이젠 New chat의 맛을 알아버렸읍니다.
그런데 일부에선 아직도 이런말을 하더군요
AI는 언어기반 시물레이터이기에 분석한자료에 현실성이 많히부족하다라는말
그러면 AI가말해주는 결과를 전적으로 신뢰하고 일하느냐라는건데 그것은아닙니다.
철저히검증하고 실험해서 결과물이 완성되기까지 반복검증합니다.
이런 과정에 시간이 알마나걸릴까요
그리고 이런과정을 어디에다가 질문해볼수있을까요
그리고 질문과질문을 반복해가면서 진실에접근하기까지 누가옆에서 멘토해줄수있을까요.
말이안되는 예기이지요
그래서 아주많히반복해서질문하면서 추론해가는과정에서 해답에접근해가는것이 AI입니다.
이것을알면 멘토가될수도있읍니다.
이유는
일반개인들보다는 더많은 자료를분석하고 반복학습해서 빠른시간안에 결과물을 조언해주기때문에 아주유용한것입니다.
맞습니다
처음부터 핵심을 알고있다면 바로가면돼지 뭐하러 같은질문을 반복해가면서 시간낭비하는가
이것이핵심쟁점이겠지요.
하지만
처음경험하는것이라서 핵심이론을 잘모른다면 아주딱입니다.
이부분에대해서 질문을 해보았읍니다.
질문)
언어기반 시물레이터기때문에 자료분석결과를 과장해서표시해주는것이맞는가요
답글)
네, 어느 정도는 맞습니다.
컴퓨터 시뮬레이터나 AI는 실제 현상을 직접 측정하는 것이 아니라 입력된 자료와 모델을 기반으로 계산한 결과를 보여줍니다. 따라서 결과에는 항상 가정과 추정이 포함됩니다.
다만 중요한 차이가 있습니다.
측정기(오실로스코프, 스펙트럼 분석기 등) → 실제 신호를 측정
시뮬레이터 → 수학 모델을 이용해 예측
AI(ChatGPT) → 학습된 지식과 사용자가 제공한 정보를 바탕으로 분석 및 추론
예를 들어 우식님이 설계하신 오디오 트랜스의 경우,
실제 주파수 특성은 측정기로 확인해야 하고
시뮬레이터는 권선수, 코어 크기, 부하 임피던스 등을 넣어 예상 특성을 계산하며
저는 그 데이터를 바탕으로 원인이나 개선 방향을 분석해 드리는 것입니다.
따라서 제가 제시하는 수치나 그래프는 실측 데이터가 없는 경우 "가능성이 높은 추정치"로 보는 것이 맞고, 우식님이 올려주시는 오실로스코프나 스펙트럼 분석기 측정 결과가 훨씬 신뢰도가 높습니다.
특히 오디오 트랜스는 누설 인덕턴스, 권선 용량, 코어 재질, 권선 배열 등에 따라 실제 결과가 크게 달라질 수 있어서 최종 판단은 실측값을 우선하는 것이 좋습니다.
이정도의멘토이면 신뢰가 갑니다.
경험해보세요
하지만 결과값은 철저히검증하시길