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오늘의 1:1 교수님 월요미팅은 저에게는 쇼킹한 시간이었음.
매우 기본적이면서 매우 확실한 것인데 이전에는 저도 안다고 생각했는데 실은 하나도 모르고 있었던 것을 오늘 알게 된 듯함.
오늘의 사건을, 저는 Research is an art of asking questions 이라고 이름붙여봄.
사건의 발단은 다음과 같음
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교수님이 2주전에 저에게 이런저런 토픽에 대해 물어봤는데
저는 그래서 저의 의견을 고이 담아서 주간레포트를 작성하였음
다음주 교수님의 한말씀: specific question을 던지라
그래서 저는 저의 의견 (opinion)을 아주 구체적으로 고이 담아서 주간레포트를 작성하였음.
예컨대 이런 식: Would it be meaningful to apply MAML into conversational question answering?
다음주 교수님의 한말씀: 왜 엉뚱한(추상적인) 이야기를 자꾸 담아줌?
그래서 저는 저의 의견을 또 구체적으로 담아서 주간 레포트를 작성하였음
그래서 교수님이 매우 답답했는지
본인이 듣고 싶은 질문 리스트를 아주 친절히 적어주었는데
• Has the MAML algorithm been applied to any NLP application?
• If so, what are the multiple tasks that MAML is applied to learn from?
• Is any change to the original MAML algorithm needed for the NLP application?
교수님이 원하는 것은 오로지 fact였던 것임. 어떤 내용이 있느냐 없느냐 하는 식의 fact만 말하기를 바랬던 것인데
저는 자꾸만 저의 사적인 의견을 갖다가 주었던 것. 왜냐면 누군가 나에게 물어보니까 내 생각을 말해야지 어떻게 쓰여있는 정보를 물어다 줄 수 있느냐-라는 발상으로 교수님의 질문을 왜곡하고 있었던 것임...
글로 소통을 하니까
말로 소통을 할 때 보이지 않던 뒤틀림을 보게 되는듯.
그래서 저는 매우 죄송스러워하는 중...
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이 뻔한 것 때문에 귀한 시간을 생으로 날렸다는 생각이 드니까 저는 매우 안타까운 감정임....
그래서 일이 대체 왜 이렇게 된 걸까 고심을 하는 기록을 오늘의 글에 적어보려 함.
제가 매일 읽던 논문들에는 물음표가 하나도 없었음... 모두 마침표로 끝나는 문장들에, 자세하게 대답하는 문장들만 가득해서, 나도 논문을 쓰려면 대답을 잘 해야겠거니라고 믿어버린것이 패착이었던듯 함. 그게 아니고 연구는 질문을 던지는 것인데, 내가 던진 질문에 반응하여 주루루룩 답으로 드러나는 결과물이 논문 종이쪼가리 인 것이었던듯함. 내가 질문이 없이 답만 찾아다니니 길을 헤메게 되는 스토리 플롯인듯
교수님 왈:
I asked a specific question during the last two meetings, but I don’t find an answer in your report. Specifically, has the MAML algorithm been applied to any NLP application? If so, what are the multiple tasks that MAML is applied to learn from? Is any change to the original MAML algorithm needed for the NLP application? Please be prepared to answer me this and other specific questions tomorrow morning.
홍원의 왈:
I found that the questions you have suggested me are to discovering facts. My focus so far has been to asking opinions to myself (ex: would it be meaningful to apply MAML into conversational question answering?). I guess this was the point I twisted your guidance into my taste. I guess communicating via written text made it clearer. I misunderstood that you were asking my opinion. As a result, I was wandering and spending time just reading papers with improper questions and my understanding of the topic never get increased. Now I see that I was too naive to give an opinion without knowing facts. Let me ask myself questions on facts then.
교수님 왈:
- I was asking you BOTH.
- It is dangerous to give just an opinion without knowing a fact.
- Your opinion will be too general because you do not have enough knowledge in this area.
- Report what has been done and what could be done.
- Give specific question.
- I am not saying that there is a clear answer in the paper, however, you still need to ask questions even in that case.
- Summarize while you are reading the papers.
- You can make a table for basic questions.
- You may replicate easier models as a first stage rather than complicated ones. Replication helps you asking questions.
- Examples of specific questions
-- What is the objective of the paper? What is the problem to solve?
-- What is similar or different between this paper and that paper?
-- Which dataset did they use? How large it is? Is the dataset available in public?
-- How good is the result?
-- What are the limitations of the method?
-- Is that the only way to solve the problem?
어제 보낸 주간 레포트에 대해 한시간만에 답장이 온 교수님의 반응에 저는 깜놀하여 레포트를 처음부터 다시 써서 냈는데, 대략 5시간정도 쓰니까 미팅 할만한 레포트가 되었음. 그동안의 시간들 일주일 이주일은 헤메느라 통으로 날리고, 5시간 작업해서 결과를 내놓은 것.
교수님이 저의 자초지종을 듣더니,
이런 것들은 당연히 알아야 하는 basic중에도 상 basic인데;;; '석사논문을 썼는데 어떻게 이런 basic한 것을 모를 수 있지?' 라고 함.
그러게;; 저는 석사논문 쓸 때 '질문을 던지라'거나, 데이터가 어쨌고 모델이 어쨌고 하는 specific questions를 깊이 받아본 적이 없는듯함. 받아본 적이 없는 건 아니고, 받아본 적은 있을텐데 내가 그것을 체화하지 않고 슬슬슬 그냥 덮어서 넘어가버린듯함. 안 중요하다고 생각한듯.
한국에서 배워서 그런 것일지도.
괜히 시간낭비를 시켜서 교수님한테 매우 미안하고 죄송함
그래도 이제라도 배워서 다행이라고 생각함.
그리고 모르는데 아는 척 하는 것보다는 지금이라도 까발리는 것이 낫잖음
나는 나이가 많지만 학생이고, 학생이란 몰라서 배우겠다고 와 있는 사람을 말하는 것이므로,
모르면 모르는 것임
박사과정도 학생인데, 학생기간에 이것을 못하면 나중에는 진짜로 스스로 아무것도 배울 수가 없는 인간이 되어버릴듯함
저는 그러고 싶지 않으므로 지금 모르는것을 모른다 하는게 나을듯
내가 뭘 모르는지 몰랐으니 교수님에게 물어볼 수도 없는 것이었고, 그래서 이번에는 매우 헤메었지만
이제는 좀 덜 헤메일 수 있을듯...
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