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글 '옛날 이야기 - AI 와 ML'에 대한 생각

2022.01.09

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저는 딥러닝을 전공을 하려는 사람들이 이런 글을 보고 섣불리 판단 할 수 있으니 저의 의견을 쓰겠습니다.
자기가 좋아하고 딱히하고 싶은게 없다면 시대의 트렌드를 따라가는게 맞습니다.

"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."

흠...어떤 부분에서죠? gpt3나 bert만 보아도 너무 대단하지 않나요? 그때 당시 semi-supervised learning이 강력하다는 것을 생각이나 했나요? 매년 쏟아나오는 cvpr, nips, iclr 논문이 너무 색다르지 않나요? 발전한게 없다고 느끼는게 딥러닝이라는 뿌리가 변하지 않아서 발전하지 않았다고 생각하는거 아닌가요? 과학은 쌓음으로 성장하는건데 당연히 밑에 논리적 하자가 없거나 대안이 없는 이상 바꿔치지 않겠죠. 하지만 그위에 핀 잎들은 굉장히 화려합니다.
미적분을 뉴턴시기에 배우고서 현대에와서 수학은 변한게 없다고 말하는 것 처럼요.

"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."

그게 어떻다는거죠? 당연히 이론이 현실 문제를 잘 풀지 못하면 다른 대안을 생각해야죠. fuzzy나 genetic algorithm이 옛날에 인공지능이다 머다 할때가 있었는데 한계를 금방 깨닫고 조용해졌죠? 그게 ai나 ml을 하지 말아야 하는 이유인가요?
당연히 과학자라면 시대에서 요구하거나 돈이 흐르는 곳에 관심도 가져야되고 시도도 해봐야 되는거 아닌가요? 그러면 fuzzy한 사람은 계속 fuzzy 이야기만 하나요?

제 생각이 그렇다는거입니다. 비판할 생각은 1도 없습니다.

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댓글 11개

2022.01.09

공감합니다. 아래 글을 보면서 지금 글과 같은 생각을 했었는데 글재주가 없어 풀어내지 못하고 있었네요. 대신 이런 글을 써주셔서 감사할 따름입니다.

IF : 5

2022.01.09

제가 대학원생 시절에 이런 얘기를 정말 많이 들었습니다 ㅋㅋㅋㅋㅋ 경력 지긋하신 PI들이 젊은 교수들 프레젠테이션 하는거 보면서 "그래서 그게 뭐가 대단한데? 쏘왓? 옛날에 다 했던거잖아?" 하는 말을 정말 많이 하는데 그럴 때마다 그 PI의 지도학생이었던 저는 그 자리에서 정말 사라지고 싶더라고요. 그래서 당신들은 얼마나 혁신적인 걸 세상에 내놓고 있는지, 최근 실적은 그사람들보다 낫긴 한지(물론 실적도 상당히 정치적인 영역입니다만)......

IF : 1

2022.01.09

내가 잘 몰라서 그런건가 나는 30년까지 안가고 지난 10년(2010-2020)만봐도 좀 놀라운데 ㅋㅋ

대댓글 2개

2022.01.09

ㄹㅇ. 오히려 어설프게 찔러본 사람이 더 그런 말 많이 하는 듯.

2022.01.09

레이어 덕지덕지 붙이고 나온 alexNet이 2012년에 나왔는데 10년딱 지났네요 저도 느낀바로는 10년동안 엄청 성장한거 같네요 ㅋㅋㅋㅋ

2022.01.09

ㄹㅇ 공감.
근데 bert나 gpt-3는 semi- 보다 self-supervised learning으로 이야기하는 게 더 정확할 듯.

대댓글 2개

2022.01.09

bert나 gpt-3가 semi-supervised이라는 말은 아니였어요 그냥 별개로 semi supervised 개념자체를 그때 당시에 상상도 할 수 없었다 이런 말에서 했습니다.
근데 전체적 과정을 보면 bert나 gpt3를 각 도메인 specific하게 다시 fine-tuning하는게 다수라서
gpt3를 사용한다는게 self-supervised으로 Language model만든후 domain-specific fine-tuning인 supervised learning 을 하는것이니, semi-supervised이라고 해도 머 딱히 하자가 있어보이진 않아보입니다만

2022.01.09

맞아요 근데 bet나 gpt3 딱 언어모델만 보면 self-supervised learning이라는 표현이 맞습니다

2022.01.09

논리적인 것처럼 보이는 여러 말들을 만들지만.. 지금 AI 대학원에 있는 애들은 자기가 하는게 훗날 짱 먹어야 하니 그냥 공감 누르고 가는듯. 사람이란게 이성적인 것보단 결과를 정해놓고 거기다가 논리를 대입하는 경우가 많아서.

대댓글 1개

2022.01.09

'사람이란게 이성적인 것보단 결과를 정해놓고 거기다가 논리를 대입하는 경우가 많아서'의 예시가 이말인가요?ㅋㅋ
'지금 AI 대학원에 있는 애들은 자기가 하는게 훗날 짱 먹어야 하니 그냥 공감 누르고 가는듯'
이런 글들은 ai대학원애들이 누른다라는 결과를 정해놓고
논리적인 것처럼 보이는 뎃글...

사람이란게 일단 자신의 생각과 반대대면 일단 부정하는 경우가 많아서.
도도한 시몬 드 보부아르*

2022.01.10

뭔 semi supervised learning이 옛날엔 상상도 못했다는거임???

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