Ai라는 분야 자체가 애매해서 그래.
애매하다는게 도메인이 애매하다기보다는 다른 분야들처럼 몇백년동안 기초를 쌓아올린 학문이 아니라
그냥 삽하고 낫들고 길을 개척하면서 만드는 경험적 학문이라 그래
그냥 엄밀한 증명보다는 이거 시도해보고 저거 시도해보고
결과 좋으면 대충 왜 결과가 좋은지 추론해보고 여기에 수학적인 수식을 살짝 더한거지
그냥 기초학문과 노근본 땜빵 학문을 비교해서 생기는 문제
Ai라는 분야 자체가 애매해서 그래.
애매하다는게 도메인이 애매하다기보다는 다른 분야들처럼 몇백년동안 기초를 쌓아올린 학문이 아니라
그냥 삽하고 낫들고 길을 개척하면서 만드는 경험적 학문이라 그래
그냥 엄밀한 증명보다는 이거 시도해보고 저거 시도해보고
결과 좋으면 대충 왜 결과가 좋은지 추론해보고 여기에 수학적인 수식을 살짝 더한거지
그냥 기초학문과 노근본 땜빵 학문을 비교해서 생기는 문제
이게마따
ㅇㄱㄹㅇ
AI가 신생 학문이어서 그런게 아닌 거 같은뎅 다른 학문에 비해서 신생인건 맞지만 그렇다고 그 기반은 수학적으로 탄탄하게 구축되어 있음. 다만 애매하게 수학을 적용하는 것 같이 보이는건, AI가 실제 해결하려고 하는 도메인에서 수학적 기반이 없기 때문이라고 생각함 예를 들어 추론 쪽 연구는 사실 뇌과학 심리학 사회학에 가깝지 AI에 가깝다고 생각하진 않음. 그러면 기저를 그 학문들에서 가져와야 하는데, 거기는 수학적으로 명확하게 정의된 학문이 아니걸랑
그래서 진짜 초기 과학처럼 완전히 실험으로써 증명해야하고 천천히 기저를 쌓아올라가야하는데 왠지 수학 공식 없으면 찝찝해서 하나씩 넣는거 같음
개추 눌렀습니다
수학이 기반이지만 추론할때 이러이러한 수학적 근거로 이렇게 했더니 수학적으로 결과가 이렇게 나왔다 라고 딱 떨어지게 설명하기 굉장히 애매하긴 해 해봤자 모델, 파라미터 바꿔가며 학습곡선 확인하는 수준인데
수학적으로 설명되는 문제면 실제로 적용이 되겠지만 딥러닝쓰는 대부분 분야는 그게 안돼서 딥러닝 쓰는거니깐...
ai자체는 60년대부터 연구된거아닌가
결과에대한 근거가 명확하질않다던데 - dc App