[AI] 데이터는 시간

 

 

인공지능이 사람보다 뛰어난 능력을 가질 수 있는 것은 데이터를 먹기 때문이다.

시간은 많이 줄 수 없기 떄문에 인간이 시간을 통해 얻는 것을 다 압축해서 줘버리는 개념이다.

 

그래서 빅데이터를 주구장창 외치는 것이다. 빅데이터란 결국 많은 시간이다.

많이 한놈이 당연히 잘한다.

 

그런데 잘 생각해보면 외길인생 50년 장인들이 외골수에 빠지는 것도 무시할 수는 없다는 걸 알 수 있다.

꼭 많이 해야만 잘해진다고 생각할 수도 없는 노릇이다.

1년 2년만 해도 퍼포먼스를 보여줄 수 있는 사람이 되어야한다. 꼭 30년이 지나야만 1인분을 할 수 있어선 안된다.

그 30년의 세월이 얼마나 허접하고 낭비되는 시간이었을까.

 

최근 앤드류 응 교수가 말하는 데이터 중심의 ai 개발도 같은 맥락이다.

모델의 성능은 일정해졌으니 이제 질 좋은 데이터를 만드는 것에 집중해야한다고 말한다.

그말은 다시 풀어보면 질좋은 시간을 ai에게 주자는 뜻이다.

 

30년 엔지니어 식으로 공부하는게 아닌 1~2년만 공부하더라도 양질의 것을 제대로 배우고 제대로된 커리큘럼에 따라 배우도록 하겠다는 이야기다.

절대 틀릴 수 없는 말이고 나아가야할 방향이 분명하다. 

시간낭비 할 필요가 없다.

 

 

데이터의 다양함이 곧 시간을 표현한다고 볼 수 있다.

한가지 데이터로만 훈련한다는 것은 곧 정지한 시간을 의미한다.

시간은 곧 다양한 경험이나 마찬가지 인데, 꼭 다양한 경험이 필요한 것인지에 대해서도 생각해볼 문제다.

 

시간이 필요한것은 사실이지만, 다양한 경험 그자체보다 한가지 종류의 경험을 질 좋게 쌓아나가는 것이 모든 학습의 기본이다.

짧은 시간 + 한가지 종류의 시간( 데이터 )

 

한가지로 모든 것이 수렴할 수 있도록 하는 것.

질좋은 데이터란 결국 아주 효과적이면서 지속적으로 모름에 도전한 어떤 데이터다.

엄청난 실력을 쌓은 영웅들의 삶에서 있었던 그 경험. 그 데이터.

지속적으로 다양한 종류의 고통이 포함되어있는 순도높은 데이터.

그거면 충분하다. 빅데이터일 필요가 없다.

결국 데이터를 먹는 인공지능이 제대로된 길을 갔느냐. 바로 그것이다.

 

 

올바른시간을 가진다는 것은 올바른 삶을 살아간다는 뜻이다.

학습에 대해서도 우리는 인공지능을 다루듯이 배워야한다.

오랜시간 무언가를 공부하는게 다가 아닌

질좋은 시간이 필요한 것이다.

 

질좋은시간 질좋은 데이터를 흡수해야한다.

배우는게아닌 훔치는 방식인 데이터방식의 배움이 되어야한다.

데이터는 그냥 증거이자 남아있는 어떤 결과물들이다.

그것을 눈으로 보고 파악하기만 하면 그만이다.

 

정독을 하는 것 보다 여러번 보는것.

한가하게 10년을 공부하는게 아니라 10시간 집중해서 그냥 지금 보는 것.

고통스러우니까 눈으로 본다. 데이터 방식으로 저장된다.

직시한다. 단한번이라도 고통을 감수하면서 외우거나 시스템을 만들어 저장해둔다.