Inuit Blogged

십년도 전의 이야기입니다. 대학동기가 톱 클래스 학교에서 공학 박사를 마치고 회사를 다니다 뜻한 바 있어 경영학 공부를 하고자 했습니다. 필요한 퀄리피케이션은 만족했는데 의외로 거절 통지를 받았습니다. 이유가 가관입니다. 이미 박사를 땄으면 공부하는 이치를 아는데 굳이 새로운 박사를 공부할 필요는 없다는 겁니다. 100년전이야 박사가 이것저것 학식이 많아 박사지만, 요즘 박사는 아주 좁은 분야에서 기존보다 작은 진전을 이루는게 박사과정의 주된 임무지요. 전공하지 않은 다른 학문이라면 새로 배울게 많고 다른 학위는 충분히 의미가 있습니다. 오히려 다른 학문의 정수를 아는 사람이 제발로 와주면 고맙다 해야할텐데 말이죠. 이게 불과 10년 전, 미국에서 있었던 일입니다. 세상 일에 관심 많은 물리학자저자는 입..

2016년 발간된 '사장의 길'이란 책을 읽는데, 아래의 그림이 눈에 띄었습니다. 구뇌, 중뇌, 신뇌의 3중뇌 이론입니다. 처음 나왔을 때 저도 이 이론에 매혹되었습니다. 책을 집필하며 이 체계적인 프레임을 활용해 설명할게 너무 많아 의욕이 넘쳤습니다. 그러나 리서치를 계속 할수록 3중뇌 가설은 기각해야할 가설로 여겨졌습니다. 몇개 문서 말고는 학문적 지지가 없었기 때문입니다. 의심이 커질수록 저는 많이 당황스러웠지요. 의사결정의 구뇌-감정의 중뇌-이성의 신뇌, 파충류>포유류>인간의 뇌. 이 골격으로 전체 스토리를 구상했었으니까요. 논문 써보신 분은 이 갑갑한 심정 공감하실겁니다. 한참 전개해놨는데 근원에서 흔들리는 경우. 그러나, 아는 범위에서는 최대한의 과학적 엄정함을 목표했기에 이 부분을 두루뭉수리..

알파고 이후 인공지능과 딥러닝을 보는 인류의 관점이 완전히 변했지요.궁극적으로 AI가 사람을 이길 수 있음을 보여준 상징적 사건이니 당연한 일입니다. 하지만 연구자들은 실제로 딥 러닝이 생활 속에 들어오려면 조금 더 시간이 필요하다고 말합니다.그 이유를 보면 이렇습니다.-인공지능은 데이터를 엄청나게 많이 먹여야 딥 러닝이 작동한다. (시간과 비용의 문제)-인간은 몇개 안되는 데이터로부터도 배울 수 있고, 극단적인 추상화와 일반화가 가능한데, 인공지능은 알고리듬 상 이를 효율적으로 따라잡을 수는 없다.-그렇게 많은 데이터를 먹이는 과정에서 의도치 않은 편향(성차별, 인종차별 등)이나 악의적 왜곡 (인간 눈에 보이지 않는 패턴을 몰래 학습시켜 오염시킴) 등이 가능한데 이를 골라내기가 쉽지 않다.-특히 아주 ..

참 독특한 책이다시체와 죽음을 다루는 내용이라, 께름칙한 마음에 사 놓고도 한참을 미뤘다. 죽음을 다루는 비즈니스에 관심이 생겨 큰 맘먹고 열어 읽었다. (title) Stiff 영리한 저술이다주제의 어두움을 문체의 발랄함으로 커버했다. 그러지 않고서는 읽는 사람보다 쓰는 사람이 더 힘들었을게다. 시체처리소, 해부학 교실, 인체 실험실, 장례식장 등을 발로 뛰며 글을 썼다. 물질로서의 사체와 인격이 담겼던 인체의 간극은 찰나다. 그러므로 사체의 원주인인 인간에 대한 연민과 공감은 자연스러울 터. 의도적으로 쾌활한 문체로 거리두기를 해야, 그나마 딱딱한 논문이 되는걸 방지하면서 수년간의 취재를 글로도 적어내릴 수 있을게다. 그냥 곱게 죽여주오사체가 토막나면 부활의 가능성이 사라진다고 믿던 시절이 있었다. ..