Hacker News 의견들

• AI 과목의 정책을 보면, 과제나 프로그래밍 숙제에서는 AI 도우미 사용을 허용하지만, 최종 제출본은 스스로 작성하길 권장함
  수업 중 퀴즈나 시험에서는 AI나 외부 자료 사용이 금지됨
  이유는 AI가 학습 도구로는 유용하지만, 과도한 의존은 학습을 방해할 수 있기 때문임
  스스로 문제를 해결한 학생이 시험에서 훨씬 좋은 성과를 낸다는 경험적 근거가 있음

  • 이런 정책이라면 기말시험 성적이 매우 낮거나 부정행위가 발생할 가능성이 높다고 생각함
  • 이 접근은 CMU의 “reasonable person principle”과 비슷하다고 느낌
    학생들이 어차피 AI를 쓸 걸 알지만, 학습 의지와 자기개발을 믿는다는 점이 핵심임
    예전에 비슷한 과정을 도왔는데, AI가 디버깅을 도와줬다면 학생들이 더 많은 내용을 다루고 CUDA 구현 같은 흥미로운 부분에 집중할 수 있었을 것임
    이번 새 수업은 정말 흥미로워 보이고, Zico 교수는 훌륭한 교사임
  • 이런 방식이 가장 이상적이라고 생각함
    AI로 이해 속도를 높이고, 마지막에는 AI 없이 평가받는 구조가 학습을 굳히는 데 좋음
  • 예전에 내 교수님은 숙제 점수와 시험 점수가 크게 다르면 숙제 점수를 무시하고 시험만으로 성적을 매기는 정책을 썼음
    당시엔 불공평하다고 느꼈지만, 지금 생각하면 매우 공정한 방식이었음
    지금 시대에 더 적합한 접근 같음

• 이 과목의 강의자는 OpenAI 이사회 멤버임
  관련 기사: Zico Kolter joins OpenAI’s board of directors

• ‘modern AI’가 LLM만을 가리키는 게 아쉬움
  현대 AI는 훨씬 더 넓은 분야를 포함하는데, 제목만 보고 더 다양한 SOTA 모델을 기대했음
  그래도 CMU 강의는 대체로 훌륭하니 좋은 코스일 것 같음
  혹시 다른 분야까지 다루는 자료가 있다면 매우 관심 있음

• 며칠 전부터 무료 버전으로 수강 중인데, 과제 시스템이 정말 훌륭함
  로컬에서 직접 테스트를 돌릴 수 있어서, 단순히 듣는 것보다 훨씬 학습이 잘 됨
  10점 만점에 10점 추천임

  • 과제 수행에 필요한 하드웨어 리소스가 궁금함
    개인 컴퓨터로 하는 건지, 아니면 클러스터 접근 권한이 주어지는지 알고 싶음

• 이 강의가 좋은 코스인지 궁금함
  혹은 LLM의 작동 원리를 체계적으로 배우기 위한 다른 추천 코스가 있는지 묻고 싶음

• 실제로 모든 과제를 수행하며 수업을 따라가는 사람들에게 묻고 싶음
  현실적으로 주당 몇 시간을 투자해야 완주할 수 있는지 궁금함

• 포스트모던 AI가 나오길 기다리고 있음

  • 그땐 AI 로봇보다 햄버거를 더 잘 굽는 법을 배우게 될지도 모름

• 상징적 추론(symbolic reasoning) 관련 내용이 없는 게 아쉬움

  • 그건 지금의 “classical AI” 범주에 속함
  • 오히려 modern AI의 정반대 방향임
  • 그건 아마 가을학기 Post-modern AI 수업에서 다룰 예정일 것임
  • 그건 애초에 AI가 아님

• 강의와 함께 볼 수 있는 교재 출판을 기대함
  나오면 바로 구매할 생각임

• Lisp와 Prolog의 부활을 보게 되어 반가움

  • 아쉽게도 이번 강의에는 포함되지 않음
    그래도 Lisp와 Prolog는 여전히 유용함
    신경망을 처음부터 구현할 때는 C가 적합하고, Python으로 서브시스템을 연결하면 충분히 복잡한 시스템을 만들 수 있음
  • 사실 Lisp와 Prolog는 죽은 적도, 완전히 사라진 적도 없음
    늘 자기만의 영역에서 조용히 존재해왔음
  • Prolog는 다른 모습으로 Erlang이라 불리기도 함