ㅋㅋㅋ
램 생각해보셈
xxx 킬로바이트에서 지금
xxx 기가바이트까지 왔잖음?
100만배라는 뜻임
이런게 스케일링임
킬로바이트 시절에는 메모리 한 칸 한 칸이 아까워서 프로그래머가 설계도 다 짜고 어셈블리어로 한 땀 한 땀 최적화 했는데 지금은?
컴퓨터가 대충 최적화 해주는 것 만으로 충분히 사용 가능한 수준이 됐다
특히 지금 니가 보고있는 웹브라우저에 들어있는 동적타이핑
핸드폰으로 보고있다면 이게 하이브리드 앱이라는 건 알겠지?
그린블랫 할아버지가 보면 "컴퓨터 성능을 이렇게 낭비하다니!" 하고 개탄할 일임 ㅋㅋ
하지만 성능이 받쳐주니까 엄청 느린 사람이 고기능의 프로그램을 만드는게 가능해진거임. 성능을 잔뜩 뿌리면서말이야
스케일링이란 이런거임
대충 있던거 써도 사용 가능하게 해주는거
할 수 없던 것이 할 수 있게 되는거
근데 최적화는 필요하지 않나? 최적화 무시하는건 좀... ㅜ
본인 시스템 프로그래머 최적화쟁이임 ㅋㅋ 무슨 기분인지 암
오옹!!!
진짜로 몰라서 묻는건데 천의 백만 배보다 1조의 열 배가 더 큰 거 아님??
그렇지 전자는 10의 9승이고 후자는 10의 13승이니까
만배 크네
하지만 agi는 스케일링가지고는 탄생못함
ㅋㅋㅋㅋ 스케일링으로 뭐가 될 수 있는지 알기나 함?
Pypy는 아는지 의문이네 ㅋㅋㅋㅋ
ㅋㅋㅋㅋㅋ램 올려서 램이 지금 혼자 생각하고 자가발전함?
어디서 주워들은걸로 아는척하네 ㅋㅋㅋㅋ
그건 아직 개발을 대체할 만큼이 아니니까 그렇지 ㅋㅋㅋㅋ
니가 백날 떠들어봐야 스케일링가지곤 강인공지능못함 ㅇㅇ
개발 자동화 데브옵스 검색하고 오셈 ㅋㅋㅋㅋ
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 아라따 파이팅하셈
백만초는 11일임. 이게 뭘 뜻하는 것 같아?
내가 프로그래밍 배울때 까지만 하더라도 JIT 달린 언어? 제대로 된 거 없었음. 지금의 편리한 introvert reflect 기능? 그딴 거 없었음. 근데 재밌는건 이 개념들이 1980년대 LISP 나오면서 이미 다 만들어놨던 개념이라는거임 ㅋㅋㅋㅋ 이게 뭔 의미인지 정말 모르겠어?
좀 더 쉬운 예를 들자. 1970년대 딥러닝(멀티 레이어 퍼셉트론이라 불렸지)이 처음 나오고 한참 반짝하다 인공지능의 겨울을 불러왔어. 그리고 2017년 딥러닝 기반의 알파고가 어떻게 했지? 이 하드웨어를 가지고 1970년으로 간다면 사람들이 알파고를 못 만들까?
과연 현재까지의 이론들이 AGI를 만들기에 모자랄 것 같아? 확신해? ㅋㅋㅋㅋ
질문인데 학계 정상 전문가들도 그걸 알면서도 스케일링으로 안된다 하는거잖아 그건 어떻게 생각함?
의견은 존중함. '파라미터 하나하나가 익명의 심볼이다' 라는 걸 놓치고 있다 생각함
이 우주가 좀 신기해서 1+1=2라고 해도 1+1을 1억번 하면 1억이 아닌거같음
규모를 존나 기하급수적으로 늘리다보면 이게 뭔가 법칙이 바뀌는게아닐까
스타트업을 위한 계명중에 '앞자리가 3과 1이 될 때 모든 조직을 정비하라'는게 있음. 스케일이 많이 늘어나면 변화에 변화가 꼬리를 물어서 상당히 많은 것이 달라지는게 당연함.
그래서 백날 이론만 파는건 아무쓸모없는거같음
일을 할 때도 그런 면이 있지. 일을 하면서 얻는 데이터 양에 따라 생각의 흐름이 바뀌는 일은 자주 있으니까