다른 사람들 의견

• mhkim (18-03-26 18:17)

  25년전 제가 대학원다닐때도 컴퓨터비전은 비전없다고 했습니다. AI가 만능은 아니니까 틈새에 기회가 있지않을까요? 물론 이번 AI붐은 그 이전과 조금다르다고 생각하지만 완벽하지는 않으리라 봅니다.

  25년전 제가 대학원다닐때도 컴퓨터비전은 비전없다고 했습니다. AI가 만능은 아니니까 틈새에 기회가 있지않을까요? 물론 이번 AI붐은 그 이전과 조금다르다고 생각하지만 완벽하지는 않으리라 봅니다.
• 돌아온백수 (18-03-27 01:25)

  ㅎㅎ 무한한 자원이 제공되면 그렇죠. 뉴런을 무한정 붙이고, 학습을 무한정 오래하면, 그럴 수도....
  
  음성인식도 이미지로 변환해서 학습하고 인식하는데, 한번에 처리하는 데이타의 길이가 문제죠. ㅎㅎ

  ㅎㅎ 무한한 자원이 제공되면 그렇죠. 뉴런을 무한정 붙이고, 학습을 무한정 오래하면, 그럴 수도.... 음성인식도 이미지로 변환해서 학습하고 인식하는데, 한번에 처리하는 데이타의 길이가 문제죠. ㅎㅎ
• 돌아온백수 (18-03-27 01:32)

  많은 인공지능 관련 실험이 아마죤이나 구글의 클라우드를 이용하고 있어요. 현실적으로 몇만불을 들여서 그런 컴퓨터를 갖추는 것이 경제성이 없어서이죠. 사용하는 만큼 지불하는 클라우드를 쓰는 것이 경제적이기 때문입니다.
  
  이 얘기는 DNN 자체가 경제성이 부족하다는 것입니다.
  
  거기다가, 학습을 위한 기초 데이타는 최초에 사람이 일일이 만들어야 합니다.
  데이타가 많아야, 더 똑똑한 인공지능이 됩니다.
  많은 데이타를 만드려면, 그만큼 자원이 투입되어야 하죠.
  
  즉, 학습형 인공지능 자체는 경제성은 아니다라고 보시면 되고요.
  자율학습형태로 발전해야 하는데,
  이 방식으로 가면, 결국 사람 처럼 실수를 하게 되는 인공지능이 되겠죠.
  
  실수를 하는 인공지능은 상품성이 없을겁니다.

  많은 인공지능 관련 실험이 아마죤이나 구글의 클라우드를 이용하고 있어요. 현실적으로 몇만불을 들여서 그런 컴퓨터를 갖추는 것이 경제성이 없어서이죠. 사용하는 만큼 지불하는 클라우드를 쓰는 것이 경제적이기 때문입니다. 이 얘기는 DNN 자체가 경제성이 부족하다는 것입니다. 거기다가, 학습을 위한 기초 데이타는 최초에 사람이 일일이 만들어야 합니다. 데이타가 많아야, 더 똑똑한 인공지능이 됩니다. 많은 데이타를 만드려면, 그만큼 자원이 투입되어야 하죠. 즉, 학습형 인공지능 자체는 경제성은 아니다라고 보시면 되고요. 자율학습형태로 발전해야 하는데, 이 방식으로 가면, 결국 사람 처럼 실수를 하게 되는 인공지능이 되겠죠. 실수를 하는 인공지능은 상품성이 없을겁니다.
• SC전공 (18-04-08 17:47)

  돌아온백수님 하시는말씀 정말 맞다고 생각합니다. 실제로 기업가보면 비용때문에 인공지능 쉽게 투입 못합니다. 아직 최적화 작업 및 비지도 학습 및 자율학습 기법등 나와야 할게 엄청나게 많으니 안심하시고 공부하셔도 됩니다.
  시간되시면 Gary Macus의 'Deep Learning: A Critical Appraisal' 한번 읽어보셔요 재미있습니다.

  돌아온백수님 하시는말씀 정말 맞다고 생각합니다. 실제로 기업가보면 비용때문에 인공지능 쉽게 투입 못합니다. 아직 최적화 작업 및 비지도 학습 및 자율학습 기법등 나와야 할게 엄청나게 많으니 안심하시고 공부하셔도 됩니다. 시간되시면 Gary Macus의 'Deep Learning: A Critical Appraisal' 한번 읽어보셔요 재미있습니다.