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AI 응용연구 한계?

2021.01.06

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석사 졸업 후 제조사에서 인공지능 응용 연구를 하고 있습니다.
도메인과 석사 학위는 ML을 method tool로 활용한 기계 신호처리 쪽입니다.

앞만 보면서 달려오다가 요즘 드는 생각이 인공지능이 현 도메인에서 문제를 해결할 수 있는 지도 의심스럽고, 주변에 휩쓸려 너도나도 인공지능이라고 외치는 것처럼 우겨넣고 있는 건 아닌지 한계인지 달려야하는지 나 자신이 의심스러워서 질문드립니다.

1. 현 제조 도메인에서 데이터 부족 및 안전과 관련된 정확성의 문제로 인공지능을 적용하기가 쉽지않은 데, 인공지능과 맞지 않은 문제 적용 분야인 기계만의 문제인가? 아니면 다른 도메인에 인공지능을 연구한 응용 연구에서도 그러한가?

2. 기계 도메인만의 문제라면 도메인을 변경하여 박사학위를 진학하는 것이 가능한가?

3. 도메인의 문제가 아니라면, 이게 공부를 더 해서 해결될 일인가 아니면 미친듯이 공부하고 회사에서 열심히 해서 기술의 진보를 이루어야하는 문제인가?


여러분의 생각이 궁금합니다. 쓸모없는 생각이라면 열정적인 여러분께 회초리도 감사드립니다.

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댓글 3개

2021.01.06

AI 코어기술은 앞으로 승자독식으로 일부 연구자들 외에는 살아남지 못하는 분야가 될 가능성이 높아 보입니다. 그렇지만 타분야 도메인을 기반으로 응용하는 쪽은 상당히 오랫동안 프리미엄을 누리다가, 그냥 당연히 사칙연산처럼 알아야하는 기초 기술화가 진행되지 않을까 싶어요. OpenAI 등이 하고 있는 것들을 보면 당장 AI가 풀 수 없는 문제의 한계를 걱정할 때는 아닌 것 같습니다. 어쨌거나 AI 분야의 진보를 늦게라도 따라가는 정도로 공부만 해도 자기 전문 분야를 갖고 있으면 성과를 낼 수 있을 것 같습니다. 다만 계란을 한 부대에 넣지 않는 느낌으로 몇 개의 문제를 동시에 풀어서 위험을 분산할 필요는 있어보입니다.
Emmanuel Le Roy Ladurie*

2021.01.06

mission critical한 도메인에 AI 못씀. 100프로 검증이 불가능하기 때문

2021.01.06

1. 데이터 부족이나 안전과 관련된 정확성 문제가 아니라 상관관계로 안전을 담보할 수 있는 원리적 방법이 존재하지 않습니다. 애초에 안전과 관련된 분야에서 회귀분석을 쓰려면 정말 엄밀한 입증을 해야 하지만 실제로 그런 입증 방법조차 이해 못하는 기업/랩이 넘쳐나는 세상이죠. 특히 CS는 과학적 방법론에 대해서 다른 공대보다도 더 배우지 않는 분야여서 CS가 회귀분석을 이용한 연구를 한다는건 개그입니다.

2. 회귀분석 안쓰는 분야 찾아보기 힘듭니다. 하지만 회귀분석만으로 도메인에서 학위를 받는다는 것도 사실상 불가능하죠.

3. 기술의 진보와 아무 상관 없습니다. 방법론만 잘 적용하면 되는데 방법론도 모르고 무분별하게 적용하는게 문제에요.

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