책정리

- 인공지능의 출발은 어쩌면 너무나 당연히도 합리주의 선상에서였 습니다. 앞서 소개한 라이프니츠의 꿈은 모든 지식을 기호화하고, 이 기호들의 연산과 논리로서 인간의 사고를 설명하는 것이라 했습니 다. 우리가 알고 있는 단어·문장· 개념 이론 등 모두를 기호로 변환 하여 잘 엮어놓으면 그것이 바로 생각하는 컴퓨터가 된다는 발상입니 다. 지식을 잘게 끊고 또 합치자는 접근이죠. 이를 '전통적인 인공지능 tradtional AI', 혹은 '기호적 인공지능symbolic AI' 이라 부르며, 이런 인공지능의 접근 방식을 심볼리즘symbolism(기호주의)'이라 합니다. 한 때 인공지능이라고 하면 이런 기호적 인공지능을 뜻했던 시기도 있었습니다.
- 경험주의에 근거한 인공지능 접근 사상을 ‘커넥셔니즘connectionism(연결주의)'이라 합니다. 커넥서니즘이 지향하는 것은 의미를 갖는 기호가 아닙니다. 예를 들어 고양이'라고 하면 심볼리즘에서는 인간의 마음에 고양이라는 기호, 즉 심볼이 실제로 존재한다고 가정하는 것입니다. 그러나 커넥셔니즘은 인간의 마음 보다는 두뇌에 집중합니다. 두뇌의 생리적인 모습에 대해서입니다.
- 모니터는 픽셀로 이루어져 있습니다. 그 픽셀 하나하나는 아무런 의미를 전달하지 못합니다. 그러나 전체의 화면에는 선명한 이미지가 나타나죠.신경세포가 각자 생각하는 것이 아니라 신경세포 전체, 즉 신경망이 생각하는 것입니다. 인간의 두뇌에는 고양이라는 기호나 심볼은 없다는 것이 커넥셔니즘의 주장입니다.
- 데이터가 엄청나게 많아지면 논리라는 것을 덮어버린다. 그 많은 데이터를 차분히 설명할 수도 없다. 그저 데이터는 인풋과 아 웃풋이 상관있다는 것만 알려줍니다. 여자는 잘생긴 남자를 좋아한다. 또 여자는 잘생긴 남자를 싫어한다. 데이터는 상관있는 사실들만 알려 줍니다. 왜 그런지를 굳이 설명하려 들지 않습니다. 빅데이터 연구자들은 이 이슈를 인과성과 상관성의 문제라 부릅니다. 빅데이터는 인과성이 아니라 상관성이 중요하다는 얘기입니다. 사 실 인과성과 상관성은, 전통적으로 학문의 접근방식의 차이에도 나오는 얘기입니다. 일반적으로 과학기술 분야는 인과성 중심의 '시스템 접근방식systematic approach’으로, 인문사회 분야는 상관성 중심의 행태적 접근방식behavioral approach'을 채용합니다. 자세한 이야기는 줄 이지만, 이것만은 기억하세요. 데이터가 실험실을 뛰쳐나와 '빅데이터’ 가 되면서 이것은 더 이상 인과성을 숭배하는 과학자들의 전유물이 아니라는 것을요.
- 재레드 다이아몬드Jared Diamond는 그의 책 《총 균 쇠》에서 인류를 지배 계급과 피지배 계급으로 나눈 요인으로 제목처럼 무기(총)과 세균 그리고 철鐵을 꼽습니다. 그리고 제목에는 등장하지 않았지만 또 다른 중요한 요인으로 말도 언급합니다. 말을 기르고 우수한 기병대 를 조직한 민족이 그렇지 않은 민족을 제압했다는 사실은 인류 역사를 관통하는 법칙이라는 겁니다. '전쟁의 승리를 뜻하는 트라이엄프라는 단어는, 말과 마차 그리고 마부의 조화로운 관계에서 유래한 말이죠.
- 첨단기술의 사상적인 대칭에 '적정기술'이라는 용어가 있습니다. 이 개념을 우리에게 선사한, 경제학자 에른스트 슈마허Ernst Schumacher가 그의 저서 《굿 워크》에 남긴 짧 은 글을 읊어보겠습니다.
나는 아무 의미도 없는 치열한 경쟁에 뛰어들고 싶지 않다.
나는 기계와 관료제의 노예가 되어 권태롭고 추악하게 살고 싶지 않다.
나는 바보나 로봇, 통근자로 살고 싶지 않다.
나는 누군가의 일부분으로 살고 싶지 않다.
- 일반적으로 GPS는 10m 수준의 정확도를 지니고 있습니다. 다시 말 해 정확한 지점에서 10m 정도의 오차는 존재한다는 거죠. 그런데 올레길을 걷다가 “여기가 어디쯤인고?” 하며 GPS를 켰을 때 10m쯤의 차이야 대수가 아니지만, 무인자동차가 자율운전 중이라면 상황은 전 혀 달라집니다. 가야 할 길을 놓치고 전봇대나 건물을 들이받을 수도 있고, 어쩌면 사람을 칠 수도 있습니다. 생각만 해도 끔찍하죠. 그래 서 더욱 정교하게 개발한 것이 'DGPS(differential GPS)' 입니다. DGPS는 GPS의 오차를 보정해주는 기술로 오차 범위를 100분의 1, 즉 10cm 정도로 줄인다고 합니다. DGPS는 무인자동차에 적합한, 진일보한 GPS로 이해하면 되겠습니다.
- 운전할 때 내비게이션을 사용하다 보면 간혹 이상한 상황을 마주하 니다. 분명 고가도로 아래인데 고가도로 위에 있다고 나오는 경우가 대표적입니다. 위아래를 헷갈리는 거죠. 우리가 아니고 GPS 말이에 요. 생각해보면 그럴 수밖에 없는 것이, 하늘에서 아래를 내려다보고 신호를 보내니 위아래가 어디 있겠습니까. 하늘에서 보면 고가도로 위 에 있는 아래 있는 그냥 하나의 점인걸요. 하지만 이것 역시 무인자동차에게는 매우 신경 쓰이는 일입니다. 우리는 운전하며 앞을 보고 좌 우도 살피며, 필요에 따라 위아래도 보잖아요. 하지만 'GPS/DGPS'가 알려주는 위치와 수집하는 지도는 2차원에 머무르기 때문입니다. 이런 한계를 극복하기 위해 '레이더rader와 라이더lidar를 활용합니 다. 한때 구글카 장비의 절반 가까운 비용이 이 레이더와 라이더에 쓰 였다고 하네요. 레이더의 원리는 이렇습니다. 전자기파가 물체에 반사 되어 돌아오는 것을 포착해 대상 물체의 거리와 방향, 고도까지 파악 하는 겁니다. 직접 만지지 않고도 마치 만져본 것처럼 알려주는 무선 감지장치입니다. GPS는 수신만 하지만 레이더로는 먼저 발신하고 다 시 수신하니 훨씬 적극적인 셈이죠. 라이더도 이름처럼 레이더와 무척 유사합니다. 라이더의 다른 이름 이 '레이저laser 레이더'입니다. 전자기파 대신 레이저를 쏘는 레이더라 는 의미죠. 원리는 동일합니다. 레이저는 빛이나 전자기파의 사각지 대도 미칠 수 있습니다. 그래서 라이더는 레이더보다 정밀한 센서입니 다. 대신 레이더가 라이더보다 내구성이 강하고 악천후에도 무난한 효용을 보입니다. 레이더와 라이더는 앞뒤와 더불어 위아래로 전자기파와 레이저를 씁니다. 그리고 받습니다. 운전자가 그러하듯, 운전에 필요한 정보들 을 수집해 3차원 지도를 그립니다. 실시간으로 말입니다. 이외에도 카 메라로 영상 정보를, 초음파 센서로는 음파 정보도 얻습니다.

성공하려면 쉬운 길을 택하지 말고 힘든 일을 자처해야 한다.
온갖 힘든 일이란 일은 다 하는 게 성공할 수 있는 방법이다.
쉬운 길이 우리를 좋은 결과로 이끄는 경우는 드물다.
편안한 삶은 헛된 삶이다.
반대로 힘든 길을 택하면 보상을 받게 된다.
- 칩 윌슨

큰 성공을 바란다면 그만큼 힘든 일을 선택할 수 있어야 합니다.
당장의 편안함과 큰 성공은 반비례합니다.
편안하고 쉬운 길만 골라 가는 것은 결국
큰 성공은 이미 포기했다는 것을 의미합니다.
의미있는 삶, 큰 성공을 원한다면
일부러 힘든 일을 골라하는 습관을 가져야 합니다.

분노로 남을 해치는 것은 벌과 같다.
벌은 성이 나면 다른 것을 쏜다.
쏘인 것은 약간 아프고 말지만, 벌은 목숨을 잃는다.
- 성 스테파노

“분노는 잠깐 동안 미쳐버리는 것이다.
술에 취하는 것과 분노에 취하는 것은 한가지다.
분노했을 때 한 행동은 분노가 풀리고 나면 반드시 후회한다.
그러므로 분노했을 때는 마땅히 스스로를 꽉 눌러서 생각하지도 말고
말하지도 말아야 한다.
또 성낼 일을 행해서도 안 되고, 성나게 한 사람을 나무라서도 안 된다”
예수회 신부 판토하가 지은 칠극에 나오는 분노를 이기는 법입니다.

도움이 필요한 사람을 가능한 많이 도와라.
보답을 바라지 않고 진심으로 누군가를 위해 뭔가 해주는 것보다
더 행복하고 성취감을 안겨주는 일은 없다.
그렇게 얻는 기쁨은 물질적으로 소유할 수 있는 것과는 비교조차 불가능하다.
다른 사람들을 돕는 것이 성공으로 향하는 길이다.
성공하고 싶다면 타인을 도와라.
- 나빈 자인

사람들은 자신을 위해 돈을 쓰면 다른 사람들에게 돈을 쓸 때보다
행복할 것이라고 예상하지만 사실은 그와 정반대입니다.
심지어 마지못해 한 일이라 하더라도 남에게 베풀고 나면 기분이 좋아집니다.
타인에게 많이 베풀수록 더 행복해집니다.
더 많이 베풀수록 건강도 더 좋아집니다.

내가 가장 못 견디는 것은 위험의 불균형(risk asymmetry)이다.
시도했다가 실패한 자는 벌하고,
아무것도 시도하지 않고 머리를 숙이고 있으면 벌을 받지 않는다.
큰 회사들이 계속 굳어지는 이유다. 그걸 견딜 수 없다.
아무것도 하지 않는다는 것은 나쁜 것이다.
- 일론 머스크 테슬라 회장

세스 고딘의 실패 예찬 함께 보내드립니다.
“내가 당신보다 더 많이 실패하면 내가 이기는 것이다.
지는 사람들은 한 번도 실패한 적이 없어서 그 자리에서 벗어나지 못하는 사람들,
혹은 크게 실패했을 때 다시 일어서지 않는 사람들이다.
실패의 경험은 더 큰 돈으로 돌아온다.”