[오늘의 한문장] 청소년을 위한 한국철학사

1. 신화, 가장 오래된 철학


*신화는 단지 *꾸며진 이야기가 아니라 신화를 *구성하는 *집단의 *성스러운 역사에 대한 기록이고, *자연과 *인간에 대한 *총체적인 이해와 사유를 담고 있는 것입니다.

*신화가 전부 사실은 아니지만 결코 *사실과 무관하지 않습니다. **신화는 **사실과 **세계의 본질에 대한 *설명입니다. - P17

자연 신화는 천지와 인간의 생성에 관한 신화로, 천지개벽 신화와 창세 신화를 말하지요. 천지개벽 신화는 무가 속에 들어 있는 경우가 많습니다. - P20

/ 들어가며 *20세기는 *절대적으로 *확실한 지...

/ 들어가며


*20세기는 *절대적으로 *확실한 지식에서 출발하여 *불확실한 지식으로 *마감되었으며, 물리학자들은 *자연의 *물리적 실체를 완전히 이해할 수 있다는 *일말의 희망을 접어야 했다.

또한 21세기는 물리학적 지식을 기반으로 만들어진 무기들이 그동안 애써 쌓아왔던 문명을 철저히 파괴한 시기였다.

자연에 대해 지금 우리가 알고 있는 거의 모든 지식은 물리학 이론에 뿌리를 두고 있다 - P11

19세기에 새롭게 부상한 양자역학 때문에 자연의 가장 근본적인 구조, 즉 *원자 규모의 *미시 세계에서 *‘확실한 지식’이라는 *개념 자체를 *포기해야 했던 것이다.

닐스 보어는 "이 이론을 접하고 충격 받지 않는 사람은 내용을 제대로 이해하지 못한 사람"이라고 했다.

리처드 파인만은 한 술 더 떠서 "이 이론을 제대로 이해하는 사람은 세상 어디에도 없다."고 단언했다. - P12

독일의 물리학자 막스 플랑크는 **1900년 12월에 ‘작용양자(quantum of action)’라는 개념을 처음으로 도입하여 *양자역학의 서막을 열었다.

그로부터 무려 113년이라는 세월이 흘렀으니 *물리학자들이 양자역할을 충분히 이해했을 것 같지만, *현실은 전혀 그렇지 않다.

그 긴 시간 동안 물리학자들은 *양자역학을 *확률과 *인과율(원인이 결과보다 시간적으로 앞서 일어난다는 법칙) 그리고 *물리적 실체와 연결 짓는 데 *간신히 성공했을 뿐이다.

게다가 그들이 받았던 충격은 조금도 누그러지지 않고 오히려 더 커지기만 했다. - P12

*양자역학이 *제대로 작동하는 *이유를 아는 사람은 *없다. 그러나 *양자론의 **예측 능력은 *여타 이론의 추종을 불허한다.

*과학 역사상 *실험 결과와 그 정도로 *정확히 일치하는 이론은 *과거에도 없었고, *앞으로도 당분간은 나오지 않을 것이다.

양자역학을 해석하는 방법에 대해서는 아직도 논쟁의 여지가 남아 있으나, 이론 자체의 옳고 그림에 대해서는 의심할 만한 구석이 전혀 없다. 누가 뭐라 해도 양자론은 옳다. - P13

과거에 인류는 거의 400년 동안 "관측에 입각한 과학 이론은 자연의 진정한 실체를 서술한다"는 것을 하늘같이 믿어왔으며, 이것이 과학의 기본 조건이라고 생각했다.

그런데 양자역학이 새로운 물리학 이론으로 대두되면서 과학과 철학 사이에 전례 벗는 심각한 충돌이 야기되었다.

양자역학이 그들을 인식론의 벼랑 끝으로 밀어붙인 것이다. 그리하여 우리는 1920년대 중반 이후로 지금까지 벼랑에서 떨어지기 직전의 아슬아슬한 상태를 간신히 유지하며 살아왔다. - P13

18세기 이래 사실과 가치는 서로 공통된 것이 없다는...

18세기 이래 사실과 가치는 서로 공통된 것이 없다는 생각이 상식이 되었다.

‘~은 ~이다’라는 *사실 명제를 아무리 결합해도 ‘~은 ~이어야 한다’는 *가치 명제가 유도되지 못하기 때문이다. - P13

따라서 가치(윤리나 종교)의 이름으로 사실(과학)을 재단하려고 해서도 안 되고, 사실의 이름으로 가치를 말해서도 안 되는 것이었다.

우리가 접하는 대중과학 서적들은 과학이 자연의 진리를 얘기할지언정 그것이 인간이 정말 궁금해하는 삶의 의미와는 아무 관련이 없다고 하는데, 그래서 이런 책을 읽어도 두 문화읙 ㅏㄴ극이 좁혀지지 않는다. - P13

과학은 자연의 사실을 다루고,
인문학은 인간의 가치를 다룬다(고 한다). - P12

<프랑켄슈타인>의 원제는 프랑켄슈타인, 또는 *근대의 프로메테우스 frankenstein, or the modern prometheus로, 프랑켄슈타인이 *그 시대의 *프로메테우스라는 뜻이 담고 있다. - P23

미국의 정치인이자 과학자인 벤저민 프랭클린 또한 ‘모던 프로메테우스’라는 평을 받기도 했다.

프랭클린은 하늘에 얇은 쇠줄로 된 연을 날려서 그 연줄을 통해 전기를 끌어 당겨서 일종의 축전지인 라이덴 병 leyden jar에 담았다.

이 발견은 현대 피뢰침으로 이어졌는데, 독일의 철학자 칸트는 이 실험을 한 프랭클린을 *’모던 프로메테우스’라고 평했던 것이다. 그의 과학이 사람들이 불가능하다고 생가갷ㅆ던 벽을 넘었다는 의미였따. - P24

[오늘의 한문장] 난생 처음 한번 공부하는 미술 이야기 5

예술만큼 세상으로부터 도피할 수 있는 방법은 없다. 또한 예술만큼 확실하게 세상과 이어주는 것도 없다.

- 요한 볼프강 폰 괴테 - P362

인공지능은 생물(사람, 동물)의 자연지능을 컴퓨터상에...

인공지능은 생물(사람, 동물)의 자연지능을 컴퓨터상에 실현한 것입니다.

하지만 생물은 이 세계에서 수억 년이라는 시간에 걸쳐 진화한 지능을 가지고 있습니다.

게다가 기계와 신체, 컴퓨터와 뇌는 구조와 원리가 다릅니다.

따라서 자연지능을 그대로 인공지능으로 옮길 수는 없습니다. - P4

/ 인공지능의 대부분은 문제 특화형 지능


일단 모델화, 수학화한 각각의 문제에 대해 인공지능을 실현해 가고 있습니다.

이것이 **문제 특화형 인공지능으로, 사실은 이 세상에 있는 대부분의 인공지능이 이 형태에 해당합니다.

각각의 인공지능은 문제와 연계됩니다.
수학적인 문제를 해결할 수 있지만 *다른 것은 아무것도 할 수 없습니다.

이전 특성들은 심벌(기호) 조작에 의해 사고하는 인공지능의 특성이기도 합니다. - P6

/ 작은 지능을 하나로 모아도 전체 지능이 되지 못한다.


그렇다면 각가의 문제를 해결하는 지능들을 많이 모아서 하나로 만들면 ‘사람 같은 전체 지능’이 되는 게 아니냐고 생각할 수 있지만 그렇지 않습니다.

이것이 인공지능의 어려운 부분

문제 특화형 지능은 살아 있는 지능이 직면하는 다양한 문제들을 해결하지만, 이것은 *지능의 극히 일분에 불과합니다 - P8

/ 뇌란 무엇인가?


뇌의 정중앙이 신체를 제어하는 지능이고 그 주변을 진화한 부분이 감싸고 있습니다.

사람이 지능이라고 부르는 것은 가장 마지막에 만들어진 바깥쪽의 *대뇌피질이라는 곳으로 고도의 사고를 담당하는 부분입니다.

문제를 해결하는 곳이 바로 이곳입니다.

하지만 신체를 관리하고 환경에 적응하도록 하는 지능이 사실은 뇌의 대부분을 차지하고 있습니다. - P11

/ 뉴런


*뇌 안을 들여다보면 *뉴런 neuron이라고 하는 수많은 *신경세포가 연결되어 있다는 것을 알 수 있습니다.

그리고 이것을 *수학적으로 *모델화한 것이 **뉴럴 네트워크 neural network 또는 그중 하나인 *딥러닝 deep learning이라고 하는 것입니다.

이것은 학습 기능을 가지고 있습니다.


Ex> 입력의 총합 >= 임계치(h) -> 1을 출력
입력의 총합 < 임계치 (h) -> 0을 출력

/ 뉴럴 네트워크 & 딥러닝


이 뉴럴 네트워크를 탑재한 인공지능은 딥러닝으로 발전

딥러닝은 수많은 노드와(뉴런과 동일한) 수많은 레이어로 구성되어 있지

/ 인공지능의 두 종류


*기호를 사용해서 생각하는 인공지능과
뉴럴 네트워크를 사용해서 생각하는 인공지능입니다.
모두 학습 기능을 가지고 있습니다

/ 학습


학습하는 인공지능을 키우려면 ‘데이터’가 필요합니다. 데이터의 바다가 인공지능을 성장시킵니다

/ 사회적 지능


*대화를 하거나 *서로를 이해하는 지능을 *사회적 지능이라고 하며, 이것은 인공지능의 또 다른 영역입니다. - P18

/ 현실은 만만치 않다


현실 세계와 견줄 수 있는 인공지능은 아직 존재하지 않습니다.

*현실에는 **다양한 상황이 존재하므로
*해결 방법을 하나 만들었다고 해서 분석할 수 있는 것이 아닙니다.

심벌(기호)로 이해하려고 해도, 뉴럴 네트워크로 이해하려고 해도, 현실은 마치 민물 장어처럼 요리조리 지능의 손을 빠져나갑니다 - P20

/ 우주와 지능은 똑같이 어렵다


특이점 singularity (인간의 지능에 필적하는 인공지능)에 도달한 인공지능도 당분간은 한정된 문제만 해결할 수 있을 것입니다.

인공지능이 하나의 문제를 해결할 수 있다고 해서 다른 문제도 해결할 수 있는 것은 아니기 때문입니다.

바둑에서 프로 기사를 이겼어도 요리조차 할 수 없는 것이 인공지능입니다. - P22

/ 특이점


인간과 인공지능 사이의 임계점
즉, 인간에 가까워진 인공지능이 기하급수적으로 진화하는 시점을 가리키는 것입니다.

이 시점에선 인공지능이 단순히 인간을 뛰어넘는 것이 아니라 인간과 **융화하는 형태로 *진화할 가능성이 있습니다. - P26

/ 수확 가속화의 법칙


*수확물이란 *속도 *효율 *비용 대비 효과를 의미하는 거야.

기술이나 성능이 가하급수적(지수 함수적)으로 증가해 - P28

/ 다트머스 회의


1956년 여름 다트머스 회의는 인공지능의 역사에 한 획을 긋게 됩니다.

인공지능 artificial intelligence, AI이라는 용어도 여기서 처음 등장했습니다.


"*인공지능 연구들은 *학습 기능을 포함한 *지능이 가진 모든 원론적인 *기능들이 *기계의 *시뮬레이션에 의해 *실현된다는 것을 기반으로 전개하고 있습니다. 기계가 *언어를 사용하고 *추상이나 *개념을 형성하며, *인간만이 풀 수 있는 *문제를 풀고 *자기 자신을 *진화시켜 나가는 것을 *목표로 하고 있습니다."


여기서 중요한 것은 인공지능이란 **’기계가 인간의 지능 능력을 모방(시뮬레이션)하도록 한다’는 관점입니다. 이 관점에서 제시하는 인공지능 발전의 방향성은 ‘언어의 사용, 개념의 이해 등을 기계가 하도록 한다’는 것입니다. - P31

더 큰 관점에서 라이프니츠, 브레게, 러셀, 화이트헤드가 구축한 *사고의 계산화를 살펴볼 수 있습니다.

**사고의 계산화란 *인간의 모든 사고를 **기호 조작에 의한 *식으로 표현한 것입니다.

이를 통해 숫자의 기초를 표현한 것이 러셀과 화이트헤드가 고안한 *‘수학 원리’입니다. 그리고 이것을 발전시킨 것이 힐베르트의 수리 논리학입니다.

다트머스 회의에서 이 ‘수학 원리’의 정리를 프로그램 추론에 의해 증명한 프로그램 logic theorist을 공개했는데, 이것이 바로 세계 최초의 인공지능 프로그램입니다.

다트머스 회의는 60년이 지난 지금까지도 인공지능의 대명사로 그 자리를 굳건히 지키고 있습니다. - P32