[100자평] 고전이 답했다 마땅히 살아야 할 삶에 대하여

고전이 답했다 마땅히 살아야 할 삶에 대하여 ㅣ 고전이 답했다 시리즈
고명환 지음 / 라곰 / 2024년 8월

저자가 고전에서 얻은 깨달음을 자신의 삶에 적용해나가는 모습을 독자들에게 보여주고 있기에 좀 더 실감나게 읽어나갈 수 있었다. 또한 개인적으로는 본문에 소개된 고전 작품들 중에 아직 읽어보지 못한 것들이 적잖이 있었기에 그러한 작품들에 대한 관심과 호기심을 끌어올리는데도 많은 도움이 되었다.

고전의 가치는 무궁무진하다

고전이 답했다 마땅히 살아야 할 삶에 대하여 ㅣ 고전이 답했다 시리즈
고명환 지음 / 라곰 / 2024년 8월

저자는 불의의 교통사고 이후 독서에 본격적으로 매진하게 되는데 그때부터 지금까지 읽어왔던 다양한 고전 작품들을 통해 자신이 깨달았던 중요한 메시지들을 독자들에게 소개한다. 또한 이를 통해 고전이 얼마나 유익한 것인지를 반복해서 강조한다. 개인적으로는 저자가 ‘고전 전도사‘같다는 느낌까지 받을정도 였으니 뭐 말 다했다.

또한 이 책은 그간 고전을 잘 읽지 않았던 독자들이라면 저자가 소개하는 고전 작품들을 읽어볼 수 있는 새로운 계기가 될 것이고, 이미 수많은 고전 작품들을 섭렵해온 독자라면 과거 자신이 읽었던 작품 속에서 저자가 느낀 점과 독자 자신이 느꼈던 점들을 서로 비교해볼 수 있는 재미가 있을 것이다. 왜냐하면 독자가 과거에 자신도 모르게 놓쳤던 부분을 저자가 새롭게 짚어줄 수 있기 때문이다. 이는 고전이라는 것이 첫 술에 배부를 수 없다는 속성과도 맞닿아 있다. 처음 읽을 때와 시간이 지난 뒤 다시 읽을 때 자신이 처한 상황에 따라 같은 작품이라 할지라도 마음에 와닿는 부분이 얼마든지 달라질 수 있기 때문이다. 그리고 이러한 과정을 거친다면 독자가 사고思考의 폭을 좀 더 넓히는데도 도움이 될 것이다.

그리고 설령 고전을 많이 읽어본 독자라 할지라도 이 책에 소개된 작품들 중 아직 읽어보지 못한 것이 있다면 그 작품의 핵심 메시지에 대해서도 간략하게나마 미리 살펴볼 수 있어서 혹시 해당 작품을 추후에 감상할 때 어느정도 핵심 뼈대를 잡고 읽어나가는 데 도움이 될 수도 있겠다는 생각도 들었다.

아무튼 여러모로 아주 유익한 책이고 개인적으로는 몇 년 전에 읽었던 이탈로 칼비노 저자의《왜 고전을 읽는가》라는 책이 생각날 정도로 고전의 효용에 대해 다시금 진하게 느낄 수 있는 시간이었다.

지난번 포스팅의 마지막 부분에서 비트겐슈타인의 《논리...

지난번 포스팅의 마지막 부분에서 비트겐슈타인의 《논리 철학 논고》라는 책에 나오는 7개의 중요 포인트들을 다뤘었다. 오늘은 그 7개 중 마지막 메시지와 관련된 내용이 나온다. 여기서의 핵심은 우리가 언어로 표현할 수 없는 게 생각보다 훨씬 더 많다는 것이다. 본문에서도 그렇고, 개인적으로도 그렇고, 이제껏 언어로 표현 못할 게 뭐가 있나 싶었는데, 본문을 읽다보니 ‘언어의 해상도가 의식의 해상도보다 훨씬 더 낮다‘는 저자의 말이 마음에 와닿았다. 이것을 좀 더 풀어쓰자면, 우리가 언어로 표현할 수 있는 것이 각자의 머릿속에 의식이나 생각으로 실재하는 것보다 적다는 말이다.
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뒤이어 쭉 읽다가 p.320 에 밑줄친 문장 중에 ‘그럼 사람은 왜 있어야 되나?‘ 라는 질문이 나오는데, 본문의 내용과는 별개로 독자인 나는 이러한 질문에 대한 답을 종교 쪽에서 찾아야 하는 거 아닌가 하는 생각이 들었다. 과학 쪽에서도 딱히 명확한 답을 내기 난감한 질문일 수 있기 때문이다.

물론 종교라는 것에 대해 부정적으로 바라보는 시선들도 결코 적지 않지만, 개개인의 신념과는 별개로, 그것에 대한 호불호와 관계없이, 역사적으로 종교라는 것이 과거부터 지금까지 없어지지 않고 그 명맥을 끊임없이 이어오고 있다는 사실 자체가 이미 그것이 존재할만한 이유가 분명히 있다는 걸 방증한다고 생각한다.

비트겐슈타인은 ‘말할 수 없는 것에 대해선 그냥 침묵을 지키는 게 최고구나. 결론은 말할 수 없는 게 있구나‘라고 결론지었습니다. 그리고 이 결론은 현대 뇌과학에서 말하는 들어오는 정보를 대부분 언어처리 할 수 없다는 것과 일맥상통합니다. - P140

《논리 철학 논고》 이후의 비트겐슈타인 역시 말로 표현할 수 없는 진실은 서로 보여줄 수밖에 없다는 ‘모방게임Imitation game‘ 이론을 만듭니다. - P141

결국 언어로 정확히 표현할 수 없는 정보와 기능은 딥러닝같은 방식을 통해 기계에게 학습시켜야 한다 - P142

비트겐슈타인은 표현할 수 없는 것에 대해선 침묵을 지켜야 된다고 이야기했는데, 지금의 딥러닝은 표현할 수 없는건 학습을 시켜서 해결하겠다는 원리입니다. - P142

시야가 넓으면 세상은 천천히 변해요. 아래로 가면 갈수록 시간이 빨리 변하고 위로 갈수록 시간이 느리게 흐릅니다. - P156

언어의 해상도는 인식의 해상도보다 훨씬 더 낮은데, 그중 가장 차이가 많이 나는 부분은 인간의 언어가 시간적, 공간적으로 스케일을 구별하지 않는 부분입니다. 하지만 각 물체는 스케일이 있습니다. 아주 섬세하게 보는 것과 중간 정도 시야에서 보는 것, 그리고 넓은 화각으로 보는 것은 분명히 다르거든요. 거기에다 시간적 스케일까지 주자면 나를 1초 바라보는 것과 10초 바라보는 것, 한 달 바라보는 것은 분명히 다릅니다. - P158

기계학습을 통해서는 다양한 공간과 시간적인 층으로 같은 물체를 여러 번 표현을 해줍니다. - P158

사물인터넷 전문가들의 말을 따르자면 인간이 2,000가지에서 5,000가지를 알아보면 일상생활을 하는 데 큰 문제가 없다고 합니다. 백과사전에 수백만 개의 단어가 있지만 결국 실질적으로 사용하는 단어는 2,000개가 조금 넘는다고 하죠. - P166

현재 거의 유일하게 딥러닝이 제대로 못하는 작업이 스토리텔링입니다. 앞서 말한 것처럼 뇌는 경험을 가지고 재해석해서 이야기를 만드는데 아직 딥러닝 기반의 인공지능은 그것을 잘 못합니다. - P173

당연히 뇌는 무엇인가를 계산을 하고 그 일부만을 언어로 표현하는데, 언어로 표현할 수 없는 모든 걸 우리가 적분해서 합쳐서 직감이라고 이름을 붙여준 거라고 생각합니다. - P177

딥러닝의 원리를 간단히 말하자면 ‘데이터만 있으면 그 데이터로 학습을 할 수 있다‘입니다. - P181

코딩은 마치 시, 소설을 쓰는 것과 비슷하다고 생각할 수도 있습니다. 셰익스피어와 우리는 영어 문법은 똑같이 알겠지만 셰익스피어가 분명히 더 글을 잘 씁니다. 마찬가지로
‘코딩을 잘하는 무언가가 있겠구나‘라는 가정하에 이 세상에 나와 있는 코드들을 다 학습한 딥러닝 기계가 있다고 한다면 그 소프트웨어 엔지니어들은 수행하고 있었지만 표현하지 못했던 규칙들을 뽑아내겠지요. - P182

딥러닝 기계의 특징은 아래층에서 작은 단위를 인식하고 위로 올라갈수록 높은 단위를 인식해서 정답을 찾는 것입니다. - P200

재미있는 것은 딥러닝이라는 모델을 뇌를 이해하려고 만들었는데 딥러닝이 복잡해지니 딥러닝 자체를 이해 못 하게됐습니다. - P203

기계들이 인간이 상상할 수 없는 미래를 추상화하고 있을지도 모른다 - P223

자동화의 핵심은 대량생산입니다. - P229

베이퍼웨어vaporware란 존재하지 않는 거품 같은 것을 지칭하죠. - P236

에너지 사용량은 (효율성)X(사용시간) 입니다. - P244

편하면 더 많이 하고 오래합니다. - P245

현재의 자동차 산업은 90퍼센트가 하드웨어고 10퍼센트가 소프트웨어입니다. 미래 자동차는 40퍼센트가 하드웨어고 40퍼센트가 소프트웨어, 20퍼센트가 콘텐츠로 구성될 것이라 생각합니다. 왜 콘텐츠일까요? 운전자들이 할 일이 없거든요. 엔터테인먼트가 필요하게 될 거예요. - P247

그럼 돈은 누가 벌까요? 생산 마진을 살펴보면 콘텐츠는 40퍼센트, 소프트웨어는 20퍼센트, 하드웨어는 1퍼센트로 수익을 나눠 가질 것이라 예측합니다. 즉, 무인자동차의 비즈니스는 PC비즈니스와 똑같아질 거예요. - P249

무인자동차가 등장한 후 2, 30년 안에 유인자동차는 법적으로 금지될지도 모릅니다. 유인자동차와 무인자동차가 함께 다니면 되게 위험합니다. 기계는 규칙을 지키는데 사람은 규칙을 잘 안 지키거든요. 따라서 무인자동차의 수천 조의 이익을 얻으려면 사람이 다 빠져줘야 합니다. - P259

인간에게는 선호도라는 것이 존재합니다. 그리고 우리는 당연히 우리의 선호도를 실행하고 싶고 각자의 선호도가 실행될 때 돈을 지불합니다. 구글과 같은 기업은 이 선호도를 분석해서 서비스 제공을 하고 싶어 하죠. - P260

우리가 돈을 지불하는 순간은 내 선호도가 파악되었을 때가 아니라 선호도가 만족되었을 때입니다. 다시 말해 선호된 콘텐츠가 실물로 주어져야 한다는 거죠. - P262

무인자동차의 끝은 운송수단 요금의 무료화입니다. 모빌리티mobility에 스폰서가 가능하다면, 지금 인터넷 사용을 스폰서와 데이터로 지불하는 것처럼 이동수단도 개인의 데이터와 스폰서를 통해 무료화될 수 있습니다. - P264

기술이 발전하는 과정 중 늘 걱정해야 할 부분은, 기술은 어느 한순간 기하급수적으로 증가하는 시점이 있다는 것입니다. 이를 두고 특이점이라 부릅니다. 하지만 이 특이점은 나중에 알 수 있어요. - P270

앞으로의 인공지능은 두 가지가 있습니다. 하나는 약한 인공지능, 나머지 하나는 차차 말씀드릴 강한 인공지능입니다. 세상을 알아보고 알아듣고, 이야기하고, 글을 읽고 쓰고, 정보를 조합하고, 이해하는 것을 사람하고 비슷한 수준으로 수행하는 인공지능을 약한 인공지능이라고 생각하시면 됩니다. 이 약한 인공지능의 능력에 플러스알파로 독립성이 있고, 자아가 있고, 정신이 있고, 자유의지가 있는 기계를 강한 인공지능이라고 합니다. - P275

대부분의 사람들은 서비스업에 종사하고 있습니다. 서비스는 사실 이겁니다. 정보를 알아보고, 보고서 쓰고, 강연하고, 강연을 듣는 일. - P277

인간은 항상 현재만 생각하기 때문에 미래에도 현재하고 좀 비슷하지 않을까 하고 착각을 하는 경향이 있습니다. - P280

인간이 살아남을 수 있는 유일한 방법은 데이터가 없는, 존재하지 않는 새로운 데이터를 만들어내는 방법밖에 없다는 거죠. - P284

인지자동화의 가장 큰 문제는 사회 전체의 효율성은 늘어나겠지만 재분배 문제가 생긴다는 겁니다. 인지자동화가 실현된다면 대부분의 사람들은 실업자가 될지도 모릅니다. 일을 가진 사람은 몇 퍼센트에 불과하겠죠. 그리고 그 몇 퍼센트의 생산성은 수천 배로 폭등할 것입니다. 그 늘어난 생산성은 누구의 차지일까요? 이 수익을 인공지능 기계를 가진 사람이 다 가져간다면 상상을 초월하는 불평등 시대가 되겠죠. - P294

인공지능 시대의 미래를 예측하기 위해서 우리는 과거를 뒤돌아볼 필요가 있습니다. 전에도 그런 적이 있었으니까요. - P294

부는 적절히 분배되어야 모두가 잘살 수 있습니다. - P297

엔터테인먼트 역할은 정말로 블루오션입니다. 완전히 새로운 형태의 엔터테인먼트가 생길 수도 있습니다. - P300

언제든지 상황을 냉철하게 분석하고 세상을 정확하게 파악해서 무엇이 필요하다고 최대한 빨리 결론을 내서 거기에 빠르게 적응할 수 있는 능력을 키워야 한다는 것입니다. 즉, 세상을 항상 현실적으로 냉철하게 분석할 수 있는 능력과 자신의 능력을 분석할 수 있는 솔직함, 결론이 났을 때 실천할 수 있는 노력정신 말입니다. - P308

미래에는 약한 인공지능, 인지자동화가 실천되는 순간 창의성이 선택이 아니라 필수가 되어버립니다. 창의적이지 않으면 살아남을 수 없어요. 여기서 창의적이란 새로운 가치, 즉 존재하지 않는 데이터를 만들어낼 수 있는 능력, 혹은 처한 상황과 세상을 냉철하게 분석할 수 있는 능력, 또는 분석해서 얻어낸 결론을 내가 실천할 수 있는 도전정신과 같은 것이죠. - P309

튜링테스트에선 기계가 지능이 있는지 없는지 구별하기 위해 기계와 사람을 각각 방에다가 놓고 제3자가 질문을 합니다. 아무리 질문을 해봐도 누가 기계고 누가 사람인지를 구별을 못하면 기계가 지능을 가지고 있다고 인정을 해주는 인공지능 테스트죠. - P311

지능이라는 것, 혹은 자체 또는 자아, 정신은 완전히 내면적인 현상입니다. 각자 스스로는 자아가 있는 것을 알고 있지만 다른 사람이 정신이 있는지는 알 수가 없습니다. - P312

약한 인공지능이 가능해지기 시작한 이유는 뇌과학의 발달로 물체인식, 음성인식, 기억 등의 과정을 이해하고 알고리즘으로 구현되어 기계에 심어줬기 때문이죠. 다시 말하자면약한 인공지능이 가능해지기 시작한 것은 약한 인공지능에필요한 뇌의 기능들을 이해했기 때문입니다. 이런 맥락으로강한 인공지능이 여전히 불가능한 이유는 강한 인공지능에필요한 뇌과학적 요소들, 정신·감정·창의성 · 자아에 대해 뇌과학적으로 이해를 못 했기 때문입니다. 결국 우리가 이해하지 못해서 불가능하다고 믿는 거예요. - P318

‘그럼 사람은 왜 있어야 되나?‘라는 질문은 우리가 사회적으로 합의하여 서로 질문하지 않기로 한 거죠. - P320

모든 헌법에 인간의 존엄은 절대적이라고 적어놨습니다.
프로타고라스Protagoras는 ‘인간은 만물의 척도다‘라고 이야기했죠. - P322

만약 독립된 자아가 있다면 적어도 계속 존재하려 할 것입니다. 스스로 계속 존재하기 위해서는 독립적인 에너지가 필요합니다. - P328

아리스토텔레스는 ‘우주의 기원은 처음에 누군가가 인과관계를 줘야 된다‘라고 말했습니다. 같은 논리로 우리가 기계에서 바라는 것은, 인공지능 기계 안에서의 모든 계산의 첫 번째 인과관계는 인간이어야 된다는 거죠. - P331

인류의 역사를 살펴보면 전염병이 퍼져 사람들이 많이 죽으면 일자리가 생겼습니다. - P337

예전에 칸트가 ‘계몽이란 인간이 스스로 초래한 미숙함에서 벗어나는 것 Aufklaerung ist der Ausgang des Menschen aus seiner selbst verschuldeten Unmuendigkeit‘이라고 말했습니다. - P346

결국 우리가 기계에게 이기기 위해서는 인간다운 삶을 살아야겠죠. 다시 말해, 내가 하는 일이 이미 기계 같다면 살아남을 수 없습니다. 따라서 인간이 가진 유일한 희망은 ‘우리는 기계와 다르다‘입니다. 그 차별화된 인간다움을 가지고 살아가면 되지 않을까 하는 희망을 가져봅니다. - P350

[100자평] 사랑하기 전에 알았더라면 좋았을 것들

사랑하기 전에 알았더라면 좋았을 것들 - 불안을 멈추고 나답게 사랑하기 위한 관계 솔루션
김달 지음 / 빅피시 / 2025년 4월

이 책에는 주로 연애와 관련된 저자의 다양한 조언들이 담겨있지만, 단지 연애라는 분야에만 국한하기 보다는 전반적인 인간관계에 적용해도 크게 무리가 없다는 느낌을 받았다. 결국 나 자신이 소중하다는 사실을 자각하고 상대방과 건강하고 발전적인 관계를 만들어 나가야 한다는 게 독자인 내가 느낀 이 책의 핵심 메시지다.

이 책은 개인적으로 어제 완독한《AGI, 천사인가 악...

이 책은 개인적으로 어제 완독한《AGI, 천사인가 악마인가》를 쓴 저자가 과거에 썼던 책이다. 저자가 인공지능에 대해 친절하게 설명해준다는 느낌을 받아서 추가로 이 책도 읽어보기로 했다.

본격적으로 읽기 전에 살짝 훑어봤는데, 아무래도 동 저자가 쓴 글이다보니 어제 읽은 책과 내용이 일부 겹치는 부분도 살짝 보이긴 했지만 다른 한편으로는 내가 미처 몰랐던 것들을 추가로 덧붙여 배울 수 있겠다는 생각도 들었다.

이 책을 통해 대세로 자리매김하고 있는 인공지능에 대해 좀 더 알아가는 시간이 되길 바래본다.

직관은 어떻게 만들어질까? 바로 경험과 학습을 통해 만들어진다. - P7

현대 뇌과학에서 학습은 신경세포들간의 연결고리(시냅스)에서 일어난다고 이야기한다. 자주 보고, 듣고, 경험하는 정보를 저장하는 세포들 간의 연결성이 강화되어, 비슷한 정보를 받아들일 때 활성화될 확률이 높아진다. - P7

기존 인공신경망의 한계를 극복한 깊은 층수 구조의 인공신경망을 보통 ‘딥러닝‘이라고 부른다. - P9

딥러닝은 인간의 뇌를 모방했다. 우주에서 가장 뛰어난 학습능력을 가진 기계는 여전히 우리 머리 안에 있는 1.5킬로그램짜리 뇌다. - P10

새로운 기술을 받아들이지 않는 나라와 민족은 역사에서 사라져버린다는 것이, 단순하지만 잔혹한 ‘세상의 방정식‘임을 기억해야 한다. - P13

인공지능을 개발할 때 가장 처음 겪는 어려움은 인간에게 쉬운 일을 기계에게 구현시키기는 매우 힘들다는 점입니다. - P19

우리가 기대하는 인공지능 로봇이 경쟁력이 있으려면 결국 기계가 스스로 세상을 인식하고 스스로 판단을 내려야 합니다. - P30

역사적으로 실념론realism은 플라톤이 처음 주장했습니다. 플라톤의 철학은 ‘우리 눈에 보이는 세상이 진짜 세상이 아니다. 사실은 우리 눈에 보이지 않는 이데아 세상이 어딘가에 존재한다‘입니다. 우리 눈에 보이는 세상은 이데아 세상의 그림자이죠. - P40

실념론적 관점의 종교철학에서는 이 이론으로 세상을 이해합니다. 모든 물질의 이데아, 그러니까 참된 강아지, 참된 바나나, 참된 책상이 존재합니다. 또 이 이데아의 이데아를 신으로 해석하죠. 결국 모든 게 아주 완벽한 것의 완벽한 것에서 투영된 것이 있고, 우리는 또 투영된 영상의 그림자를 보고 있다는 거죠. 이러한 이론을 아우구스티누스는 기독교에 응용했고, 아베로스는 플라톤의 이 개념을 계승한 플로티누스의 아이디어를 이슬람에 응용했습니다. - P42

유명론nominalism은 아리스토텔레스부터 시작되었습니다. 아리스토텔레스는 이데아 세상을 믿지 않았습니다. 그런건 존재하지도 않는다는 거죠. 즉, 증명할 수도 없는 세상은 존재할 수가 없고, 우리가 보편적인 물체를 알아볼 수 있는 유일한 이유는 결국 우리의 경험과 경험에 무언가 교집합이 존재하고 그 교집합이 바로 보편적인 물체가 되기 때문이라고 말합니다. 다시 말해서 저 수많은 강아지들을 강아지라고 인식할 수 있는 것은 우리가 경험한 강아지들에 우리는 알 수 없더라도 무언가 교집합이 있다는 거죠. 강아지들만 가지고 있는 무엇이, 말할 수는 없지만 분명히 존재한다고 이야기합니다. - P42

유명론의 특징은 강아지의 모든 강아지, 우리가 경험한 모든 강아지들의 공통점은 사실 단 하나뿐이라는 겁니다. 뭘까요? 바로 ‘이름‘입니다. 강아지는 강아지라는 이름을 가졌다는 공통점 외에 다른 공통점은 없습니다. 그래서 이름을 상당히 중요하다고 말했지요. - P43

유명론적 소설책의 대표작으로 얼마 전 작고한 이탈리아 작가 움베르토 에코의《장미의 이름》이 있습니다. 중세시대에 ‘장미‘는 세상의 가장 선하고 아름다운 것을 표현하는 의미로 쓰였는데, 선하고 아름다운 것의 공통점은 선하고 아름답다는 이름, ‘장미‘밖에 존재하지 않는다는 게 이 책이 주장하고자 했던 메시지죠. - P43

플라톤의 실념론이든 아리스토텔레스의 유명론이든 어쨌든 보편적으로 이해한다는 것에 대한 논의 자체가 상당히 오랫동안 인간이 이해하고자 노력했던 문제라는 것입니다. - P43

우리가 바라는 인공지능을 만들기 위해서는 결국 인간이 세상을 어떻게 보편적으로 이해하는지 정확히 알 필요가 있습니다. - P47

‘호토스 에스틴hotos estin, 존재는 하나다‘ _파르메니데스 - P48

헤라클레이토스가 한 말 중에서 가장 유명한 말은 physis kryptesthai philei입니다. 해석하자면 ‘physis‘는 ‘자연‘이란 뜻이고 ‘kryptesthai‘는 ‘cryptology‘, ‘Krypton‘ ‘비밀스러운‘, ‘숨다‘라는 뜻입니다. ‘philei‘는 ‘사랑한다, 좋아한다‘라는 뜻으로 ‘지혜를 사랑한다‘ 라는 의미를 가진 단어인 ‘philosophy‘에도 등장하는 말입니다. 그러니까 이 말인즉슨 ‘자연은 숨는 걸 좋아한다‘입니다. - P50

자연은 숨으려고 하는데 과학이 자꾸만 이 옷을 벗기려고 노력을 하죠. - P51

라이프니츠의 가장 유명한 아이디어는 ‘창조할 수 있는 최선의 우주‘입니다. - P63

쉬운 문제는 환경요인(외부요인) 대비 복잡도가 낮다고 정의해야 한다고 합니다. 쉽게 이야기하자면 표현하기 쉬운 문제, 혹은 이미 알고 있는 것으로 표현할 수 있는 문제를 쉽다고 정의해야 하는 것이죠. - P81

폰 노이만은 컴퓨터에서 가장 중요한 것은 분리된 CPU와 메모리라고 이야기했습니다. 메모리에는 기억을 가진 것처럼 정보를 심어두어야 하고 CPU는 계산을 해내는 영역이라고 말했죠. ‘계산하는 방‘과 ‘기억‘은 분리시켜놔야 한다는 것이 기본 구조입니다. - P82

폰 노이만은 뇌는 넓은 폭의 논리를 사용한다고 생각했습니다. 그래서 병렬 연산을 제시한 거예요. 병렬적으로 연산한다는, 즉 한꺼번에 하나하나 하는 것이 아니라 아주 넓게 계산한다는 아이디어를 제시했죠. - P89

뇌 안에 10¹¹개 정도 되는 상당히 많은 신경세포들이 있고, 신경세포 하나들은 수천 개 또는 수만 개의 다른 세포들과 연결되어 있습니다. 뇌를 아무리 해부해봤자 영상도 없고, 기억도 없고, 자아도 없고, 감성도 없고, 아무것도 없고, 유일하게 존재하는 건 끝없이 많은 시냅스들입니다. 그것만 가지고 계산을 하고 문제를 해결합니다. - P90

뇌과학에서는 전두엽이 인간의 판단력을 좌우한다고 알려져 있습니다. 판단한다는 것은 계산의 일종이라고 볼 수도 있습니다. 그리고 동일하게 일치된 판단을 두고 성격이라고 생각하기도 하죠. 성격이란 건 매우 복잡하게 형성될 것이라고 생각합니다. 유전적인 이유도 있을 것 같고, 어렸을 때의 교육, 환경, 선생님, 친구 이 모든 게 합쳐져서 나의 성격, ‘나는 누구인가‘를 만들어냈다고 우리는 생각하죠. 하지만 전두엽에 있는 세포 수십만 개만 망가뜨려도 그 사람의 성격은 완전히 변할 수 있습니다. - P92

해마만 도려내면 앞으로의 기억은 저장되지 않습니다. - P92

인간의 뇌는 각 상황에서 저장할 가치가 있는 정보와 저장할 필요가 없는 정보를 구별하여 저장합니다. 그리고 그 구별한 정보들도 압축을 합니다. 아주 굵은 가지만 남겨두죠. 그리고 그 기억을 나중에 기억할 때에는 내가 예전부터 알았던 이야기, 내가 들은 이야기, 남들이 나한테 보여주는 이야기, 그런 것들을 합쳐서 새롭게 이야기를 만들어서 기억한다고 생각합니다. 다시 말하자면 ‘기억한다‘라는 것은 어디에다 정보를 저장했다가 가져오는 것이 아니고 매번 새로 만들어내는 것이나 다름없죠. - P93

뇌에서는 정보가 무늬(패턴) 위주로 입력됩니다. - P93

뇌에서 일어나는 신경망 패턴을 사전화하면 패턴만 보고도 무엇을 보았는지 읽을 수 있게 됩니다. - P93

눈은 물체에서 반사된 광자를 렌즈로 모은 다음에 그 렌즈에서 모은 빛을 망막에 영사시키는 역할을 합니다. - P96

망막에는 여러 계층의 세포들 있는데, 그 세포들에는 광수용기 photo-receptor라는 세포들이 있어서 빛에 반응을 합니다. 광수용기 세포들은 빛을 전기에너지로 바꿔서 뇌에 전기신호를 전달합니다. - P96

색깔, 형태, 입체감은 뇌가 만들어낸 착시현상 - P98

우리 뇌에는 10¹¹개의 신경세포들이 10¹⁵개의 시냅스라는 연결선으로 연결되어 있습니다. 그중 3분의 1 정도는 유전적으로 만들어지고, 3분의 1은 환경을 통해서 만들어지고, 나머지 3분의 1은 그냥 랜덤으로 만들어집니다. - P100

언어의 해상도가 인식의 해상도보다 훨씬 더 낮음 - P103

우리가 말, 단어만 통해서는 상대방의 생각을 절대로 파악할 수가 없다 - P103

아주 짧은 시간의 경험도 우리 뇌는 재해석을 하게 하는 여지를 둔다 - P-1

과학이나 공학에서는 데이터와 모델이 일치하지 않으면 모델을 수정하라고 배웁니다. 하지만 뇌는 그렇게 하지 않죠. - P107

인풋과 아웃풋이 일치하면 아무런 변명을 할 필요가 없어요. 일치하지 않기 때문에 변명이 길어지고, 말이 길어지고, 강연도 하고, 책도 쓰고 하겠지요. - P108

인간을 포함한 모든 동물들은 태어나서부터 한정된 시간을 가지고 있는데, 그 기간을 ‘결정적 시기‘라고 부릅니다. 그 기간은 정해져 있습니다. 오리는 태어나서 1~2시간, 고양이는 태어나서 4~8주, 원숭이는 태어나서 1년, 사람은 태어나서 10~12년이라고 알려져 있죠. 그 기간 동안은 뇌가 젖은 찰흙 같아서 자주 사용되는 길들은 살아남고 자주 사용되지 않는 길들은 뇌 안에서 싹 지워버립니다. - P111

결정적 시기를 한 특정 상황에서 보내다 보면 아주 자연스럽게 이 상황에 최적화된 뇌가 만들어지게 됩니다. 일종의학습이라고 이해할 수 있지요. - P111

결국 우리가 보통 이야기하는 지능, 세상을 알아보는 능력은 설명을 통해서 배우는 게 아니고 경험과 학습을 통해서 배웁니다. - P117

뇌의 시각 정보를 프로세싱하는 신경세포망들을 논리적으로 나누다 보니 뇌는 계층적인 구조를 가지고 있더랍니다.
10층에서 15층 정도 되는 구조로 차곡차곡 쌓여 있죠. 한 10층에서 15층 정도되는 큰 빌딩이라고 생각하시면 됩니다. - P118

인간의 사물 인식 과정은 어떻게 보면 대기업 구조를 가졌다고 이해하면 됩니다. 맨 아래층의 신입사원들은 정말 아는 게 없죠. 신입사원들이 알고 관심 있는 건 본인 책상 위에 있는 한 픽셀짜리 정보입니다. 내 책상 위에서 일어나는 일에 대해서 세상을 분석하고 그 보고서를 써서 2층에 있는 과장한테 보냅니다. 그럼 과장은 더 이상 세상의 정보에는 관심이 없고 10명의 신입사원이 쓴 보고서를 가지고 보고서에 대한 보고서를 또 씁니다. 2층에 있는 과장은 또 3층에 있는 부장한테 보고서를 보내고, 부장은 10명의 과장들이 쓴 보고서를 가지고 또 보고서에 대한 보고서에 대한 보고서를 작성하는 거예요. 쭉 올라가면 맨 위에 있는 이사나 사장 같은 임원진들은 거시적인 시야를 갖게 됩니다. 계속 압축된 그림으로 세상을 보기 때문이죠. - P122

딥러닝은 더 이상 인간의 기계에게 세상을 설명하지 않습니다. 세상에 관한 엄청나게 많은 데이터를 그냥 집어넣어주는 겁니다. 빅데이터가 있기 때문에 가능하겠지요. 기계는 이 엄청난 양의 데이터를 자체 인공신경망 구조를 통해 스스로 학습합니다. 무엇을 학습할까요? 이 데이터에 포함된 통계학적인 정보에 대해 점점 더 압축된 표현을 만들어내는 과정을 학습이라고 말합니다. - P126

선은 가장 압축된 표현입니다. - P130

‘세계는 일어나는 모든 것이다.‘ - P134

‘일어나는 것, 즉 사실은 사태들의 존립이다.‘ - P134

‘사실들의 논리적 그림이 사고다.‘ - P134

‘사고는 뜻이 있는 명제다.‘ - P134

‘명제는 요소 명제들의 진리함수다.‘ - P134

낸드플래시nand flash에 대해 들어보신 적 있을 겁니다. 많이 사용하고 있죠. 낸드플래시가 좋은 이유는 NAND (NOT and AND)라는 규칙을 가지고 나머지 논리규칙을 다 만들어낼 수 있기 때문입니다. 가장 보편적인 논리규칙이라고 알려져 있어요. 그래서 아주 콤팩트한 플래시 드라이브를 만들 때 낸드플래시를 쓰지요. - P136

‘말할 수 없는 것에 관해서는 침묵해야 한다.‘ - P140