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16/03/10 23:12
하드웨어 발달은... 크지 않습니다.
딥 러닝의 발전은 빅 데이터와 GPGPU의 발전으로 인한 것인데... 이 두 개념 모두 하드웨어 발전이 엄청나게 커졌다라고 하기에는 좀 에매합니다.
16/03/11 01:02
기계학습이 사실상 폐기되다시피했던게 당시 컴퓨팅 파워로는 답이 없어서라는 걸 생각해보면 하드웨어의 발전의 지분이 크긴 크죠. 다만 한번 폐기되었던 것을 다시 꺼내 쓸 용기를 낸 연구진이 가장 위대하긴 하지만요.
16/03/12 00:03
적어주신 이유는 neural network가 머신러닝의 주류가 될 수 없던이유이고(이러한 이유로 몬테카를로, 서포트벡터머신, 베이지안 네트워크 등이 제안되었습니다), 최근까지 도외시 되었던건 기존의 cnn 대세학습법이던 supervised learning때문이 더 큽니다. 기존은 학습법은 cnn내에서 무한루프를 도는 경우가 발생하는데, cnn이 복잡해질수록 이 원인들을 제거하는게 불가능에 가까웠거든요. 그런데 06년 즈음 Hinton 교수의 unsupervised learning 덕분에 날개를 달게 되었습니다. 알파고는 위의 알고리즘과는 좀 다른 어찌보면 개선된?? reinforcement learning을 사용합니다.
16/03/10 23:14
하드웨어 파워의 발달 이외에도 인터넷의 발달로 인한 어마어마한 데이터의 축적도 있죠..
개념 자체는 수십년 전에 나왔는데, 하드웨어발달 + 빅데이터라고표현되는 데이터 때문에 실현된거라고 하네요. 저는 말씀하신 것도 맞지만 인공지능의 발달로봐도 맞다고 보는데요, 실제로 연구가 계속 이뤄졌고, 알파고도 그 연구결과를 토대로 학습을 해서 발달했기 때문입니다. 과거에 하드웨어파워가 모자랐다는 것은, 바꿔말하면 예전에도 데이터만 있었다면 뛰어난 인공지능이 나오는건 시간문제였다는거겠죠. 느리게 연산해도 언젠간 연산이 될거니까요. 개념 자체는 예전에도 있었고 계속 연구되어서 발전되어 온 것이죠.
16/03/11 00:14
그저 어떤 의지의 개입없이 자연적인 진화만으로 이런 지능을 품는다는 자체가 더 신기하게 느껴지네요. 인공지능과 생체능력을 합쳤을때 어떤 시너지가 나올 지 매우 궁금해집니다.
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