1. 확실히 테크닉적 진입장벽은 매우 낮은듯. 파리쏜도 쉽고 수학도 행렬만 알면 누구나 덤빌수 있으니.
2. 그러나 고차원적 모델링을 해야하고 거기에 맞게 새로운 트레이닝을 해야하면 수학적 백그라운드가 아주 좋아야해서, 어는 정도 위로는 장벽이 존재랄듯.
3. 인공지능을 폄하할수가 없음. 폄하하면 안됨. 앞에서 이야기한 Universal approximation therem 은 엄청난 것임. 물론 그걸 운용하는 사람이 현명하게 데이터를 제공해줘야 하고.
4. 모델링하는 공식이 없다고해서 결과가 안좋은게 아님. 수학방정식 미분 방정식이 없어도우리가 경험적으로 아는 결과만 가지고도 인공지능은 “아주 잘” 판단할수있는 알고리듬을 가지고 있는것인. 이건 사이언스에서도 아주 중요한데 특히 실험치 분석에 유용함. 인간이 해석못하는걸 인공지능이 아주 잘 해석할수도 있음.
5. 다만 실험도 하기 힘들고 결과도 우리가 경험치로 이미 알수도 없고 참인지 거짓인지도 모르는, 거기다가 이론적 모델링도 없는 사이언스 문제에는 인공지능도 좋은 답을 내놓기 힘든게…인간들이 그 결과에 대해 프리시전이나 애큐러시를 측정할 근거도 없기 때문이므로 현재의 인공지능을 탓할수 없음.