Malthusian Trap
모르는 것은 exponential 하게 증가하는데, 아는 것은 linear 하게 증가한다.
이는 맬서스의 함정과 자연스럽게 연결된다.
Malthusian Trap in Academia
Continual Learning, self-supervised learning, ViT, diffusion models, etc …
해당 키워드만 해도 알아야 할 내용이 매우 방대하다.
하지만 현실적으로는 하루에 D2L 한 챕터 나가기에도 힘들다.
이에 내가 알아야 한다고 인지하는 범위는 exponential 하게 증가하는데,
실제로 내가 아는 범위는 시간에 정비례 하게 늘어난다.
실제로 함정은 존재하는가?
맬서스의 함정은 식량 생산이 폭발적으로 증가하면서 해결이 되었다.
하지만 공부 량이 폭발적으로 증가 할 수 있는가? 그렇지는 않다.
하나 기대 해볼 수 있는 부분은, 지식은 어느정도 단계가 되면 서로 연관되는 경우가 있다는 사실이다.
맬서스의 함정과 공부가 힘든 이유가 연결되는 것 처럼 말이다.
해결책?
그렇다면 공부라는 것을 ‘전체 지식 범위 탐색을 위한 조합 최적화 문제’ 로 해석 할 수 있다고 생각한다.
그런데 생각하면 이 문제가 익숙하다.
지식 정점들을 이리저리 돌아다니는 최소한의 비용을 구하는건 TSP 문제와 같은 것 아닌가?
TSP 문제는 NP-hard 이므로 실용적인 해결책은 무엇일까?
nearest neighbour algorithm 으로 greedy 하게 접근하는게 suboptimal 하더라도 실용적으로 보인다.
공부하는 주제와 연관된 가장 가까운 지식 정점으로 계속 이동하는게 포인트
Conclusion
애초에 TSP 처럼 모델링 할 수도 없는 문제다. 모든 정점들이 밝혀지지 않은 상태이기 때문이다.
따라서 현재 아는 정점에서 greedy 하게 접근을 하다가,
서로 연관되는 정점들의 수가 exponential 하게 증가하는 것을 기대하는 수 밖에 없다.
따라서 그냥 하는 수 밖에 없다…