테슬라의 인공지능 수장을 그만두고 다시 OpenAI로 돌아간 안드레이 카파시가 4년 전 이 맘때 트위터에 올렸던 사진입니다.
인공지능을 연구하기 위해서 공부해야 할 두갈래의 기술 스택을 책을 쌓아서 나타냈지요. 대체로 왼쪽은 생물학 쪽이고 오른쪽은 컴퓨터 사이언스 쪽인데 맨 아래에는 공통 기초로 물리학이 있습니다.
인공지능을 컴퓨터 사이언스의 한 분야로 여기는 이들이 많지만 인공지능 분야에서 굵직한 업적을 이룩한 이들의 상당수가 물리학 전공자입니다.
암튼 일선 대학에서 물리학과가 점점 없어지고 있다는 소식을 간간이 듣는데 인공지능에서 세계 최고 수준의 기술 경쟁력을 갖추려면 시류를 쫓아서 만들어진 새로운 인공지능 학과보다 기초 학문으로 물리학과가 더 필요하다 싶네요.
현재 이미지 생성은 물론 오디오 생성 모델의 대세인 Diffusion 모델만 해도 통계 물리학에서 건너온 컨셉을 바탕으로 했기 때문에 물리학 전공자들에게는 직관적이고 친숙한 겁니다.
오늘 새벽에 타임라인에 공유했던 홉필드 네트웍에 대한 논문도 결국 통계 물리학에 연결되기도 하고요.
제 경우도 그동안 5년여를 생성 인공지능 분야를 연구하면서 이미지, 오디오, 자연어 등 생성 인공지능의 여러 세부 분야를 다양하게 연구할 수 있었던 것도 학부 전공이 물리학이었던 덕이 크다고 봅니다.
이미지 출처: https://twitter.com/karpathy/status/1127792584380706816
글 출처 https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=pfbid02pG11H1khqLeAg9WyJ8qNowCyHsuNShfVHPVV3UtBRWdjvKXHGjgoVLx9Xb9fn6PHl&id=100000454416270&mibextid=Nif5oz
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