질병 해방 - 치매, 암, 당뇨, 심장병과 노화를 피하고 건강하게 오래 사는 법
피터 아티아.빌 기퍼드 지음, 이한음 옮김 / 부키 / 2024년 4월
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1900년의 기대수명 life expectancy은 50세에 미치지 못했고, 대다수는 다양한 사고, 부상, 감염 같은 ‘빠른‘ 원인으로 죽음을 맞이할 확률이 높았다. 그 뒤로 느린 죽음이 빠른 죽음을 대체해왔다. 이 책을읽고 있는 사람은 대부분 70대나 80대쯤 사망할 것이고, 거의 다 ‘느린‘ 원인으로 사망할 것이라고 예상할 수 있다.

_ 기나긴 게임 중 - P42

장수는 두 부분으로 이루어진다. 첫 번째는 ‘얼마나 오래 사는가‘를 뜻하는 실제 수명 chronological lifespan(생물학적 수명)이다. 마찬가지로 중요한 두 번째는 ‘얼마나 잘 살아가는가‘다. 다시 말해 삶의 질이다. 이를 ‘건강수명 healthspan‘이라고 한다. 티토노스가 신에게 요청할 때 깜박했던 그것이다.

_ 기나긴 게임 중 - P43

죽음이 거의 불가피할 만치 이미 병이 진행되어 있을 때가 흔했다. 그럼에도 자동차 사고로 다친 소년을 치료할 때처럼 우리는 그들의 삶을 연장하기위해 가능한 모든 일을 했다. 기껏해야 몇 주 또는 몇 달 더 삶을 늘리기 위해, 마지막 순간까지 유독하고 대개 고통스러운 치료법을 실행했다.

_ 기나긴 게임 중 - P46

더 넓게 말하자면 장수는 의학에 패러다임 전환을 요구한다. 만성 질환을 막고 우리의 건강수명을 개선하는 쪽으로 노력의 방향을돌려야 한다. 병에 걸리거나 인지 기능과 신체 기능이 이미 쇠퇴할때까지 기다리지 말고 지금 당장 실천에 나서야 한다. 이는 ‘예방의학preventive medicine‘이 아니다. ‘사전 대응 의학 proactive medicine‘이다.

_ 기나긴 게임 중 - P57

사실 의학1.0에서 2.0으로의 전환은 여러 지점에서 참호를 파고 저항하던 기존 세력과 벌인 전투로 점철된, 수백 년이 걸린 피비린내 나는 기나긴 행군이었다.

_ 의학 3.0이 온다 중 - P69

그러나 스티븐 존슨Steven Johnson이 《우리는 어떻게 지금까지 살아남았을까 Extra Life: A Short History of Living Longer》에서 지적했듯이 이런 증가는 오로지 항생제와 위생 개선에서 비롯된 것일 수 있다.

_ 의학 3.0이 온다 중 - P71

아마 의학 2.0과 의학 3.0의 가장 중요한 차이를 빚어내는 것은바로 이 점이 아닐까? 의학 2.0에서 당신은 다소 수동적으로 배에 실려 가는 승객일 뿐이다. 의학 3.0은 당신에게 훨씬 더 많은 것을 요구한다. 당신은 충분한 정보를 습득해야 하고, 어느 정도 의학 지식을갖추어야 하며, 목표가 명확해야 하고, 위험의 본질을 인식할 수 있어야 한다. 고착화된 습관을 기꺼이 바꾸고, 새로운 도전을 받아들이고, 필요하다면 안전지대를 벗어나 모험을 할 수 있어야 한다. 당신은 결코 수동적이지 않고 언제나 참여한다. 너무 늦을 때까지 문제를 외면하지 않으며 불편하고 무서운 문제라도 직시한다.

_ 의학 3.0이 온다 중 - P83

더 오래 산다는 것은 ‘네 기사 질병‘ 모두가 불러오는 죽음을 지연시킨다는 의미다. 이 4대 질병은 한 가지 강력한 위험 요인을 공통으로 지닌다. 바로 ‘나이‘다. 나이를 먹을수록 이런 질병 중 하나 이상이 우리 몸에 똬리를 틀기 시작할 위험은 기하급수적으로 커진다. 안타깝게도 우리는 실제 나이 측면에서는 할 수 있는 일이 그다지 없다.

_ 목표, 전략, 전술 중 - P96

우리는 운동이라고 부르는 이것을 가장 중요한 구성 요소로 나눌 것이다. 근력, 안정성, 유산소 효율, 최대 산소 섭취량이다. 수명과 건강수명의 한계까지 다다르고 싶다면 이 4가지 요소 각각을 한계까지 밀어붙여야 한다.

_ 목표, 전략, 전술 중 - P103


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정원의 황홀 - 온 세상을 끌어들이는 한국의 정원
윤광준 지음 / 아트레이크 / 2024년 11월
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세월을 의식하는 순간 비로소 변하지 않는 것들의 아름다움이 눈에 들어온다. 풀과 나무, 숲 같은 자연이다.

_ 프롤로그 중 - P5

움직이지 않는 식물은 순환의 삶을 살고 움직이는 동물은 선형의 삶을 산다. 순환의 삶이 눈에 들어올 즈음에야 사람은 겸손해진다.

_ 프롤로그 중 - P6

사람이 누릴 수 있는 최고의 호사는 서재와 정원을 갖는 일이다. 정신을 살찌우는 서재와 위안과 휴식이 있는 정원이 있다면 더 무엇이 필요할까. 인생의 마지막 꿈으로 정원을 떠올리는 건 자연스럽기도 하다.

_ 프롤로그 중 - P7

이 땅에 사는 이들은 정자 앞에 펼쳐지는 풍경을 특별히 멋있다 생각하지 않는다. 너무나 흔한 주변의 모습과 다르지 않기 때문이다. 익숙해서 별 감흥이 없는 풍경을 미화하려는 게 아니다. 우리의 정원은 방문객을 위해 만들어지지 않았다. 풍경의 완성이란 생각도 하지 않았다. 그저 눈앞에 펼쳐지는 숲을 보고 느끼는 마음의 안정이 우선이었다. 정자의 누마루에 앉아 시간을 보낼 때 보이고 들리고 살갗에 느껴지는오감의 자극이 대단했다.

_ 프롤로그 중 - P10

만들어 완성한 풍경보다 선택으로 만들어가는 풍경이 있는 곳이 한국 정원이었다.

_ 프롤로그 중 - P11


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질병 해방 - 치매, 암, 당뇨, 심장병과 노화를 피하고 건강하게 오래 사는 법
피터 아티아.빌 기퍼드 지음, 이한음 옮김 / 부키 / 2024년 4월
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이것이 바로 떨어지는 달걀 꿈으로 되돌아온 이유다. 요컨대 달걀을 더 잘 받아내는 것이 이 문제를 해결할 유일한 방법이 아니라는 사실을 나는 비로소 깨달았다. 대신에 우리는 달걀을 던지고 있는 누군가를 막으려고 노력할 필요가 있었다. 건물 꼭대기까지 올라가서 그 누군가를 찾아내서, 끌어내릴 방법을 알아내야 했다.

_ 프롤로그 중 - P33


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비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식 (10만부 기념 개정판) - 챗GPT부터 유튜브 추천, 파파고 번역과 내비게이션까지 일상을 움직이는 인공지능 이해하기
박상길 지음, 정진호 그림 / 비즈니스북스 / 2024년 10월
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음성인식은 이미지나 영상인식과 마찬가지로 음성의파형이라는 방대하고 복잡한 데이터를 다루는 일입니다. 인공 신경망이라는 거대한 모델이 마찬가지로 탁월한 능력을 발휘할 수 있을거라 생각했죠. 그뿐 아니라 시간의 흐름에 따라 순서대로 구성되는시계열 형식도 학습할 수 있는 순환 신경망 Recurrent Neural Network, RNN이라는 인공 신경망 구조도 고안해 냅니다.

_ 스마트 스피커 중 - P223

기계번역에서 인코더가 문장의 의미를 압축해낼 수 있다는 데 착안해 자연어 이해 모델인 버트가 등장했고, 디코더가 문장을 생성하는 데서 착안해 자연어 생성 모델인 GPT-3가 등장했습니다. 두 모델 모두 매우 뛰어난 성능을 보여주죠. 무엇보다 이 모든 혁신이 트랜스포머 모델에서 시작됐다는 점이 중요합니다. 트랜스포머 모델은 이제 자연어 처리를 넘어 최근에는 이미지나 음성인식에까지 널리 쓰이고 있습니다.

_ 기계번역 중 - P277

이처럼 진정한 인공지능을 갖춘 챗봇을 만드는 일은 매우 어려운과제입니다. 최근에는 챗GPT가 주목할만한 성과를 보여주고 있지만, 답변의 윤리성에 대한 논란은 여전히 지속되고 있죠. 무엇보다 챗봇 같은 ‘생성‘ 모델에게는 사소한 실수조차 용납되기 어렵습니다. 자율주행차의 단 한 번의 신호 위반이 치명적인 결과를 초래할 수 있는것처럼, 챗봇 또한 히틀러를 찬양하는 등의 부적절한 발언을 단 한번이라도 한다면 그 파장이 매우 클 수 있기 때문입니다.

_ 챗봇 중 - P296

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• 데카르트의 좌표 덕분에 기하학을 방정식과 숫자로 표현할 수 있게 되었다.
• 섀넌의 디지털 논리회로와 정보 이론 덕분에 컴퓨터는 모든 정보와 숫자를 계산할 수 있게 되었다.

_ 챗봇 중 - P305

여기까지 위치가 갖는 의미와 거리를 계산하는 방법을 모두 살펴봤습니다. 다시 원래 주제였던 단어 유사도의 문제로 돌아와보죠. 벡터 공간에서 한 단어와 각도가 작은 다른 단어, 즉 코사인 거리가 가장 가까운 단어를 유사한 단어로 판단할 수 있다고 했습니다. 그렇다면 ‘예금 금리‘와 ‘저축이자‘는 가까운 위치에 있을 것이고 이제 둘은서로 유사한 단어로 판단할 수 있겠죠. 문장도 마찬가지입니다. 문장전체를 벡터로 잘 표현해 내면 거리가 가까운 문장을 유사한 문장으로 볼 수 있지 않을까요?

_ 챗봇 중 - P315

이 덕분에 챗GPT는 대중의 모든 관심을 사로잡았죠. 서비스를 공개한 지 불과 5일 만에 사용자 100만 명을 넘겼고, 40일 후에는1,000만 명을 넘겼습니다. 특히 5일 만에 사용자 100만 명을 넘긴 건역대 가장 빠른 기록입니다. 넷플릭스가 3.5년, 트위터가 2년, 페이스북이 10개월, 인스타그램이 2.5개월이 걸렸던 기록을 챗GPT는 단 5일 만에 깨트린 것이죠.

_ 챗봇 중 - P345

이루다가 대화하는 방식도 질의응답과 유사합니다. 앞서 이루다는 언어 생성 모델이 아니라고 했죠. 이루다는 카톡 대화 데이터에서 추출한 1억여 개의 답변 데이터베이스를 미리 구축한 후 직전까지 진행한 대화를 바탕으로 가장 적절한 답변을 출력으로 골라내는, 사실상 언어 이해 모델입니다. 여기서 대화를 벡터로, 즉 숫자로 바꾸는 역할을 바로 버트가 처리하죠.

_ 챗봇 중 - P357

우리가 지금까지 살펴본 버트 같은 언어 이해 모델이나 GPT 같은생성 모델은 모두 숫자로 표현하고 확률을 계산할 뿐입니다. 질의응답도 마찬가지입니다. 그저 정답의 위치만을 찾을 뿐이었죠. 컴퓨터는 마치 사람처럼 또는 사람을 능가하는 수준으로 정답을 잘 찾아내지만 결국은 숫자로 표현한 확률을 따라 행동할 뿐입니다. 존 설이 얘기하는 중국어 방 사례에 부합하는 경우라고 볼 수 있죠. 그렇다면 존설의 주장대로 기계가 ‘생각‘한다고 볼 수는 없을까요?

_ 챗봇 중 - P362


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비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식 (10만부 기념 개정판) - 챗GPT부터 유튜브 추천, 파파고 번역과 내비게이션까지 일상을 움직이는 인공지능 이해하기
박상길 지음, 정진호 그림 / 비즈니스북스 / 2024년 10월
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서버로 전송된 음성 파일은 어떤 과정을 거쳐 분석될까요? 이제 여기서부터는 거대한 서버 시스템이 관여합니다. 그리고 시스템을 각각의 기능에 따라 크게 ‘이해‘ 영역인 ‘음성인식‘과 ‘자연어 이해‘로, ‘실행‘ 영역인 ‘다이얼로그 매니저‘와 ‘스킬‘ 그리고 ‘생성‘의 영역인 ‘자연어 생성‘과 ‘음성 합성‘으로 나눌 수 있습니다.

_ 스마트 스피커 중 - P217


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