[일반] ai개발자도 따이냐?

[익명(220.76)]

공부해보고싶은데

ai개발자도 극소수빼고는 개같이 따이겠지?

그럼 뭘공부하는게 좋을것같냐

[익명(59.9)]

따일거 생각하지말고 해보고싶은거 하셈

[익명(iiilllama)]

ai가 ai 개발이 가능해져야 재귀개선이 될테니까 언젠간 따이긴 하겠지

[익명(112.159)]

나중에 AI 개발은 따이더라도 AI 디버깅이나 분석쪽은 안 따임. 초지능되면 제일 무서운게 그건데

[익명(220.76)]

그럼 디버깅 분석 관련해서 어디서 공부해야되냐? ai관련대학원?

[익명(112.159)]

아직 강인공지능/초지능 윤곽도 안 드러나서 정확히는 모르겠는데 요즘 추세로 보면 데이터사이언스 & 통계 분야가 가장 직접적으로 관련 있는 것 같음 인공지능이 어떤 결정을 내렸을 때, 그 결론에 도달하는 과정에서 발생할 예기치 못한 사이드 이펙트 (ex: 사람 한 두명쯤 죽는건 감수하고 나머지 1만명에게 저녁 있는 삶을 제공해주기로 결정했다던지) 를 분석해야하니까 데이터 사이언스, 통계학처럼 모델링에 관한 백그라운드가 있어야 저런 일을 할 수 있을듯

[익명(112.159)]

근데 저런 분석에는 다양한 분야의 지식이 필요해서 많은 전공 분야의 대학원에 AI가 기본으로 붙을 것 같음. 지금 통계학이 많은 공학/사회과학 대학원에 교양처럼 들어가 있듯이 그렇게 되면 의사결정에 대해 연구하는 경제학쪽 + AI 융합 학과쪽이 더 뜰 수도 있지 않을까? 코딩은 그쯤되면 엑셀, 파포 같이 기본 소양이 되든지 AI 보조로 자연어 코딩을 지원하는 개발 툴이 나오든지 할 거 같아서 넘어가고

[익명(smlee0830)]

-선-

[익명(f2wee26z9db8)]

개따이지. 디버깅은 안따인다는 씹소리ㅋㅋㅋ

[익명(f2wee26z9db8)]

모든 직업이 따임

[익명(112.159)]

신경망으로 만든 모델 돌려봄? 경제학쪽 의사결정 트리에 대한 연구 논문 찾아봄? B라는 결과를 얻기 위해서는 A라는 선택을 하는게 가장 좋다 → 이 결론을 얻기 위해서는 현실 설명력이 뛰어난 모델을 만들고, 이 모델에 선택 A라는 인풋을 넣은 뒤 시뮬레이션해봐야함 끽해봐야 주요 파라미터가 10개 이하라서 과정을 인간이 이해할 수 있게 분석할 수 있으면 현실 설명력이 다소 떨어지는 모델이면 "경제 모델"이라고 부르고 파라미터 개수가 몇 억 개 넘어가서 그 과정을 인간이 도무지 이해할 수 없지만 현실 설명력이 미친 모델이면 "딥러닝 모델"이라는 이름이 붙는다고 보면 됨

[익명(f2wee26z9db8)]

ㄴ 뭔 개소리야. 디버깅 얘기하는데 경제학 얘기가 왜나와

[익명(112.159)]

그 딥러닝 모델에 input을 넣으면 output을 뱉어주는 서비스를 만들면 우리가 그걸 "인공지능"이라고 부르는거고 이때 사람들이 인공지능에게 "이런 결과를 내려면 어떻게 해야될까?" 라고 묻는 사회가 강인공지능/초인공지능 사회의 모습임. 인간보다 나은 의사결정 머신이 등장한 사회지. 근데 저 사회에서 인공지능이 추천해준 A라는 Input이 "어떤 경로를 거쳐" 인간들이 원했던 B라는 output으로 가는지는 그 복잡한 인공지능 모델을 분석하지 않으면 알 수 없음. 그걸 의사결정 연구 분야에서는 "리스크"라고 부름. 다른 인공지능 모델의 의사결정 경로 분석이라는 "리스크 관리" 문제를 또다른 인공지능한테 맡기는 식으로는 이 리스크를 해소하기 어려움. 분석해야될 시스템 숫자만 늘리는 꼴일 수도 음

[익명(112.159)]

아무것도 모르네ㅋㅋ AI 디버깅 = AI라는 의사결정 모델에 대한 분석 및 조정인데 의사결정 모델에 대해 제일 깊이 연구해놓은 학문이 통계학이랑 경제학임

[익명(iiilllama)]

딥러닝은 인공신경망의 은닉층이 개수가 많은, 즉 신경망의 깊이가 깊은 머신러닝 학습 기법을 말하는 거고, 파라미터 개수는 딥러닝 모델을 분류하는데 사용되지 않음. 물론 은닉층이 많아질수록 모댈의 총 파라미터가 많아지지만 은닉층이 하나인 mlp도 파라미터를 옥지로 늘리면 수억개의 파라미터를 가진 모델로 만들 수 있겠지. 우린 그걸 딥러닝이라고 부르지 않고

[익명(112.159)]

"끽해봐야 주요 파라미터가 10개 이하라서 과정을 인간이 이해할 수 있게 분석할 수 있으면 현실 설명력이 다소 떨어지는 모델이면 "경제 모델"이라고 부르고 파라미터 개수가 몇 억 개 넘어가서 그 과정을 인간이 도무지 이해할 수 없지만 현실 설명력이 미친 모델이면 "딥러닝 모델"이라는 이름이 붙는다고 보면 됨" ↑ 난 여기에 '파라미터 개수가 딥러닝 모델을 분류'하는 기준이라고 쓴 적 없음. 잘못 알아들은듯? 굳이 요약하면 '파라미터 개수가 의사결정 모델을 분류'하는 기준이다 = "인간이 만든 모델"과 "딥러닝 모델"을 가르는 기준이다라는 말인데 갑자기 쉐복ㄴㄴ

[익명(iiilllama)]

그니까 그게 딥러닝에 대한 설명이 아닌데 왜 딥러닝이라는 용어를 쓰냐고?

[익명(112.159)]

해석의 어려움: 은닉층이 깊어질수록 모델의 내부 동작과 의사결정 과정을 이해하고 해석하기 어려워집니다. 따라서 모델의 해석가능성 및 투명성이 저하될 수 있다. 이런 은닉층 증가로 인한 해석의 어려움을 의사결정 모델링 연구하는 쪽에서는 "리스크 및 사이드 이펙트의 증가"라고 부르는데 이 리스크 & 사이드 이펙트 문제를 인공지능으로 어떻게 해결해서 따버린다는 거임?

[익명(f2wee26z9db8)]

지만 아는 전문용어 남발해가면서 핵심은 없이 길게만 쓰는거보면 감이 안오냐? 어글로 끌리지마라

[익명(112.159)]

ㅋㅋ 너가 딥러닝 1도 모르는 줄 알고 이해하기 쉬운 용어로 쓴다고 "인간이 도무지 이해할 수 없지만 현실 설명력이 미친 모델" 이라고 썼는데 저기서 "인간이 도무지 이해할 수 없지만" = 은닉층이 엄청나게 많다를 일반인들도 알아듣기 쉽게 쓴거다 이런 뜻이라고 하면 이해 됨?

[익명(f2wee26z9db8)]

gpt 나오기전에 절대 범용ai 안나온다고 주장하던애들임. 이런 헛똑똑이들 믿지마라

[익명(112.159)]

전문용어 쓴 게 신경망, 의사결정 모델(트리), 리스크, 사이드 이펙트, 은닉층 밖에 없는데 특갤에서 이 정도 얘기한게 남발인가;; 뭐지

[익명(112.159)]

ㅋㅋ 2010년대 말에 딥러닝 배울 때 창의적인 분야가 먼저 따이고, CPA 같은 회계사쪽은 늦게 따이는데 뉴스쪽이 알못라고 주장하던 부류임 착각 ㄴㄴ 범용 AI가 조만간 안 나온다고 생각하면 알파고 보고 호다닥 2010년 말에 딥러닝을 왜 배움ㅋㅋ AGI 금방 온다 걱정 마라

[익명(f2wee26z9db8)]

전문용어 얘기는 니가 글을 개존나 못쓴다는 얘기야. 그냥 줄줄 늘어놓으면 누가 알아듣고 지지해주냐? 요약도 못하고 비유도 못하고

[익명(112.159)]

ㅋㅋ 그랬구나. 그럼 진작 그렇게 얘기하지 "지만 아는 전문용어 남발해가면서 핵심은 없이 길게만 쓰는거보면 감이 안오냐? 어글로 끌리지마라" 이렇게 쓰면 누가 알아듣겠어. 너가 공부 쪼~금만 하면 되는거 혼자 못 알아들어서 열등감에 시달리는 줄 착각하고 오해하지 친구야. 미안하다 앞으론 너 생각해서 글 쉽고 잘 읽히게 쓸게?

[익명(f2wee26z9db8)]

아 ai 디버깅 얘기였구나 프로그래밍 디버깅 얘긴줄. 미안하다 씹새야ㅇㅇ

[익명(112.159)]

아이고~ 세상에 사과도 할 줄 알고 멋지다 연진아~ 사과하지마! 글을 개 못써서 오해하게 만든 내가 다 잘못했지 안그래요? 우리 x새친구?

[익명(f2wee26z9db8)]

틀딱 존나 빈정대네

[토끼쯍쯍이(singularity123)]

ㅇㅇ <--- 이놈 개추하네 진짜 ㄷㄷ