다른 사람들 의견

• ourdream (20-03-02 21:04)

  바둑은 룰이 확실히 정해져 있는 게임이지만 바둑의 복잡도도 상상을 초월합니다.
  
  특정 반도체 회로 설계 이외에도 AI를 이용하여 인간을 모방하려는 시도들이 많습니다. 개인적인 의견으로는 칩 설계도 중급 수준까지는 충분히 가능할 것으로 보입니다. 학습할 자료(데이터)는 많이 없어도 됩니다. 룰를 정해주면 컴퓨터가 스스로 데이터를 만드는 단계까지 와 있습니다. 강화 학습과 서로 training, test 를 하면서 점점 더 AI의 질이 높아질 겁니다.
  
  하지만 기사의 내용대로 30년 경험치가 축적된 인간을 따라잡을 수준까지는 시간이 좀 걸릴 것이라 생각합니다.

  바둑은 룰이 확실히 정해져 있는 게임이지만 바둑의 복잡도도 상상을 초월합니다. 특정 반도체 회로 설계 이외에도 AI를 이용하여 인간을 모방하려는 시도들이 많습니다. 개인적인 의견으로는 칩 설계도 중급 수준까지는 충분히 가능할 것으로 보입니다. 학습할 자료(데이터)는 많이 없어도 됩니다. 룰를 정해주면 컴퓨터가 스스로 데이터를 만드는 단계까지 와 있습니다. 강화 학습과 서로 training, test 를 하면서 점점 더 AI의 질이 높아질 겁니다. 하지만 기사의 내용대로 30년 경험치가 축적된 인간을 따라잡을 수준까지는 시간이 좀 걸릴 것이라 생각합니다.
• 늘그대로 (20-03-03 17:36)

  위 기사에서는 schematic이 아니라 layout을 AI가 한다는 내용인데요...
  배선의 위치와 넓이 같은 것을 EMC영향을 고려하면서 배치할 때, AI가 더 잘할 수(효율적으로) 있다. 가능한 얘기 같습니다.

  위 기사에서는 schematic이 아니라 layout을 AI가 한다는 내용인데요... 배선의 위치와 넓이 같은 것을 EMC영향을 고려하면서 배치할 때, AI가 더 잘할 수(효율적으로) 있다. 가능한 얘기 같습니다.
• 겸손 (20-03-09 01:32)

  네 저도 본문에 기술했듯이, 그렇게 이해를 했는데
  과연 정말 schematic 단계에서의 회로 설계를 AI가 할 수 있을까 라는 의문이 들어서 글 올려보게 되었습니다 :)

  네 저도 본문에 기술했듯이, 그렇게 이해를 했는데 과연 정말 schematic 단계에서의 회로 설계를 AI가 할 수 있을까 라는 의문이 들어서 글 올려보게 되었습니다 :)
• 홍홍 (20-03-04 12:27)

  backend layout 하는게 거의 모두 NP 문제라서 휴리스틱이나 기타 deterministic 한 알고리즘이 대부분이었죠. 팀버울프 같이 SA나 GA 같이 알고리즘 가장해서 랜덤하게 풀어보기도 했었는데 오래전에 죽어버렸죠..... 아마 기존 문제들 AI로 풀 수 있게 새로 정의해서 돌렸더니 xx% 개선되었다 논문이 쏟아질 것 같네요.

  backend layout 하는게 거의 모두 NP 문제라서 휴리스틱이나 기타 deterministic 한 알고리즘이 대부분이었죠. 팀버울프 같이 SA나 GA 같이 알고리즘 가장해서 랜덤하게 풀어보기도 했었는데 오래전에 죽어버렸죠..... 아마 기존 문제들 AI로 풀 수 있게 새로 정의해서 돌렸더니 xx% 개선되었다 논문이 쏟아질 것 같네요.
• sylee (20-03-05 03:45)

  그게 연구실에서 좋은 결과가 나왔다고 해도 상용화는 또 거리가 멀 수 있죠. 그렇지만 어차피 대학 갓 졸업한 본인 입장에서 30년 된 경력 가진 사람들 비집고 들어가 전문가로 인정 받으려면 차라리 그런 거라도 연구해야 하지 않을까 봅니다. 그게 웃음거리가 될지라도 말입니다.

  그게 연구실에서 좋은 결과가 나왔다고 해도 상용화는 또 거리가 멀 수 있죠. 그렇지만 어차피 대학 갓 졸업한 본인 입장에서 30년 된 경력 가진 사람들 비집고 들어가 전문가로 인정 받으려면 차라리 그런 거라도 연구해야 하지 않을까 봅니다. 그게 웃음거리가 될지라도 말입니다.