해외에서 대학생들이 많이 쓰는 Chegg 라는 사이트는 대학수준 문제가 약 2100만개가 있다고 함 대신 여긴 AI가 아니라 수천 수만명의 "선생님"을 고용해서 학생이 문제를 찍어서 올리면 10분~1시간 내에 풀이까지 다 써서 올려주는 식.. 학생들은 자기 문제를 검색해보고 비슷한 문제가 있으면 비슷한 접근법으로 답을 찾아낼 수 있는데, 비슷한 방식으로 이 Chegg사에서 AI를 만들면 떼돈을 벌수있을거같음 이미 사진을 텍스트로 변환하는거까진 자동으로 하고있어서 개발하는중일지도..
바둑ai에 대한 설명은 문제가 있어요. 애시당초 알파고 최신버전은 데이터 주지 않고 스스로 강화학습을 했구요.. 학습데이터야 쌓였겟지만, 그 데이터베이스 일일히 검색해서 수를 둔다면, 요즘 핸드폰 사양으로도 프로들 때려잡을 수 있는데 말이 안되잖아요 사실 ai가 그렇게 대단한 건 아니긴 하지만, 특정분야에서는 엄청난 성능을 내는 건 사실입니다.
@@johnsuhr238 정확한 건 사실 내부 연구자가 아니면 모릅니다. 근데 현재 겉으로 드러난 것만 보면 general ai는 근시일 내에 개발될 것 같진 않지만, 제 개인적인 견해로는 한 10년정도 내로 엄청나게 많은 일자리들이 ai에 의해 대체될 수도 있을 것 같습니다.
안녕하세요 수학과 박사과정중에 있는 시청자입니다. 영상 재미있게 잘 봤습니다. 수학을 연구하는 입장으로서 시의적절한 때에 AI와 수학에 관한 영상을 올려주셔서 감사드립니다. AI가 수학 문제를 풀 수 있는가 역시도 흥미로운 주제입니다만, 더 넘어서 AI가 수학 연구도 할 수 있는가는 요즘 학계에서 핫한 주제입니다. 저도 아직 박사과정 5년차를 앞둔 수학계에서는 아직 생초보 뉴비입니다만, 넓은 주제를 전반적으로 다루는 학회에서 해당 주제에 대한 강연을 몇 번 접한 적이 있었습니다. 예컨대 이번달에 열린 세계 수학자 대회의 강연 중 하나 수학을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 형식화하는 것이 가능한가에 대한 주제였지요. 강연 도중에 컴퓨터 증명 도움 프로그램을 이용해 학부생 과정 수준의 수학 증명을 시연했습니다. 위상수학의 한 문제였는데, 컴퓨터 프로그램이 위상공간과 같은 추상적인 개념을 이해하는데 무리가 없다는 점에서 놀라웠습니다. 다만 전반적인 수학 연구에 있어서는 아직 상용화하기 어렵다는 것이 강연을 맡은 버자드 교수님의 결론이었는데, 매년 새로운 수학 개념이 수백 수천개가 쏟아져 나오는 반면, 그것을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 번역하는 사람들이 너무나 적기 때문이라고 합니다. 어쩌면 이런 쪽 방향으로 수학 연구의 예산을 쏟는 것이 장기적으로 볼 때 더 보탬이 되지 않을까 하는 생각이 들었습니다. 오히려 알파고의 등장으로 바둑계는 인간과 컴퓨터가 협력하여 바둑을 연구하는 시대에 접어들게 되었다는 신문 기사를 접한 적이 있습니다. 수학 연구도 아마 이와 비슷하게 가지 않을까 싶네요. AI가 증명과 검토에 있어서 제격이지만, 수학에는 그것 이상으로 통찰과 직관도 중요하다보니 결국엔 인간과 AI가 협력하여 수학을 연구하는 시대가 오지 않을까 그런 기대를 해봅니다. 여러모로 수학을 연구하기 좋은 시대에 태어난 것 같습니다ㅎㅎ
자동정리증명 알고리즘이 한창 핫 할때 first-order logic의 간단한 증명 정도 밖에 못한다고 들었는데... ML이랑 결합하니 요즘은 그냥 완전 신세계네요. 이젠 컴퓨터가 더 복잡한 정의들을 외우고 인간처럼 증명을 써낸다니... (그래도 인간처럼 이미지와 예시를 통해 정의를 외우고, 정의가 왜 그렇게 되었는지 역사적인/편의상의 이유를 아는 그런 수준은 아니겠죠? ㄷㄷ) 진짜 기계학습은 인간의 지적 반복 노동 시간을 획기적으로 줄여주는 기술이 아닌가 싶습니다. 전 AI가 인간보다 똑똑해져서 가져올 변화보다, 이 기계학습의 도움을 받는 뛰어난 석학들이 앞으로 무엇을 해낼지가 더 궁금하네요. 수학도들 화이팅입니다!
인간은 자신을 기준으로 이해하고 해석하기 때문에 그게 그렇게 보일지 몰라도 컴퓨터 작동 구조가 인간의 뇌와는 완전히 달라서 실제로는 보이는 것과 전혀 다를 수 있습니다. 예를 들어 AI가 위상 공간이라는 추상적인 개념을 이해하는 게 아니고 알고리즘에 의거해서 주어진 조건들을 기반으로 데이터를 최적화한다고 봐야 합니다. 그리고 수학적 개념을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 번역하는 사람이 적은 게 아니고 컴퓨터 프로그래밍 구조 상 한계가 있는 겁니다. 예를 들어 라이프니치와 뉴턴이 거의 동시에 Calculus를 체계화했죠. 그 이유는 운동과 에너지는 유동적이고 쭉 이어진 구조라서 Discrete Math 도구로는 한계가 있었기 때문입니다. 그래서 함수 즉 상호 관계에 의거해서 특정되기 때문에 실수 조합같이 쭉 이어진 상태에서도 정의가 가능한 Calculus라는 새로운 도구가 필요했던 겁니다. 현재 컴퓨터 프로그래밍은 Discrete Math기반입니다. 그래서 실수 조합은 조합이기는 한데 낱개로 떨어져 있는 구조가 아니고 쭉 이어져 있는 구조라서 컴퓨터 사이언스에서는 별 쓸모가 없어요. 내 생각에는 아마도 컴퓨터 로직 구조, 프로그래밍 언어 자체가 Discrete Math가 아니라 함수 구조로 다시 짜여지지 않는 이상 편리하고 유용한 도구가 될 수는 있을지 몰라도 수학 연구를 진행할 수 있을지는 의문입니다.
@@mrdragonrider 실수를 생각할때 컴퓨터 처럼 인간도 이산적으로 생각하지 않나요? 제가 sqrt(2) 라는 숫자를 상상할때 주변 초월수까지 포함 모든 숫자를 연속적으로 상상하는게 아니듯, 해석학쪽 증명할때도 딱히 주변의 모든 연속적인 숫자를 고려하지는 않습니다... (사실 평범한 해석학 문제는 대부분 그냥 다 쪼개고 간단하게 만들고 다시 더하고 시그마 순서 바꾸고 가끔씩 lim 해주고 근사해서 크기비교 하고 선형대수 써주는거라, 수학하는 사람들은 꼭 연속적으로 생각은 안하는 거 같아요. 제가 머리가 나빠서 그런걸 수도 있지만...) 뭐 어쨌든 전 형식수학은 기계적으로 정복 가능한 영역이라고 추측합니다. 다만 님 말씀대로 그걸 벗어나서 이해를 하는가? 이건 잘 모르겟습니다. 이산수학이든 해석학이든 어떤 분야의 수학이던지 결국 수학에선 정의의 이유, 정리의 의의, 그리고 계속 써먹을 수 있는 보조정리들 (그 분야를 관통하는 전체적이고 근본적인 아이디어들) 라는게 존재하는데 컴퓨터가 이걸 정확히 이해하고 증명하는건 (아직은) 아닐거라고 전 생각합니다. 하지만 절대로 무적권 영원히 불가능한가? 라는 질문에 대한 답은 전혀 모르겠네요.
중요한건 아니지만 바둑은 말씀 하신거랑 좀 달라요 말한것처럼 사람이 둔 기록중 찾아오는거면 기록에 없는 수를 두면 컴퓨터는 못두죠 알파고끼리둔 기록을 공개한다고 바둑계가 떠들썩해지지는 않을겁니다 그럼 어떻게 하냐 기록을 몇천몇만건 분석해서 승리의 공식을 가져오는겁니다 아마 이걸 말하신거라고 생각합니다 다시 말하지만 이영상에선 전혀 안중요합니다 이정도는 틀릴수도 있죠
콴다... 실제로 많은 중고등학생들이 사용합니다. 과도기시절때 게임하듯이 문풀해줬던 기억이 납니다.ㅎㅎㅎ 얼마전 교원연수 강의할 때 수학 콴다를 소개하니 나이 많으신 수학선생님들께서 놀라시더라고요ㅎㅎ 아니!!! 이런게!!!라며ㅎㅎㅎ 개인적인 생각에는 콴다 현재에 머물지 말고 수학게임화하면 대박이지 않나 싶습니다. 수학문제 풀면 렙업하는 그런거요ㅎㅎㅎ
너무 예전 ai 지식들을 소개하신거 같네요 최신 ai들은 일반인들이 생각하는 수준보다 훨씬 발전해 있습니다 알파고는 이미 몇년전부터 기존 기보 데이터 없이 스스로 대국을 둬서 이세돌과 뒀던 알파고를 100:0으로 이겼구요 수학문제도 이미 기존 데이터에서 뽑아서 맞춰보는 방식이 아니라 미네르바라는 구글ai는 직접 인간처럼 추론해서 푸는 방식으로 인간 평균 수준을 넘었습니다 뿐만아니라 달리2나 imagen같은 텍스트 입력하면 이미지 생성해주는 ai나 딥마인드에서 강인공지능을 목표로 만들고 있는 여러가지 명령을 수행할수 있는 멀티모달인 가토(Gato)같은 인공지능도 있습니다 인공지능 분야는 현재 하루가 다르게 발전하고 있는 분야인 만큼 다음에 인공지능 지식 전달해 주실때는 더 최신정보로 소개해주시면 감사하겠습니다
미국회계 빅4도 AI투자 천문학적으로 하고 있고 주변에서 보는데, 직접 인간처럼 추론을 한다고요?? 그 사람 그팀 노벨상 받고, 그 회사 시총은 세계 1위찍을겁니다. AI가 직접 인간처럼 추론을 한다고요? 인식을 하고 생각을 해서 문제해결 능력을 가져요? 사기치지 마세요.. 왜 인공지능이 직접 인식하고 생각할 수 있다고 사람들을 선동하죠?? 오버스테이트(자산의 과대계상)에 민감해서 공격적으로 들리실 수 있는데. 그런 선동으로 돈벌이 하려고 들지 마시고. 그쪽 분야는 내부 윤리기준부터 세우고 용어정리 증거기반 보수적으로 말하는 법부터 배워야 할 것 같습니다. 최소 전문가라고 불리고 싶다면 그정도 양심은 있어야죠.
알파고로 대표되는 AI는 데이타베이스에서 근사치를 확률로 가져오는게 아닙니다. 알파고같은 경우는 신경망이론에 의한 싱킹 머신, 즉 공부하는 시스템으로 스스로 확률이 높은 계산식을 조합해놓고 해당 식으로 그때마다 계산을 하는 거지 그냥 데이터베이스에서 가져오는게 아닙니다. 알파고가 사용한 AL의 죄수의 딜레마 풀이에서 시작한 신경망이론에 대해서 좀 더 공부하시기 바랍니다. 참고로 알파고의 후속 머신은 그냥 바둑의 기본 룰만 줬는데도 하룻만에 알파고를 압도했습니다 데이터베이스가 더 방대한게 아니라 효율적인 계산방식을 학습머신으로 발전시킨 겁니다. 좀 더 사실을 확인하고 영상을 만드셧으면 좋겠네요
작년인가 심심해서 콴다 선생님 해봤는데 어후 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 어지간한 학교 시험문제나 문제집은 이미 데이터가 있어서 선생님들한테 가는건 별 괴상한 문제만 옴. 내가 본 거는 답할 수는 있는데 귀찮은 스타일의 문제, 답이 없는 문제(어디까지 생각할 수 있을까를 묻고자 하는 스타일), 특목고 대비문제, 특목고 내신문제, 대학교 문제에서 가져온거, 뭐 기타등등 별 괴상하고 그지같은 거만 온다. + 콴다 선생님도 기준 생김. 이제 특정대학교 이상만 받음 ㅋㅋㅋ
거짓정보 퍼트리지 마세요. 인공지능이 Recognized(인식)을 하고 문제해결능력을 푼다고요?? 그게 되면 온 세계 언론이 떠들석했어요. 입력 산출이 아니라 초등수학이라도 직접 이해하고 풀었다면. 미국 빅4회계법인들도 한해 엄청난 예산을 부으면서 발전시키고 있고 개발부서들 근처에서 보고 있고 얘기도 듣지만.. 수학적 추론, 생각을 컴퓨터께서 직접 하신다구요? 분칠도 정도가 있어야죠
구글은 초거대 AI로 방대한 수학 사용 사례를 분석하는 방식으로 문제를 해결했다. 구글은 118GB(기가바이트)에 달하는 수학과 과학 분야 논문과 데이터를 머신러닝을 통해 미네르바에 학습시켰다. 미네르바의 기반이 된 PaLM은 구글이 지난 4월 선보인 초거대 언어모델로 현존 최고 성능을 자랑한다. 기존 대표 AI 언어모델인 오픈 AI의 GPT-3보다 약 세 배 큰 5400억 개 파라미터(매개변수)를 보유했다 직접추론이 뭔가요 데이터없이 추론하는거?
대한민국에서 줄세기우기의 본질은 있는 그대로 순위 메기기가 아님. 너희와 우리를 나눠야하는데 덩어리를 묶어서 처음부터 차별성을 두면 반발이 심할거니까 순위를 주고 등수 어딘가를 기준으로 그룹핑함. 원래의, 기존의 우리 외 몇몇 어중이떠중이가 묶이는 건 감안하고 하는거. 그런 사람이 잘되면 계층 이동의 예시로 소위 하층민들에게 희망을 줄 수도 있고. 그래야 본인들의 시스템에서 열심히 하나의 나사, 톱니바퀴로 열심히 살거 아니야? 시스템이 잘 굴러가고 본인들의 세상이 유지 되도록.
![[우분투 리눅스 기초 강의] 10강. WinClient 가상머신 설치](http://i.ytimg.com/vi/E15J4JUM7Sw/mqdefault.jpg)
![사람보다 똑똑한?! 범용인공지능, AGI가 온다 feat. 일론 머스크 #이슈픽쌤과함께 [하이라이트] | KBS 240421 방송](/img/n.gif)
10:34 공대생에겐 chegg와 인도인 유튜버들이 있습니다 ㅋㅋㅋㅋ
체그는 신이야
스스로 공부하려는 학생에겐 참 좋은 앱인데
보통은 학원이나 학교 숙제 답 베껴서 제출하는 용으로 쓰는 듯ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
루소... 당신은 틀렸어!
ㅠㅠ
알파고 초창기버전 빼고는 데이터 베이스 아니에요. 강화학습 모델이라 그냥 알파고 두 대가 서로 바둑 두면서 성장하는 방식입니다.
제로라고 하죠 제로 모델들이 더 강하고
그렇습니다
그러니까 알파고 두대가 서로 바둑두면서 그 데이터를 계속쌓는거죠..
@@wkdtjdrnl 그니까 이세돌 버전은 사람이 둔걸로 학습시키고
그 이후에는 룰만 입력시키고 알아서 학습했다는 뜻 다릅니다
@@Jason-jj5te그러니까 데이터를 쌓는다는말이잖아요 같은말을 왜자꾸딴지를거시지.
우왕 올라오자마자 달려왔어유~
해외에서 대학생들이 많이 쓰는 Chegg 라는 사이트는 대학수준 문제가 약 2100만개가 있다고 함
대신 여긴 AI가 아니라 수천 수만명의 "선생님"을 고용해서 학생이 문제를 찍어서 올리면 10분~1시간 내에 풀이까지 다 써서 올려주는 식..
학생들은 자기 문제를 검색해보고 비슷한 문제가 있으면 비슷한 접근법으로 답을 찾아낼 수 있는데, 비슷한 방식으로 이 Chegg사에서 AI를 만들면 떼돈을 벌수있을거같음
이미 사진을 텍스트로 변환하는거까진 자동으로 하고있어서 개발하는중일지도..
거기 솔루션찾으러 많이갔는데
원서 스캔본도 어마무지하게많고 ㅋㅋㅋ
도움 좀 받았습니다. 하지만 졸업 이후로 존재조차 완전히 잊어버렸었죠...
머슴러닝,,, 머슴아 문제풀어봐라
머슴한테 일자리 뺏기는 시대: 4차산업혁명
머슴이 주인님보다 일 더 잘하는 시대: 4차산업혁명
머슴이 시험문제 더 잘 맞추는시대: 4차산업혁명
머슴 만드는 사람들이 떼부자 되는거죠 뭐...
머슴러닝ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
머슴이 그걸 깨닫는 시대:터미네이터혁명
머슴 갈끄니까~
태크에 머슴러닝 뭐얔ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
수학과 졸업자인데 2018년에 야간피시방 알바하면서 시간날때 콴다 해서 용돈벌이 추가로 했던 기억이 있습니다
1:10 수능수학 빈칸문제는 난이도 중상으로 그렇게 어려운편이 아니라서 오답률 순위권에 보통 안듭니다.
그냥 적힌대로 따라가면 풀리는게 대부분이고
진짜 최고난도 문제들은 짧아요
ㄹㅇ 문제가 길수록 주는 조건들이 많아지고 그럴 수록 좀 더 명확해져서 오히려 쉬워짐
저런건 비주얼적으로 빡세보이니까 소개하는거 아닐까요
22번은 막 비주얼적으로 으와;;하는 케이스는 생각보다 적고 풀기 시작했을때 이걸 어케풀지..? 생각드니까요
ㄹㅇ 빈칸은 그냥 말을 잘 따라가면 풀리
ㅇㅈㅋㅋㅋㅋ
그래서 오히려 수능볼때 빈칸나오면 오 개꿀 이러면서 풀고 수험생들이 그렇게 느낀다는거 알아서 출제자들도 점점 빈칸문제 안냈었음ㅋㅋㅋㅋ
바둑ai에 대한 설명은 문제가 있어요. 애시당초 알파고 최신버전은 데이터 주지 않고 스스로 강화학습을 했구요.. 학습데이터야 쌓였겟지만, 그 데이터베이스 일일히 검색해서 수를 둔다면, 요즘 핸드폰 사양으로도 프로들 때려잡을 수 있는데 말이 안되잖아요 사실 ai가 그렇게 대단한 건 아니긴 하지만, 특정분야에서는 엄청난 성능을 내는 건 사실입니다.
디지털적인 부분에서는 못따라가지 않을까요
저도 같은 생각을 하고있었는데 잘 정리해주셨군요
general ai 만든다고 뛰어드는곳이 많은데, 그렇게 대단하진 않나요?
@@johnsuhr238 정확한 건 사실 내부 연구자가 아니면 모릅니다. 근데 현재 겉으로 드러난 것만 보면 general ai는 근시일 내에 개발될 것 같진 않지만, 제 개인적인 견해로는 한 10년정도 내로 엄청나게 많은 일자리들이 ai에 의해 대체될 수도 있을 것 같습니다.
리만가설 얘기 개웃기넼ㅋㅋㅋㅋ 아~~~ 풀었는데 전원이 나갈거같아요 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 프린팅 하려는데 종이가 모자라넼ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
수학과목 존재이유는 학생들간의 등수를 나누기 위한 가장 좋은 변별력수단이기 때문. 상위권에서 최상위권을 나누는 과목은 수학뿐임.
안녕하세요 수학과 박사과정중에 있는 시청자입니다. 영상 재미있게 잘 봤습니다. 수학을 연구하는 입장으로서 시의적절한 때에 AI와 수학에 관한 영상을 올려주셔서 감사드립니다.
AI가 수학 문제를 풀 수 있는가 역시도 흥미로운 주제입니다만, 더 넘어서 AI가 수학 연구도 할 수 있는가는 요즘 학계에서 핫한 주제입니다. 저도 아직 박사과정 5년차를 앞둔 수학계에서는 아직 생초보 뉴비입니다만, 넓은 주제를 전반적으로 다루는 학회에서 해당 주제에 대한 강연을 몇 번 접한 적이 있었습니다. 예컨대 이번달에 열린 세계 수학자 대회의 강연 중 하나 수학을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 형식화하는 것이 가능한가에 대한 주제였지요.
강연 도중에 컴퓨터 증명 도움 프로그램을 이용해 학부생 과정 수준의 수학 증명을 시연했습니다. 위상수학의 한 문제였는데, 컴퓨터 프로그램이 위상공간과 같은 추상적인 개념을 이해하는데 무리가 없다는 점에서 놀라웠습니다. 다만 전반적인 수학 연구에 있어서는 아직 상용화하기 어렵다는 것이 강연을 맡은 버자드 교수님의 결론이었는데, 매년 새로운 수학 개념이 수백 수천개가 쏟아져 나오는 반면, 그것을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 번역하는 사람들이 너무나 적기 때문이라고 합니다. 어쩌면 이런 쪽 방향으로 수학 연구의 예산을 쏟는 것이 장기적으로 볼 때 더 보탬이 되지 않을까 하는 생각이 들었습니다.
오히려 알파고의 등장으로 바둑계는 인간과 컴퓨터가 협력하여 바둑을 연구하는 시대에 접어들게 되었다는 신문 기사를 접한 적이 있습니다. 수학 연구도 아마 이와 비슷하게 가지 않을까 싶네요. AI가 증명과 검토에 있어서 제격이지만, 수학에는 그것 이상으로 통찰과 직관도 중요하다보니 결국엔 인간과 AI가 협력하여 수학을 연구하는 시대가 오지 않을까 그런 기대를 해봅니다. 여러모로 수학을 연구하기 좋은 시대에 태어난 것 같습니다ㅎㅎ
자동정리증명 알고리즘이 한창 핫 할때 first-order logic의 간단한 증명 정도 밖에 못한다고 들었는데... ML이랑 결합하니 요즘은 그냥 완전 신세계네요. 이젠 컴퓨터가 더 복잡한 정의들을 외우고 인간처럼 증명을 써낸다니... (그래도 인간처럼 이미지와 예시를 통해 정의를 외우고, 정의가 왜 그렇게 되었는지 역사적인/편의상의 이유를 아는 그런 수준은 아니겠죠? ㄷㄷ)
진짜 기계학습은 인간의 지적 반복 노동 시간을 획기적으로 줄여주는 기술이 아닌가 싶습니다.
전 AI가 인간보다 똑똑해져서 가져올 변화보다, 이 기계학습의 도움을 받는 뛰어난 석학들이 앞으로 무엇을 해낼지가 더 궁금하네요. 수학도들 화이팅입니다!
영어를 컴퓨터로 언어로 학습해서 배우는 ai가 연구되고 있는 데.
언젠가는 인간의 언어로 쓴 새로운 수학지식들을 자동학습할수도 있게 될 수도.. 있겠군요.
인간은 자신을 기준으로 이해하고 해석하기 때문에 그게 그렇게 보일지 몰라도 컴퓨터 작동 구조가 인간의 뇌와는 완전히 달라서 실제로는 보이는 것과 전혀 다를 수 있습니다. 예를 들어 AI가 위상 공간이라는 추상적인 개념을 이해하는 게 아니고 알고리즘에 의거해서 주어진 조건들을 기반으로 데이터를 최적화한다고 봐야 합니다. 그리고 수학적 개념을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 번역하는 사람이 적은 게 아니고 컴퓨터 프로그래밍 구조 상 한계가 있는 겁니다. 예를 들어 라이프니치와 뉴턴이 거의 동시에 Calculus를 체계화했죠. 그 이유는 운동과 에너지는 유동적이고 쭉 이어진 구조라서 Discrete Math 도구로는 한계가 있었기 때문입니다. 그래서 함수 즉 상호 관계에 의거해서 특정되기 때문에 실수 조합같이 쭉 이어진 상태에서도 정의가 가능한 Calculus라는 새로운 도구가 필요했던 겁니다. 현재 컴퓨터 프로그래밍은 Discrete Math기반입니다. 그래서 실수 조합은 조합이기는 한데 낱개로 떨어져 있는 구조가 아니고 쭉 이어져 있는 구조라서 컴퓨터 사이언스에서는 별 쓸모가 없어요. 내 생각에는 아마도 컴퓨터 로직 구조, 프로그래밍 언어 자체가 Discrete Math가 아니라 함수 구조로 다시 짜여지지 않는 이상 편리하고 유용한 도구가 될 수는 있을지 몰라도 수학 연구를 진행할 수 있을지는 의문입니다.
@@mrdragonrider 실수를 생각할때 컴퓨터 처럼 인간도 이산적으로 생각하지 않나요?
제가 sqrt(2) 라는 숫자를 상상할때 주변 초월수까지 포함 모든 숫자를 연속적으로 상상하는게 아니듯,
해석학쪽 증명할때도 딱히 주변의 모든 연속적인 숫자를 고려하지는 않습니다...
(사실 평범한 해석학 문제는 대부분 그냥 다 쪼개고 간단하게 만들고 다시 더하고 시그마 순서 바꾸고 가끔씩 lim 해주고 근사해서 크기비교 하고 선형대수 써주는거라, 수학하는 사람들은 꼭 연속적으로 생각은 안하는 거 같아요. 제가 머리가 나빠서 그런걸 수도 있지만...)
뭐 어쨌든 전 형식수학은 기계적으로 정복 가능한 영역이라고 추측합니다.
다만 님 말씀대로 그걸 벗어나서 이해를 하는가? 이건 잘 모르겟습니다.
이산수학이든 해석학이든 어떤 분야의 수학이던지 결국 수학에선
정의의 이유,
정리의 의의, 그리고
계속 써먹을 수 있는 보조정리들 (그 분야를 관통하는 전체적이고 근본적인 아이디어들) 라는게 존재하는데
컴퓨터가 이걸 정확히 이해하고 증명하는건 (아직은) 아닐거라고 전 생각합니다. 하지만 절대로 무적권 영원히 불가능한가? 라는 질문에 대한 답은 전혀 모르겠네요.
와 근대 위상수학을 할정도면 진짜 말다한거같은데 투자인력이 없는데도 그정도면 사실상 말 다한거 아닌가요
10:44 대학은 이미 chegg가 먹었습니다
프로야구 AI 볼판정이 시급하다
대학교때 wolfram alpha나 physics forums 많이 이용했고,
그리고 과제 같은거 하면 문제 진짜 많이 푸는데 그거 모으면 대학교도 공통된 과목들은 커버 될 것 같네요.
울프람... 유명하죠
@@FootballEverton 울프램알파만 있어도 미적분학 정도는 든든하죠 ㅋㅋ
울프람은 단순한 계산기 아닌가요?
@@niceandslow8002 네. AI보다는 수치적 해석 풀이법을 모아 놓은 툴이에요 ㅎㅎ
와 콴다 중딩때 이걸로 하다가 과외쌤한태 머리깨진 기억난다 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
콴다 풀다보면 S급 선생되고 최저임금도 안되는데도 하다보니 200만원정도 벌었던 기억이...ㅋㅋ
어떤 삶을 사신겁니까…
공부가 취미라니..
@@티나한 물리쪽 같은대요.
대단하시네요ㄷㄷ 전 물리, 수학만 했는데 1문제당 1분 이상 걸리면 손해라 접었는데....
@@모티빗 이분은 손익분기는 생각하지 않고 재미로 하신 것 같네요..ㄷㄷ
이거원리는 중고딩이 무조건알아야함 원리도모르고 문제찍으면 답주는세상만 보면 그냥 답 다나오는데 수학을 왜 공부하지?하는 친구들 개많을듯
중요한건 어떤 문제를 풀지 설정하는 것이겠죠. 앞으로 주어진 문제를 푸는건 컴퓨터가 다 해줄거니까.
@@우준혁-z4qai는 사고력이 0라서 새로운 방향성의 문제는 아예 못품
중요한건 아니지만 바둑은 말씀 하신거랑 좀 달라요 말한것처럼 사람이 둔 기록중 찾아오는거면 기록에 없는 수를 두면 컴퓨터는 못두죠 알파고끼리둔 기록을 공개한다고 바둑계가 떠들썩해지지는 않을겁니다
그럼 어떻게 하냐 기록을 몇천몇만건 분석해서 승리의 공식을 가져오는겁니다 아마 이걸 말하신거라고 생각합니다
다시 말하지만 이영상에선 전혀 안중요합니다 이정도는 틀릴수도 있죠
예전에 추억의 콴다 유행시절… ㅋㅋㅋㅋ
결국 학습된것을 바탕으로 하는것이라 더 고난이도의 문제를 풀려면 더 많은 기계학습과 알고리즘개선이 있어야할듯
딥러닝의 성능은 학습 시 사용하지 않은 데이터에 대해 측정하게 되어있음. 성능이 좋다는 의미는 일반적으로 한번도 안 본데이터를 잘 해결한다는 의미임.
ㄹㅇ 예전에 콴다 살짝 유헹했음 ㅋㅋㅋㅋ 점심시간이나 심심할때 몇개 풀면 개꿀
저번에 인공지능에 영어 문제 풀어 봤는데 정답 다 맞추던데 ㄷㄷ
콴다...
실제로 많은 중고등학생들이 사용합니다.
과도기시절때 게임하듯이 문풀해줬던 기억이 납니다.ㅎㅎㅎ
얼마전 교원연수 강의할 때 수학 콴다를 소개하니 나이 많으신 수학선생님들께서 놀라시더라고요ㅎㅎ
아니!!! 이런게!!!라며ㅎㅎㅎ
개인적인 생각에는 콴다 현재에 머물지 말고 수학게임화하면 대박이지 않나 싶습니다.
수학문제 풀면 렙업하는 그런거요ㅎㅎㅎ
점점 사람이 설 자리가 없어지는 시대.
진짜 대학교가서 재료역학 연습문제 풀이하는데 뭐 대학도 좋은 대학이 아니어서 뇌는 딸리지... 지금 생각해봐도 참.... 고등학교때보다 더 좌절감을 많이 느꼈던 시절이었던것 같아요. ㅎ
그런데 사회나와서는 엑셀만 잘하면 다 되더라구요. ㅋ
사실 수식 자체를 입력을 해서 풀어주는 울프람알파가 있습니다
수식을 컴퓨터에 입력할 정도로 풀어놓을 실력이 필요하잖아요...
@@zxnyaa 울프람 알파 사용법 생각보다 어렵지 않아요ㅋㅋ
하지만 문제는 수식을 만드는거 자체가 어려운.. ㅋㅋㅋ
@@zxnyaa 음 그 조차도 안할거면 그냥 답지 배끼기랑 다를 바가 없죠
솔직히 말하면 본인 풀이랑 전혀 다른 방향으로 갈 때도 있으니 갓프람도 완벽한건 아니긴 합니다
역시 수학귀신들...돈까지 준다는데 열심히 풀겠죠 ㅋㅋㅋ
전원이 나갈것 같아요! ㅋㅋ
7:12 인공지능x 인간지능o
전원이 나갈것 같아요~ ㅋㅋㅋㅋ
항상 흥미로운주제 선정..b
대학교 문제들은 인도 공돌이들한테 보내면 될것같은데?.. 환율차이도 있으니 우리나라돈으로 좀 주면서 데이터 쌓으면?...
인도 공돌이들은 대부분 해외 가서 성공하니깐 특히 미국 공대 칼텍, MIT 이런데 보내면 글로벌하게 풀게 할 수 있을듯 ㅋㅋㅋ
지금이야 쌓은 데이터를 토대로 판단하는 귀납적 수준에 머무르고 있지만 AI 스스로가 연역적 판단을 할 수 있는 수준이 되면 또 다른 세상이 될듯
강인공지능이 시작되면 엄청난 번혁이죠.
인공지능이 사람처럼 판단할때니까요...
너무 예전 ai 지식들을 소개하신거 같네요 최신 ai들은 일반인들이 생각하는 수준보다 훨씬 발전해 있습니다
알파고는 이미 몇년전부터 기존 기보 데이터 없이 스스로 대국을 둬서 이세돌과 뒀던 알파고를 100:0으로 이겼구요
수학문제도 이미 기존 데이터에서 뽑아서 맞춰보는 방식이 아니라 미네르바라는 구글ai는 직접 인간처럼 추론해서 푸는 방식으로 인간 평균 수준을 넘었습니다
뿐만아니라 달리2나 imagen같은 텍스트 입력하면 이미지 생성해주는 ai나 딥마인드에서 강인공지능을 목표로 만들고 있는 여러가지 명령을 수행할수 있는 멀티모달인 가토(Gato)같은 인공지능도 있습니다
인공지능 분야는 현재 하루가 다르게 발전하고 있는 분야인 만큼 다음에 인공지능 지식 전달해 주실때는 더 최신정보로 소개해주시면 감사하겠습니다
미국회계 빅4도 AI투자 천문학적으로 하고 있고 주변에서 보는데, 직접 인간처럼 추론을 한다고요?? 그 사람 그팀 노벨상 받고, 그 회사 시총은 세계 1위찍을겁니다. AI가 직접 인간처럼 추론을 한다고요? 인식을 하고 생각을 해서 문제해결 능력을 가져요? 사기치지 마세요.. 왜 인공지능이 직접 인식하고 생각할 수 있다고 사람들을 선동하죠?? 오버스테이트(자산의 과대계상)에 민감해서 공격적으로 들리실 수 있는데. 그런 선동으로 돈벌이 하려고 들지 마시고. 그쪽 분야는 내부 윤리기준부터 세우고 용어정리 증거기반 보수적으로 말하는 법부터 배워야 할 것 같습니다. 최소 전문가라고 불리고 싶다면 그정도 양심은 있어야죠.
이번 영상 내용은 저한텐 새로운데 그 다음이 있었군요.. 다음주에는 댓글에 언급해주신 내용이 나올지도 모르겠어요
오늘 주제 흥미롭네 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
7:56
빨래널면서 봐야지 ㅎㅎ
5:40 파일코인 떡상 가즈아....
알파고로 대표되는 AI는 데이타베이스에서 근사치를 확률로 가져오는게 아닙니다. 알파고같은 경우는 신경망이론에 의한 싱킹 머신, 즉 공부하는 시스템으로 스스로 확률이 높은 계산식을 조합해놓고 해당 식으로 그때마다 계산을 하는 거지 그냥 데이터베이스에서 가져오는게 아닙니다. 알파고가 사용한 AL의 죄수의 딜레마 풀이에서 시작한 신경망이론에 대해서 좀 더 공부하시기 바랍니다. 참고로 알파고의 후속 머신은 그냥 바둑의 기본 룰만 줬는데도 하룻만에 알파고를 압도했습니다 데이터베이스가 더 방대한게 아니라 효율적인 계산방식을 학습머신으로 발전시킨 겁니다. 좀 더 사실을 확인하고 영상을 만드셧으면 좋겠네요
오 콴다가 소개되다니
작년인가 심심해서 콴다 선생님 해봤는데 어후 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 어지간한 학교 시험문제나 문제집은 이미 데이터가 있어서 선생님들한테 가는건 별 괴상한 문제만 옴. 내가 본 거는 답할 수는 있는데 귀찮은 스타일의 문제, 답이 없는 문제(어디까지 생각할 수 있을까를 묻고자 하는 스타일), 특목고 대비문제, 특목고 내신문제, 대학교 문제에서 가져온거, 뭐 기타등등 별 괴상하고 그지같은 거만 온다. + 콴다 선생님도 기준 생김. 이제 특정대학교 이상만 받음 ㅋㅋㅋ
그럼 초기 때나 오답이 있었고, 지금은 기본적인 건 오답이 거의 없겠네요. 여기도 데이터 전쟁이군요.
최근 구글이 개발한 인공지능 '미네르바'는 수학적 추론도 잘해내고
이미 대학생 평균 수학실력을 뛰어넘었다고 합니다. 콴다같은 데이터 방식이 아니라요.
인공지능은 전문가들의 예측보다도 훨씬 빠르게 발전하고 있습니다.
인공지능은 예측이 불가능함 인간은 그냥 똑똑한척 하는 동물임 ㅋㅋ
AI 까지 안가도 고전 지능분야는 컴퓨터들이 아득히 추월했지 암기력 계산력 언어력 등등
거짓정보 퍼트리지 마세요. 인공지능이 Recognized(인식)을 하고 문제해결능력을 푼다고요?? 그게 되면 온 세계 언론이 떠들석했어요. 입력 산출이 아니라 초등수학이라도 직접 이해하고 풀었다면. 미국 빅4회계법인들도 한해 엄청난 예산을 부으면서 발전시키고 있고 개발부서들 근처에서 보고 있고 얘기도 듣지만.. 수학적 추론, 생각을 컴퓨터께서 직접 하신다구요? 분칠도 정도가 있어야죠
인공지능은 한계가 명확함
@@eashgha 님이 말하는 인식(recognition)은 AI가 기본적으로 하는 것들이구요, 사람이 가지는 의식(consciousness)을 말씀하시는 것 같은데 의식이라는 게 뭔지에 대한 명확한 정의조차 이루어지지 않았습니다.
최근엔 구글ai가 의식을가졌다는 내부고발도 나오는 마당에..
대학교는 족보만 모아도 괜찮을 것 같은데
재밌네요
수능시험 보고 몇 년 있다가 편입문제 풀었는데 수학이 이렇게 잼있는 거였나 싶더라구요 ... ㅎ
출제한 문제도 저작권있지않나요? 그런건 어찌 되는 건지 궁금하네요.
우리나라는 불가능 왜냐하면 분명히 수학문제 찍어서 올리면 분명히 저작권으로 못하게 막음 소송검
그래서 콴다도 보면 중간중간에 모자이크 되어있음 저작권 피하려고
저렇게 AI 도 접근하지 못하는 영역이 있는 수능만점받는 인간이 있다는게 더 대단하네..
7:25 배민이랑 같네 ㅋㅋ 배민도 초창기에 직접 가게에 대신전화해주는거 였자너 ㅋㅋㅋㅋ
수학학원차 최고의 선택
수학문제 푸는것 재밌는데... 이과는 재밌어 하는 사람 많아요
쓔카 오빠 판교 놀러오세여🐤💪🏼
AI는 수학 문제는 풀겠지만 수학선생님이 될 순 없지.
아무리 가르쳐도 답을 1이나 0으로 적어내는 휴먼을 AI의 알고리즘이 이해 할 수 없거든..
아니 ㅋㅋㅋ 이제는 AI 랑도 경쟁해야 된다니.... 사람살려 !!!!!
인공지능 (X)
인간지능 (O)
그 어느 분야보다 최첨단을 달리는 IT지만
그 어떤 분야보다 노가다를 많이 하는 IT
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
바둑의 경우의 수가 저렇게 많아봤자. 승리에 필요한 경우의 수는 반에 반에 반에 반에 반에 반에 반에 반에 반에 반에 반에 반에 반에 반에 반에 반에 반에 반도 안 됨.
슈카아재 바둑 얘기 더 해줭
단순 계산이 아니라 문제에 대한 이해가 수식으로 나와야 푸는게 수학이라 수식만 있다면 ai가 금방풀겠지. 문장으로 된 문제를 정확하게 이해 못하면 수식을 세울수가 없으니 ai로 수학푸는건 불가능.
댓글 한 달만에 가능한 CPT가 나왔네요...
비슷한 예로. 명함관리 앱 리맴버도 사진찍어서 올리면 알아서 인식해서 입력되는거 같지만 뒤에서 사람이 입력 합니다 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
분야는 다르지만 콴다가 구글번역보다 더 실패율이 적나
구글번역도 좀더 다듬으면 더 가치 있을탠대
콴다 진쨔 많이 썼었는데 ㅋㅋㅋㅌㅋ
11:27 이미 chegg 라고 있음
수학문제는 푸는게 아니라 돌리는겁니다
데이터베이스에서 정답을 찾는게 아니라 수많은 트레이닝데이터로 ai모델을 트레이닝시키는겁니다ㅎㅎ
10:51 맞아... 내가 이거때문에 콴다를 삭제했음.
애가 대학문제를 보더니 내가 찾는게 아닌 이상한 문제를 보여주더라....
"왜?..." 가슴 아픈 얘기지요.
대학교 버전도 있긴 해요 Chegg라고ㅋㅋ
전국 대학 모든과 족보 다모아서 빅데이터 구축하면 될 듯 합니다. ㅋㅋ
콴다는 당연히 판단력이 없습니다. 같은 사진을 찾아줄 뿐입니다.
gan을 공부하는 사람은 저런 이야기를 할 수 없습니다
현대 기술로도 연역법이 매우 낮은 수준으로는 가능합니다. Transfer learning이라고.. 자세한건 전공자님께서 알려 주실 겁니다.
어서 알려주세요!
신호 및 시스템은 혁펜하임!!
요즘 하루에 하나씩 올리네 이게 되나
왜 태그가 머슴러닝인가요?ㅋㅋ
잘 보고 갑니당 :>
매스매티카, 울프램 알파, 매트랩.
업적달성을 위해 ㅎㅎ....
아니 심심해서 수학문제를 푼다고..? 수포자는 싱기해 합니다…
지금의 AI는 그냥 데이터베이스에서 가장 비슷한 답을 찾아오는 수준인데, 만약 스스로 판단과 생각을 할 수 있게되면 인류는 멸망이지 않을까요????
박형주 교수가 들고간게 181130인데 이건 ㄹㅇ ㅋㅋ역하긴함
예전 EBS에서 초등학생이 수학 모르니깐 OK구글보고 정답 알려줘해서 풀다가 엄마한데 혼나는거 생각나네 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
물론 미국에서는 중고딩들이 애용하는 mathway가 있습니다... 물론 저는 절대로 안쓰지만요 ^^
오 중국에서 고등수학은 모르겠지만 주변지인분들이 학부모님들 필수어플이라는 유료 어플이있다고 들었는데 중국은 디비가많아서 가능한 것일까요? 궁금하네요 🤔이미 활성화된듯한데
구글애서 이미 직접 추론하여 수학문제를 푸는 ai인 미네르바를 만들었습니다
제목보고 저도 이거 소개하시네 했는데 아니었네요
구글은 초거대 AI로 방대한 수학 사용 사례를 분석하는 방식으로 문제를 해결했다. 구글은 118GB(기가바이트)에 달하는 수학과 과학 분야 논문과 데이터를 머신러닝을 통해 미네르바에 학습시켰다. 미네르바의 기반이 된 PaLM은 구글이 지난 4월 선보인 초거대 언어모델로 현존 최고 성능을 자랑한다. 기존 대표 AI 언어모델인 오픈 AI의 GPT-3보다 약 세 배 큰 5400억 개 파라미터(매개변수)를 보유했다
직접추론이 뭔가요 데이터없이 추론하는거?
@@user-vertinarcana 데이터 없이는 말이 안되죠 당장 사람도 기억을 기반으로 수학문제를 푸는데요
직접 추론이란 것은 말그대로 수학 문제를 "푼 것"을 말하는 거죠
콴다랑 달리
휴먼인텔리전스 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
데이터 베이스로 푸는구나
박형주,,총장님,,입니다
외국 reddit 물리학 포럼에 문제들 올려놓으면 데이터 공짜로 싸임
대학원생들이 대학교 문제 풀면 되겠네 ㅋㅋㅋㅋ
포스닥은 학석박, 박사는 학석, 석사는 학사 ㅋㅋㅋㅋ
온클할때 콴다쓰면 개꿀이였는데
학부시절 전자기학 문제 생각나네요.
울프람 알파 쓸때마다 적분 계속 이상하게해서 걍 내가함... 아직 멀었음
대한민국에서 줄세기우기의 본질은 있는 그대로
순위 메기기가 아님.
너희와 우리를 나눠야하는데 덩어리를 묶어서
처음부터 차별성을 두면 반발이 심할거니까
순위를 주고 등수 어딘가를 기준으로 그룹핑함.
원래의, 기존의 우리 외 몇몇 어중이떠중이가
묶이는 건 감안하고 하는거.
그런 사람이 잘되면 계층 이동의 예시로
소위 하층민들에게 희망을 줄 수도 있고.
그래야 본인들의 시스템에서 열심히
하나의 나사, 톱니바퀴로 열심히 살거
아니야? 시스템이 잘 굴러가고
본인들의 세상이 유지 되도록.
하... 새벽5시인데...
영상에서는 강인공지능을 말하는 것 같은데.. 강인공지능, 약인공지능의 차이와 지도 학습, 비지도 학습의 차이를 헷갈려 하시는 분들이 많은 듯..
강인공지능이 아닌 엄연한 약인공지능입니다.
강인공지능은 인간의 지능을 가진 인공지능으로 자기가 알아서 판단할수 있어야 하는데 콴다가 요리법이나 이런것도 알려주지는 않습니다.
즉 콴다는 엄연한 약인공지능이며
약인공지능은 일정분야에 특화된 인공지능을 말합니다.
@@user-jjy1015 전에 댓글에서 비지도 학습을 마치 강인공지능인 것마냥 혼란스럽게 표현하신 분들이 있어서 달았던 댓글이었습니다.
풀면 돈준다> 이게 데이터 사는거구나 ㅋㅋ
영상 너무 재밌는데요? ㅋㅋㅋ
영상 아직 안봄
인공지능은 어디까지 발전할까.. 새삼 무섭네요
대학문제는 우선 울프람 가봅시다.