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20/01/19 13:48
왜 저렇게 썼는지 기억이 안나서 다시 읽어봤습니다만, 아마 이렇게 생각했을 듯 싶네요.
글을 읽으면 머신러닝에 계산기라는 단어를 쓰면서 마치 머신러닝이 계산을 도와주는 도구인듯 글을 쓰고 있어서요. 마치 머신러닝이라는 하드웨어가 있고 그 하드웨어가 엄청난 계산을 해줘서 분석을 도와준다는 것 처럼요. 데이타 분석엔 엄청난 양의 계산 분량이 있고 그걸 가속하기위해 여러가지 디바이스들을 사용하긴 합니다만 그렇다고 그게 머신러닝인건 아니죠. 사실 그 모든 하드웨어들은 현재 AI붐 이전에도 대부분 존재하고 있던 하드웨어 들입니다. 머신러닝이라는 건 하드웨어 관점이 아니라 알고리즘이고요. 그러니 계산기라는 말을 하는 건 잘못된 시각이라고 봅니다.
20/01/19 14:00
말씀은 전공자이신 것처럼 하시는데 알파고만 해도 나온지 이미 근 4년인데 아직 계산기라는 관점을 받아들이지 못하고 잘못된 시각이라 하시는게 이해가 안되네요..
20/01/19 14:13
알파고 나오기 이전 대중들의 시각은 바둑은 계산해야하는 경우의 수가 너무 많아 컴퓨터가 사람을 따라잡기 힘들다는 의견이 지배적이었고, 알파고는 모든 경우의 수를 다 계산하는게 아니라 학습한 정보를 바탕으로 계산할 영역을 합리적으로 줄여나가면서 충분히 계산가능하다는걸 보여준 지 이미 4년입니다.
비단 알파고가 아니라도.. 애초에 머신 러닝이 해답을 찾아가는 과정이라는 걸 아신다면 계산기란 관점이 잘못된 시각이라하기 어려우실 것 같은데요
20/01/19 14:17
제 말을 이해 못하셨네요. 계산기란 말은 일종의 하드웨어 관점이고, 머신러닝은 알고리즘입니다.
머신러닝이라는 알고리즘이 컴퓨터라는 계산기위에서 돌아가는 거죠. 그러니 계산기라고 말하는 건 잘못된 관점이라는 거죠. 덧붙여 기존의 계산기와 비교했을때 머신러닝이 계산할 영역을 합리적으로 줄여나가는 건 아니라고 생각하고요. 그냥 답을 찾는 방법이 전혀 다르다고 생각합니다.
20/01/19 14:32
(수정됨) 플레인스무디 님// 요새 사기꾼이 많이 꼬여서~라면서 하시는 말씀이 정작 머신러닝이나 컴퓨터 공학을 잘 모르는 사람이 하는 말인게 너무 티나서... 신기하네요 이쪽 ------- 하실 말씀들이 아닌 것 같은데
20/01/19 14:37
(수정됨) Supervenience 님// 그럼 본인이 잘못알고 있다는 생각은 안해보시나요? 제 관점에선 제가 무슨 말을 하는 지 전혀 이해를 못하시면서 계속 댓글을 달고 계신다고 생각합니다.
20/01/19 14:38
플레인스무디 님// 전 20년은 안됐습니다만 이게 잘못 알고 말고를 따지고 있을 정도의 수준도 아니라서요.. 이 바닥에 계시면 주위 동료 연구자분들 계실텐데 쉬는 시간에 한 번 가볍게 얘기 꺼내서 의견들어보세요
20/01/19 14:43
Supervenience 님// 전 하드웨어를 디자인 하는 사람이고, 머신러닝을 위한 FPGA 디자인도 최근 제 관심사 중 하나입니다. 뭐, 알고리즘 하는 분인 듯 한데 알고리즘 하는 분과 하드웨어 하는 사람이 말 섞으면 시각 차이 떄문에 대화통하기까지 시간이 오래 걸리는 걸 알기에 여기서 그만하겠습니다.
20/01/19 14:47
(수정됨) 플레인스무디 님// 그럼 전공자가 전혀 아니신거죠. 수정된 댓글을 이제 봤는데 저도 ----------- 있습니다. 이 필드에서 기본 중의 기본 개념들이고 연구들의 메인 스트림도 파악 못하신게 너무 티나는데 남들 까면서 사짜 취급하시면 안되죠. ------한테 해주신다는 그 말씀 스스로에게도 한 번 적용해보심이
20/01/19 14:55
Supervenience 님// 제 말을 여전히 이해 못하신 듯 하네요. 현재 AI에 쓰이고 있는 하드웨어들, 특히 알고리즘 하시는 분들이 사용하는 하드웨어는 기존에 존재하던 하드웨어에서 새로울 게 별로 없습니다. 새로운 계산기라는 말 자체가 잘못된 말이라는 거고요. 머신러닝은 그냥 알고리즘이라는 말입니다. 알고리즘 하는 분들과 대화할때마다 놀라는 게 그 아래 쌓여있는 소프트웨어 스택과 커널, 그리고 그 밑 하드웨어까지 어떻게 돌아가는 지에 대해서 너무나도 몰라서 놀라곤 합니다. 그 수많은 소프트웨어들과 또 가속을 위한 하드웨어를 이용하는 데 그저 단순히 계산기라는 단어로 퉁치시나요?
20/01/19 15:02
(수정됨) 플레인스무디 님// 죄송한데 저도 SoC니 FPGA니 다 해봤습니다. CUDA도 접해본지 10년 다되어 가는 것 같네요. 그보다도 전엔 AMBA도 하고 보드 펴놓고 블루투스, 직비 스펙북 들여다보고 있었죠. 아직 transactional memory쪽은 제 관심분야입니다. 다만 어디가서 제 전공분야 아닌데 아는척하진 않는거고요. 머신러닝이나 계산이라는게 무슨 의미인지도 아직 잘 모르시는 것 같은데 같이 --하는 이쪽 ---한테 한 번 물어보세요. 자꾸 남이 본인을 이해못하는거라 생각하지 마시고
20/01/19 15:23
Supervenience 님// 알고리즘 하는 사람만 머신러닝 하는 사람이 아닙니다. 요즘 여기에 걸쳐있는 사람들이 얼마나 많은데 내 분야 남의 분야 말씀을 하시나요? 그리고 서로 말하는 계산 혹은 계산기의 의미가 다른 건 보입니다만, 그 또한 그 분야 한정이죠. 아주 오래된 기억입니다만, 학부시절 계산이론 수업을 들을때 그 수업에서 계산기라는 말을 자주 들었고, 당시에도 그 단어가 혼란스러웠던 기억이 문득 떠오르네요. 제일 첫 댓글을 읽어봤는데 관점의 차이가 있을수는 있기에 제가 경솔했다는 건 인정하겠습니다.
20/01/19 15:25
(수정됨) 플레인스무디 님// 관점의 차이가 아니라 여전히 이해를 제대로 못하신거고 이쪽 (머신러닝 뿐만 아니라 '컴퓨터' 과학/공학을) 잘 모르시는거 맞으십니다.
'머신러닝은 그냥 알고리즘입니다' 하셨다가, '알고리즘 하는 사람만 머신러닝 하는 거 아닙니다' 하시면서 모순되는 얘기를 하시고... 또 굳이 '알고리즘 하는 사람' '하드웨어 하는 사람' 나눠서 하드웨어 모른다고 일반화해 까셔놓고 이제와서 '내 분야 네 분야가 어디있냐'니... 억지 부리지 마시고 --들한테 하신 말씀 스스로한테도 한번 적용해 보시라니까요. 저더러 모른다느니 이해를 못한다느니 하지마시고.. 애초에 '머신' 러닝/'기계'학습인걸.. 이해한 적이 없으시니까 그런 말씀하시는 거겠죠? 그리고 선생님께서 댓글에서 말씀하신 사짜가 누군지 한 번 생각해 보세요. 사짜들도 파고들어서 지적당하면 똑같은 말 하지 않을까요? '관점의 차이'니, '요즘 여기 걸쳐있는 사람이 얼마나 많은데 내분야 남분야 이야기하냐'고? '인공지능을 위한 fpga설계연구'를 위시리스트에 넣어놓았다고 그게 전문가가 됩니까?
20/01/19 14:10
알파고의 어떤 버전을 두고 말씀하시는지를 몰라서 애매하지만, 머신러닝은 계산기와는 많이 다르죠. 이전 ai들이 사실상 엄청난 양의 데이터를 때려넣고 그 것들을 사용할 수 있게 한 계산기라면(바둑이나 체스로 비교하자면 기보 10만개 때려넣기 등등) 머신러닝은 애초에 데이터를 넣는 게 아니고 조건만 쥐어주고 알아서 데이터를 만들도록 하는 것입니다. 어떤 결과가 나올지는 아무도 몰라요. 계산기처럼 예측이 되지 않습니다.
20/01/19 01:44
글 누가쓴거죠...? 어제 당장 저자중의 한명인 Lode Pollet 발표를 들었는데 첨단 머신러닝이랑도 거리가 멀고 데이터를 놓았더니 알아서 풀었다 류는 절대 아닙니다...
20/01/19 02:35
찾아서 초록만 간단히 훑었는데 SVM 쓴거 같네요 요즘 핫한 딥러닝과는 약간 거리가...
물론 SVM도 좋은 방법입니다.
20/01/19 07:34
정답이 되기위한 필수 요건들을 충족하는지 확인해보면 되겠죠?
애초에 머신러닝은 판단의과정이 이해하기 어렵거나 불가능할뿐 그것이 얼마나 맞아떨어지는지는 분명하게 확인가능하기 때문에 쓰는거니까...
20/01/19 08:20
지금은 정답을 아는 문제를 AI가 푸는경우라 검증이 가능하지만 앞으로는 우리가 정답도 모르고 어떻게 정답을 구할지도 모르는 문제를 풀게 될 것 같은데요.
20/01/19 08:38
제가 말한 [맞냐 아니냐]의 범주는 [인간이 머신러닝 돌릴때 설정한 기준에 부합하는가의 여부]를 말하는겁니다.
설계자인 인간이 정답의 기준을 알고있거나 특정형태로 추정한 상태라는게 전제로 깔린 개념이죠 그러므로 설계자도 정답의 기준을 모르거나 그어떠한 형태로든지 추정하지 못한 경우에는 아예 머신러닝,인공지능이란게 성립하질 않죠
20/01/19 07:55
실제로 몇몇 분야에서는 중요한 질문이 될수도 있는데, 사람이 결과를 모르는 답은 정답지가 없기 때문에 ai의 해석을 검증하기가 어렵습니다. 예를들면 유튜브 영상추천이라든지... 그런 경우 기존 시스템의 답을 정답으로 간주하고 일치율을 계산하거나, 사람들의 활용 만족도 상승 등으로 하는데, 그래서 골이 아프죠.
20/01/19 08:03
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