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23/06/18 13:40
제일 센 것 : 나무위키 (및 기타 데이터 사이트)에서 한 번 본 적 있는 것 같아서 바로 찾아본 다음에 다른 탭에 띄워 놓은 사람.. 크크크크
23/06/18 14:01
(수정됨) 흠 ai분야는 좀 다른게 성능에대한 원리규명이 예측이 정밀하게 가능할정도로는 제대로 안되있어서
마치 현대의학마냥 이렇게저렇게 해봤는데 되더라 안되더라 같은 통계 데이터위에 결과로 입증한 선두주자들의 막연하지만 보여준 결과들로인해 설득력이 어느정도 확보된 가설들과 거기에기반한 로드맵들이 주류인지라 시시각각 주류가 뒤집히는 낭만이 살아있는분야긴합니다
23/06/18 14:06
사실 그분야는 정말 이론적인게 아닌 실행 결과(그것도 할때마다 완벽하게 같지않은) 분석으로 이뤄지지 않습니까?
조금있으면 기술적 특이점 돌파해서 해석하는게 전문가의 일(지금도 그런것 같기도) 이지 않을까요?
23/06/18 14:16
(수정됨) 흠 뭐 그래도 할때마다 달라지는 수준까진 아니긴합니다만 각각의 아키텍처를 조합하는 경우의수들에 대한 예측력이 물리학에 비하면 많이 떨어지긴하죠
네, 최소한 저는 그런쪽으로 예측하긴합니다. ai가 내놓는 판단과 증명논리들을 인간수학자들이 달려들어서 납득한후 해당기획의 실행승인여부를 가르는쪽이 아마도 인류 최후의 전문가들 아닐까 싶습니다
23/06/18 14:10
이거 맞는 게 좀 아는 내용이긴 한데 정확하게 레퍼런스 달고 단어 하나하나 신경 쓰면서 댓글 달다가 에이...아냐 달지 말자 하고 지운 게 한두번이 아닙 크크
23/06/18 15:12
이게 어떻게 보면 당연한 진리인 게
애초에 겸손하지 못하고 메타인지 약한 사람들은 어느 분야에서 높은 전문성을 갖추는 단계(박사 이상)까지 갈 수가 없기 때문에, 어지간하면 진짜 전문가들은 다 겸손한 사람들 위주로만 남아있게 되는 것 같습니다.
23/06/18 15:53
벼는 익을수록 고개를 숙인다..이걸 아는게 많을수록 겸손하다이긴 한데
살아 보니 아는게 많을수록 어떤게 확실하다고 혹은 내말이 무조건 맞다고 주장하지 않는다는것 같아요. 많이 알지만 겸손한게 아니라 많이 알아서 겸손해진거
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