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20/06/30 15:54
1.과 관련하여, 컴퓨터공학에서는 잘 모르겠으나, 오히려 반도체 쪽에서 AI 계산에 특화된 칩셋을 개발하는 기업이 늘어난 게 최근 몇년 사이 일입니다.
뭐 전자공학과 컴퓨터공학이 사실 밀접한 관련이 있긴 하지만요.
20/06/30 16:05
보통 현재의 딥러닝 AI가 인간과의 구분 대결에서 승리하고 있습니다.
그림 하나만 보고 완벽하게 구분하는 건 불가능한 이야기구요.
20/06/30 16:09
1. Neural network을 바로 구워버리는 시도는 약간 시도에 불과하다고 생각하고요.
FP 연산대신 INT 위주로 연산기를 둔다던지, 압축된 파라미터를 연산에 쓴다던지, 딥러닝에 어울리는 최적화를 시도하는 연구들은 많습니다. 그게 엄청난 하드웨어적 혁신인지는 모르겠습니다. 현대 컴퓨팅 시스템이 최적화된 방향과 딥러닝 추론에 어울리는 하드웨어가 살짝 다른데, 그 간극을 어떻게 메꿀지를 고민하는 느낌? 1-1. 학교에서 시도되는걸 제외하면 삼성 Exynos에도 그런 기능은 있구요.. 최근에 SK, LG 혹은 ETRI등에서 개발했다고 뉴스가 뜨긴 하네요. 사람에 가까운 범용 AI라는건 엄청 먼 얘기이기도 하고, 지금으로서는 말도 안되는 이야기입니다. 결국 현재 AI는 데이터 모델입니다. 데이터를 주고 그 데이터를 해석할 방법을 줘야하는데, 딥러닝이라는 방법을 통해 그 데이터를 해석할 방법에 대한 파라미터를 스스로 수치적으로 학습하도록 유도하는 것에 불과하다고 후려칠수도 있습니다.
20/06/30 16:24
FF7 AC와 FF7 Remake 리얼타임 컷씬을 비교해보면, 이미 FF7 Remake쪽이 약간 더 낫습니다. 즉 지금도 비교적 저사양(PS4)에서 소폭 우위인 결과물을 실시간으로 렌더링할 수 있는데다, 실시간 렌더링의 가부와 머신러닝은 별다른 관계가 없기 때문에 질문 내용이 잘 이해가 안 됩니다. 사람이 노가다로 만들어야 하는 모델이나 애니메이션 등을 AI로 자동생성해서 FF7 AC급 결과물을 만들 수 있느냐를 물어보시는거라면, 이건 하드웨어도 영향이 있기는 하지만 소프트웨어가 중심이 되는 영역인데, 일부 자동화가 이뤄지고는 있고 그런 자동화 중에서는 머신러닝을 채용한 것도 있지만, 최종적으로 100에 도달해야 완성되는거라면 지금은 한 1-2쯤 왔습니다.
20/06/30 17:13
이미지분류는 이미 인간 수준을 넘어섰습니다 (adversarial example같은 것들만 제외하면). 그리고 뭘 원하시는지 정확히 모르겠는데, 이미 학습된 네트워크 가져와서 연산하는건 일반적인 CPU로도 충분히 빠릅니다. 더 빠르게 하고 싶은 영역이 있으니 하드웨어 튜닝하고 소프트웨어 최적화 하는거지. 일단 기계학습의 최대 과제가 속도는 전혀 아닙니다. 잘 되는 domain과 잘 안되는 domain을 찾고, 휴리스틱과 domain-specific한 정보를 통해 잘 안되는 domain에서도 되게 하는게 목적이지.
그리고 실제 양자컴퓨터가 잘 풀것같은 양자문제 (lattice QCD, 양자화학)같은 부분에도 머신러닝을 적용 중입니다. 이 분야는 실제 양자컴퓨터로도 풀려고 시도 중이고 고전컴퓨터에서 돌아가는 머신러닝으로도 시도를 하고 있기 때문에, 뭐 질문과 꽤나 관련있을수도 있겟네요.
20/06/30 17:52
음 [사실 AI에 의한 로동없는 사회], [계산능력의 폭발적 성장으로 인한 완전 가상현실] 이런 게 어떻게 되려나...하는 게 궁금증이었습니다.
제 은퇴 전에는 힘들겠군여...... 답변 주신 분들 다 감사들입니당~~~!!! 그래도 천년만년 살아서 죽기 전에는 실험용 풍동 다 때려부시는 거 보고 죽어야지......
20/07/01 00:39
제 주위에서 이세돌 대 알파고를 했을 때 마치 자기의 밥그릇이 금방 다 AI한테 뺏길거라 걱정하던 사람들이 많았는데 그때도 그랬고 4년이 지난 지금도 50년 안에는 대부분의 직군은 그럴일 없다고 생각합니다.
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