Faruk Guney(@frankguney)의 스레드

한때 시대에 뒤떨어진 것으로 치부되었던 기존 연구 작업의 사일로(silo) 속에는 셀 수 없이 많은 과학적 혁신이 묻혀 있습니다. 다음 개척지는 완전히 새로운 수학이나 알고리즘이 아니라, 이미 존재하는 것을 종합하는 데 있을지도 모릅니다. 과학은 가장 타당한 아이디어들을 수렴하고, 그것들을 연결하고, 나머지 아이디어들을 버리는 과정을 통해 발전합니다. 결국 버려진 아이디어들이 다시 의미를 드러낼 때가 올 것입니다. 역전파 알고리즘 자체는 미적분학의 연쇄 법칙, 경사 하강법, 그리고 초기 오류 수정 및 제어 시스템 이론을 기반으로 하는 이러한 합성에서 비롯되었습니다. 그러나 이러한 재조합은 현대 지도 학습의 핵심 알고리즘이 되었습니다. AI의 다음 혁신은 발명이 아닌 재발견에서 같은 방식으로 나타날 수 있습니다.