딥러닝 그 자체가 완전히 뇌를 구현할지는 학계내에 의견 차이있고 논문들도 읽어보면 알겠지만 놀라운 점도 있긴해 근데 일반 사람들이 이해하고 있는 선이랑 많이 다르다. 기계독해 데이터셋 보면 10문장도 안 되는 주어진 단락내에서 반드시 있고 답이 연속적으로 되어있어 처음과 끝 단어 인덱스를 찍는게 기계가 자연어를 이해하는거냐? 어느정도는 맞다고 생각하는데, 턱없이부족한 조건이지. 이게 지금 가장 많이 쓰이는 인간이 생성한 자연스러운 질의데이터셋이라고 쓰이는 데이터셋이고 거기에 대고 실험을 하고 논문을 게재하는데 걍 arm race에 가까워 그 지표만 올리려고. 기사만 보면 온갖 미사여구 갖다붙여서 개소리해댐 ㅋㅋ 물론 다른 데이터셋도 많다잉. 걍 한마디로 딥러닝 그 자체는 지금 data driven pattern recognizing 그 이상 그 이하도 아니라 본다.


딥러닝이 agi의 일부가 될것이라 생각하는 사람들은 18 - 19년 초부터 다른 시도 하고 있는데, 이것도 시작단계고 앞으로 미지수다 걍. 훨씬 어려운 접근 방법인데 난 이게 가망있다고 본다.


기사들보고 꼭 챗봇 만드려고 사람들 있는데 다른건 몰라도 지금 챗봇 손댈려고 하지마라. 걍 내생각이긴함 ㅋ


부가로 딥러닝 공부하는 새퀴덜 책보는건 좋은데 예전 기술이나 모듈단위에 너무 시간 많이 쓰지마라 그거 별로 안 중요하니까 오픈 단톡에 작작 쳐물어봐 빨리 빨리 진도빼고 논문 읽는거 추천한다 ㅂㅇ