듯.

2023.11.26

개인적으로는 ai는 하드웨어 싸움인 것 같아요

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