장쉐펑은 AI는 수학적 모델링, 즉 수학이라고 거듭 강조했습니다. 딥시크는 수학 박사들이 설립한 회사입니다. 수학은 만능 재주꾼과 같습니다. 수학 박사 학위를 받으면 금융 기술, 인터넷, AI, 반도체 등 어떤 분야로든 쉽게 진출할 수 있습니다.
제가 거의 10년 동안 이야기해 온 두 가지 핵심 개념이 있습니다.
첫째는 계산은 계산이고, 모델은 모델이며, 수학은 수학이라는 점입니다.
컴퓨터 과학, 전기 공학, 항공 우주 공학, 기계 공학, 금융 등 대량 이론들이 계산 공식을 사용하여 표현됩니다.
수학이나 이러한 분야를 이해하지 못하는 대부분의 사람들은 분명히 그렇게 생각할 것입니다...
"수학 공식 = 수학"
진정으로 올바른 이해는 모든 산업에는 십여 개 이상의 교육 과정이 있으며, 이는 크고 작은 십여 개 이상의 다양한 분야에 해당한다는 것입니다.
이러한 분야의 모든 이론과 전문 지식은 행렬, 미적분, 확률과 같은 기본적인 도구를 사용하여 공식과 기호로 표현되어야 합니다.
하지만 이러한 이론과 전문 지식의 본질은 바로 그 전문 지식 자체에 있습니다. 그것들은 기호와 공식으로 표현되지만, 그렇다고 해서 "모든 전문 지식이 수학이다"라는 의미는 아닙니다.
전문대학 졸업생이나 2년제 대학 학위 소지자 중 상당수는 이러한 원리를 이해하지 못합니다. 그들은 "기호 = 수학", "모델링 = 수학", "수학 공식처럼 보이는 것은 모두 수학", "수학을 공부하면 모든 전공 분야의 공식과 문제를 풀 수 있다", "박사 과정까지 수학을 공부하면 금융, 인터넷, 인공지능, 반도체, 재료, 기계 공학 분야의 모든 수학 문제를 풀 수 있다"와 같은 말을 쉽게 내뱉습니다.
진정으로 올바른 이해는 다음과 같습니다...
"공식, 기호, 도구, 이론 및 모델은 다양한 세부 전문 분야에서 지식을 양적으로 상징적으로 표현한 것"이며, 수학 이론 자체와는 전혀 관련이 없습니다.
또 하나 중요한 점은 수학은 수학이고, 앞으로도 항상 수학일 것이라는 사실입니다.
수학 분야는 학부, 석사, 박사 과정 모두 매우 명확하고 잘 정의된 경계를 가지고 있습니다.
수학 전공에는 기하학, 대수학, 정수론, 조합론, 암호학, 해석학, 위상수학 등이 있습니다.
명심하세요, 수학은 그저 수학일 뿐이고, 수학은 그저 수학일 뿐입니다. 수학 전공은 다름 아닌 수학 그 자체입니다.
수학 전공자는 PyTorch 작성법, CUDA 설정법, ResNet을 처음부터 구축하는 방법, 또는 Transformer를 학습시키고 튜닝하는 방법을 가르쳐주지 않습니다.
그들이 여러분에게 고전적인 머신러닝, 고전적인 제어 이론, 고전적인 항공우주 유체 역학, 유한 요소법을 가르칠 가능성은 훨씬 더 낮습니다. 왜냐하면 이것들은 전혀 수학이 아니며 수학에 속하지도 않기 때문입니다.
"수학을 공부하면 다른 전공으로 쉽게 전과할 수 있다"거나 "수학은 모든 전공의 어머니이다"와 같은 말은 믿지 마세요.
