앞으로 30 년 후에 미래를 보자. 머신 러닝과 관련된 영역이 지난 10 년 동안 본 것만 큼 빠르게 발전한다고 가정 해 봅시다. 그것은 좋을 것이지만, 그런 미래에 전통적인 알고리즘의 역할은 무엇입니까?
여기서는 "전통적인 알고리즘"으로 TCS에서 수행하는 일반적인 프로세스 인 잘 정의 된 계산 문제를 공식화하고 문제 를 해결하기위한 알고리즘을 설계하며 공식적인 성능 보장을 증명 합니다.
이제 앞으로도 기존 알고리즘 설계 및 분석을 사용해야하는 응용 분야는 무엇이며, 머신 러닝의 발전으로 인해 기존 알고리즘이 거의 관련이 없을 가능성은 거의 없습니다.
처음에는 이것이 어리석은 질문처럼 보일 수 있습니다. 물론 정렬, 검색, 색인 생성 등을 미래에도 수행 할 수 있어야합니다! 물론 푸리에 변환을 효율적으로 수행하고, 큰 행렬을 곱하고, 최단 경로를 찾고, 선형 최적화 문제를 해결할 수 있어야합니다!
우리가 전통적으로 우리가 설계하는 알고리즘을 사용하는 응용 프로그램에 깊은 찾고 시작하면 그럼 다시, 그것은 기존의 알고리즘 설계 및 분석은 이러한 문제에 대한 정답인지 전혀 분명하지 않다 : 관련된 응용 프로그램에서 검색 , 일반적으로 우리는 어떤 수학적 의미 (예 : 최소 편집 거리)에서 최적이 아닌 모호한 정의되지 않은 의미 (예 : 의미 론적 유사성)로 인간과 가장 일치하는 것을 찾는 데 관심이 있습니다. 경로 계획 과 관련된 응용 프로그램에서일반적으로 우리는 수학적인 관점에서 최적의 경로 (예 : 가장 짧은 거리 또는 가장 저렴한 가격)가 아닌 예제를 기반으로 좋은 경로 (예 : 다른 사람들이 선호하는 경로)를 찾는 데 관심이 있습니다. 그리고 그림에 모호하고 잘못 정의 된 사람 구성 요소가 있으면 TCS 연구원이 나오게하는 대신 컴퓨터가 예제를 기반으로 좋은 답변을 작성하도록 가르치는 것이 좋습니다. 전통적인 알고리즘 설계 및 분석을 통해 해결할 수있는 공식적인 계산 문제가 있습니다.
따라서 우리가 과거 알고리즘에서했던 일이 또한 진전을 이룰 수있는 올바른 방법 (및 유일한 방법)이 될 것이라는 것이 명백한 응용 분야 (바람직하고 실제 산업 응용 분야)는 무엇입니까? 미래?
머신 러닝 기술에서 서브 루틴으로 사용되는 알고리즘은 확실한 미래 보장 후보로 보이지만, 이는 우리가 사용하는 특정 머신 러닝 기술에 따라 크게 달라지며, 지난 10 년 동안 보았 듯이 이것은 빠르게 변할 수 있습니다 .