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- 그런데를 왜 가는지가 더 궁금한데..
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- BI쪽을 잘 몰라서 대답하기 좀 부담스럽긴 하지만, 작성자님보다 더 극단적으로 전공을 바꾼 사례는 꽤 많습니다.
해당 전공이 단순히 취업이 잘된다는 이유로 바꾼 사람들은 십중팔구 망하지만, 작성자님 처럼 겹치는 부분이 있어 공부하다보니 관심가는 분야가 바뀌어 전공을 바꾼 경우는 실패 사례를 거의 보지 못했습니다.
결정적으로, 대학교에서 교수하고 계신 분들은 정도의 차이가 있을 뿐 모두 연구분야를 바꾸신 분들입니다.
왜냐면 그분들 시대에 핫했던 기술 중에 지금 핫한 기술은 없거든요.
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- 학생이라도 멀쩡했으면 펀딩 하나라도 땃을텐데 에휴... 아쉽네요
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- 이런 무지한 학생들만 있는 랩에 무슨 과제를 줍니까 에휴... 교수님이 고생이시네
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- k>=ist>sp>>>>yk>>>>>>>ssh 이런 느낌인데 연구환경만 따지면
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앞으로는 대학원을 더 많이 가는 시대가 될듯...
2024.01.19
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AI 는 이미지, 언어 같은 고차원 데이터들을 manipulation 하는데 성공했다. 인간은 픽셀 이미지 같은 1000x1000 (백만) 차원의 데이터를 inspection 할 수 있는 능력이 부족하다. 기껏해야 2~3 차원 공간속에서 주로 사고 할 수 있었다. 이러한 이유로 과거 논문들의 많은 실험도 2-3 차원의 toy problem 수준에서 행해졌다.
AI 는 인간이 컴퓨터라는 툴로 백만 차원의 데이터도 다룰 수 있다는것을 깨닫게 해주었다. 자연어 같은 수 천의 길이를 가지는 복잡한 시퀀스 데이터도 다룰 수 있다는 사실도 일깨워주었다. 과거에 이러한 고차원 공간을 탐험하는 일은 High-Dimensional Statistics 나 Abstract Geometry 같이 '고오-급 수학'을 이해하는 극소수의 수학자들에게나 허락된 것으로 생각되었다. 그러나 대중들은 이제 실생활에서 접할 수 있는 픽셀 이미지, 자연어같은 고차원 데이터들을 굳이 고오급 수학을 이용하지 않더라도 AI 를 통해 '쉽게 주물럭' 거릴수 있다는것을 깨닫게 된것이다. AI가 꽤나 큰 기술 민주화를 이루어 낸 것이다.
낮아진 기술장벽은 많은 대중들을 과학기술의 영역으로 끌어들일것이다. 이미 AI 에 매료된 많은 MZ들이 대학원 진학을 희망하고 있지 않은가? 그들중에는 사기업에 들어가서 50-60 꼰대들 밑에서 기계부품처럼 일하느니 더 진보적이고 첨단의 영역에서 자기계발이 가능한 대학원이 좋은 선택이라고 생각하는 사람들도 있을것이다. 어쨌든 AI 는 사람들에게 숨겨져 있던 자연 탐구라는 순수한 욕망을 해결하는데 큰 역할을 했고 앞으로도 할것으로 보인다.
이미 대기업들의 많은 공장에서는 생산 자동화가 이루어졌고 인간 노동자가 개입할 부분은 많지 않다. 앞으로 자동화 경향은 더 거세질것이고 이는 셀 수 없이 많은 실업자를 만들어낼것이다. '기업의 목적은 최대 이윤 추구' 라는 현대 초자본사회 시대에서 자동화(무인화)는 피할수 없는 기업의 방향성인것이다. 이로 인한 제품의 잉여생산물과 초과 이익들은 그 기업의 대주주, 경영진, 임원이 대부분 가져갈것이다. 이제 막 기업에 진입한 양민 신입사원 나부랭이에게는 떨어질 부스러기도 거의 없다. 이런 시점에 대기업에 들어가 나이 40-50이 되어 짤릴바에는, 지금부터라도 첨단의 영역에서 자기 계발을 시작하여 경쟁력있는 한 인간으로 우뚝서는 희망을 가져본다.
제레미 리프킨의 <노동의 종말> 이라는 책을 보면, 자동화로 인한 대량실업이 제 3의 영역의 발달을 촉진시킬것이라고 한다. 이는 공공서비스, 자원봉사, 나눔, 사회적 기업같은 비영리 단체(혹은 행위) 를 말한다. 이러한 상황에서, 정부에서도 극단적 자본주의체제 사고에서 벗어나 어느정도 복지국가로의 방향전환 (EU 같은) 이 필요함을 점점 느끼고 있을것이다.
AI 는 인간이 컴퓨터라는 툴로 백만 차원의 데이터도 다룰 수 있다는것을 깨닫게 해주었다. 자연어 같은 수 천의 길이를 가지는 복잡한 시퀀스 데이터도 다룰 수 있다는 사실도 일깨워주었다. 과거에 이러한 고차원 공간을 탐험하는 일은 High-Dimensional Statistics 나 Abstract Geometry 같이 '고오-급 수학'을 이해하는 극소수의 수학자들에게나 허락된 것으로 생각되었다. 그러나 대중들은 이제 실생활에서 접할 수 있는 픽셀 이미지, 자연어같은 고차원 데이터들을 굳이 고오급 수학을 이용하지 않더라도 AI 를 통해 '쉽게 주물럭' 거릴수 있다는것을 깨닫게 된것이다. AI가 꽤나 큰 기술 민주화를 이루어 낸 것이다.
낮아진 기술장벽은 많은 대중들을 과학기술의 영역으로 끌어들일것이다. 이미 AI 에 매료된 많은 MZ들이 대학원 진학을 희망하고 있지 않은가? 그들중에는 사기업에 들어가서 50-60 꼰대들 밑에서 기계부품처럼 일하느니 더 진보적이고 첨단의 영역에서 자기계발이 가능한 대학원이 좋은 선택이라고 생각하는 사람들도 있을것이다. 어쨌든 AI 는 사람들에게 숨겨져 있던 자연 탐구라는 순수한 욕망을 해결하는데 큰 역할을 했고 앞으로도 할것으로 보인다.
이미 대기업들의 많은 공장에서는 생산 자동화가 이루어졌고 인간 노동자가 개입할 부분은 많지 않다. 앞으로 자동화 경향은 더 거세질것이고 이는 셀 수 없이 많은 실업자를 만들어낼것이다. '기업의 목적은 최대 이윤 추구' 라는 현대 초자본사회 시대에서 자동화(무인화)는 피할수 없는 기업의 방향성인것이다. 이로 인한 제품의 잉여생산물과 초과 이익들은 그 기업의 대주주, 경영진, 임원이 대부분 가져갈것이다. 이제 막 기업에 진입한 양민 신입사원 나부랭이에게는 떨어질 부스러기도 거의 없다. 이런 시점에 대기업에 들어가 나이 40-50이 되어 짤릴바에는, 지금부터라도 첨단의 영역에서 자기 계발을 시작하여 경쟁력있는 한 인간으로 우뚝서는 희망을 가져본다.
제레미 리프킨의 <노동의 종말> 이라는 책을 보면, 자동화로 인한 대량실업이 제 3의 영역의 발달을 촉진시킬것이라고 한다. 이는 공공서비스, 자원봉사, 나눔, 사회적 기업같은 비영리 단체(혹은 행위) 를 말한다. 이러한 상황에서, 정부에서도 극단적 자본주의체제 사고에서 벗어나 어느정도 복지국가로의 방향전환 (EU 같은) 이 필요함을 점점 느끼고 있을것이다.
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