옛날 이야기 - AI 와 ML

2022.01.09

2908

30년 전에 대학원 입학했던 사람입니다. 요즈음은 다들 AI, ML 이야기 하는데 저는 조금 다른 생각을 가지고 있어서 젊은 연구자들과 공유하고 싶습니다.

최근에 ML, AI 관련 자료를 잠시 공부하다가 깜짝 놀랐습니다. 제가 학생이던 때부터 지금까지 30년 동안의 놀라운 발전 때문에... 가 아니라 30년 동안 발전한 것이 너무 없어서요.

농담도 아니고 비꼬는 것도 아닙니다. 하드웨어의 급격한 발전으로 예전에는 생각하기 어려웠던 "무식한 계산"도 이젠 가능하기에 응용분야는 많이 넓어 졌습니다. 하지만 과연 학술적으로 뭐가 발전한 것일지 저는 모르겠습니다.

저희 공학분야에서는 MEMS, neural, nano, fuzzy 등이 어느날 갑자기 떴다가 조용히 사라졌습니다. 좀 과장하면 한 때는 전국의 모든 교수가 저런 분야를 연구 했거든요. 그리고 그 많은 교수들이 (은퇴한 사람빼곤) 이젠 갑자기 AI, ML 이야기 하고 있습니다.

유행에 따라 연구비가 몰리니 젊은 연구자 분들이 연구주제를 자유롭게 선택할 수 없음은 잘 알고 있습니다. 하지만 한때 유행이지만 (뿌리와 깊이가 없는 분야)를 전공하는 경우의 위험성도 생각해 보셨으면 좋겠습니다.

저와 생각이 다른 분들과 논쟁할 생각은 없으니 공격적인 댓글은 사양합니다. 그냥 제 생각이 그렇다구요.

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댓글 14개

나른한 루이 파스퇴르*

2022.01.09

원래 그게 과학 아닌가요

2022.01.09

하드웨어의 발전이 되서 이전에는 못하게 된게 큰 차이가 아닐까요. 적어도 이미지나 자연어 등 몇개의 분야는 딥러닝이 유행이 아니라 AI 이전으로 돌아갈 수 없다고 봅니다. 유행이면 그 학문이 지고 다시 원래 학문으로 돌아가야하는데, 딥러닝 만큼의 성능이 나오면서 대체할 수단 자체가 아예 전무..

대댓글 1개

2022.01.09

이전에는 못하게 된게 -> 이전에는 못하던게 지금은 가능해진게

2022.01.09

공감합니다. 가끔 유행하는 학문을 공부하다보면 그 근본 없음에 대해 놀라는 경우가 여러 번 있죠.

대댓글 2개

2022.01.09

누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.

근본은 없죠 정말 ㅋㅋ 그렇지만 퍼포먼스가 정말 대단하니 유행하는 것 같아요. 정말 대단한 퍼포먼스가 나오니깐요.

2022.01.09

맞아요. 사실 현실적으로 볼 때 근본이고 뭐고 퍼포먼스가 대단하다는게 중요한거긴 하죠. 다만 하면서도 간혹 현타가 와서 그렇지...

2022.01.09

원래 학문이라는게 공학 -> 물리학 -> 수학 순으로 경험 실험에서 이론이 정립해가는 순으로 발전하는거라..
패러데이가 전자기에 관련한 여러 발견하고 맥스웰이 물리학으로 정립하고 수학적인 편미분 방정식 이론 발전하고..
시간이 지나면 AI도 그런 길을 따르겠지. 지금도 ODE나 SDE, GP 이런 논문들 보면 상당히 수학적이더만. 그길을 따라가는 거라고 본다. 지금은 이론적 백그라운드가 미흡해보여도 한 20년 지나면 상당히 앨러간트 해져있을듯.

2022.01.09

원래 과학과 기술은 먼저 실현이 되고 그 다음에 이론적 증명들이 이뤄져왔음.
과학사 좀만 공부하면 알텐데.

2022.01.09

누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.

위에 두 댓글은 과학사 진짜 모르네.. 두 경우 다 많은데.. 뉴턴이랑 아인슈타인은 뭐 실현이 되고 이론 만들었나?? 공학이 물리에 영향을 준 경우가 있는 것 같진 않고 ㅎㅎ 응용 학문이 순수 학문한테 영향을 준 경우가 있기가 어려움 ㅋㅋ 게다가 20세기 이후에는 오히려 이론이 먼저 발전하고 나중에 구현한 경우가 많음 메타물질이나 머신러닝도 이론가들이 제안한건 오래됐음

2022.01.10

그쪽 분야의 학문적 발전을 기주으로 말씀하시면 그런 의견이 타당할 수도 있겠지만 저희 분야에서는 머신러닝방법론을 적용시키기 시작하면서 전에는 못했던 결과들을 내고 있습니다. 이게 다 하드웨어의 발전에 따라 머신러닝이 일반화된 것 덕분이죠.

2022.01.11

도대체 근본이 머죠?? 웬 근본타령… 그럼 수학, 물리학 하세요 ㅋㅋㅋㅋ

2022.01.11

애초에 딥러닝이라는 용어는 뉴럴 네트워크라는 말이 들어가는 순간 가차없이 논문 리젝시켜서 딥 뉴럴 네트워크를 딥 러닝이라 우회적으로 표현하면서 생긴 것임
과거에 떴다가 싹 사라지고 관련 연구 싹 리젝시킨 것도 당시 기준으로는 빛 좋은 개살구라 그랬던 거고
지금은 컴퓨팅 파워가 따라주기 때문에 본격적으로 머신러닝의 시대가 도래한 것임

대댓글 1개

2022.01.11

이 글에 동의함. 솔직히 이론적 진보는 딱히 없지. 그저 하드웨어 엔지니어링의 승리. 이론이 주도하는게 아니라 엔지니어링의 부산물로 결과 좋으니깐 좋다 이러고 있으니 학문에 근본이 없다는거 아니겠나? 활용 잘하는거 뽐내는건 아카데미가 할 게 아니라 인더스트리가 해야지. 데이터가 그리 중요하다면서 그 데이터는 누가 모으나? 누가 더 잘 모을 수 있을까 인더스리 아님 아카데미?

2022.01.16

머신러닝 포함한 CS 알고리즘 분야 쪽만해도 이미 몇백년전에서 수십년전에 근간을 다 만들고 그 위를 쌓아올리는 방식인데 이전과 다른 새로운 이론을 제시하지 않았다고 현재 연구가 뿌리가 없다거나 학술적으로 의미가 없다는 이야기는 말이 맞지가 않네요.

하물며 퍼지나 뉴럴넷이 당시 사장된 이유 잘 알고 있지않으신가요? 산업에서 도저히 써먹을 수준이 아니였죠. 그나마 기술 발전으로 성능이 유효해지면서 최근에 연구가 다시 시작한겁니다. 뿌리와 깊이 그리고 유행을 말하기 전에 공학의 가장 중요한 목적이 어떤 것인지 되새겨보시길 바랍니다. 저 역시 연구분야의 선택에 유행만을 따르는 건 위험한 일이고 머신러닝과 딥러닝이 만능은 아니라고 생각하지만 비약이 심한 의견인것 같습니다.

마지막으로 한 연구 분야를 뿌리 없는 기술로 매도하고 다른 의견을 받지 않는다고 언급한 건 꽤나 어른스럽지 못하고 비겁한 말인것 같습니다. 연구선배이자 인생선배다운 태도를 보여주셨으면 더 좋았을 것 같네요.

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