홀로 쓰고, 함께 살다 - 조정래, 등단 50주년 기념 독자와의 대화
조정래 지음 / 해냄 / 2020년 10월
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책을 읽다보면
따스한 서재 안에서 유명한 할아버지 한 분이
자기 인생 이야기 한 편 들려주는 것 같은 포근함이 느껴진다.

‘전..당신의 대하소설을 다 읽진 못했지만..
언젠가는 꼭 읽을 것을 다짐합니다. ‘

그리고 모두에게 사랑받고 모두를 만족시키는 작가는 될 수 없지만,
당신은 언어를 진심으로 사랑하고 예술에 혼을 바치는, 그래서 한 편으론 부럽고 계속 기대되는 작가라는 것을 작품을 보며 인정합니다.

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예술적 문학적 재능 여부 판별
1. 배고픔과 목마름처럼 글 쓰고 싶은 마음 동하기
2. 남다른 생각과 특이한 발상 일어나기
3. 같은 소재 주제로 매번 다르고 특출하게 쓰기
4. 일기 매일 2쪽씩 쓰기
5. 세계 명작 소설 읽고 다른 방향으로 독후감 써보기
+2(노력, 독거)

정치가 수많은 사람을 상대해야 하는 사람농사라면, 예술은 먼 영혼끼리 교감하는 감동을 창조하는 영혼농사입니다. - P34

투철한 역사 사회 의식과 절절한 감동의 균형과 조화
소설의 존재 이유

노력을 이기는 재능은 없다.
노력 없는 재능은 열매를 맺지 못한다.

다 못 이루면 어떻습니까. 그게 인생인걸요. 하고 싶은 일의 계획을 원하는 만큼 세우고 열성으로 해나가다가 어느 날 문득 하늘에서 그만 오라고 손짓하면 웃으면서 떠나는 것이 인생사 순리이니까요.

인간의 인간다운 삶을 위하여 인간에게 기여해야 한다.

제가 이 나이까지 살아오면서 제 나름으로 정리하고, 다른 지식인들의 견해에 동의한 인생살이의 세 가지 어려움은 이렇습니다.
첫째, 자기를 객관화하는 것.
둘째, 남과 나를 비교해 가며 불행을 키우지 않는 것.
셋째, 죽음의 두려움에서 벗어나는 것.

셰익스피어의 『햄릿』을 포함한 4대 비극
톨스토이의 『전쟁과 평화,
빅토르 위고의 『레미제라블,
도스토옙스키의 『죄와 벌』
조지 오웰의 『동물농장』과 『1984년,
숄로호프의 『고요한 돈강,
마가렛 미첼의 『바람과 함께 사라지다.
헤밍웨이의 『누구를 위하여 종은 울리나
귄터 그라스의 『양철북』
알렉스 헤일리의 『뿌리』


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굿 라이프 - 내 삶을 바꾸는 심리학의 지혜
최인철 지음 / 21세기북스 / 2018년 6월
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ppt를 한 장씩 넘기며 썰로 풀어갔던 강의가 더 와닿았기에..
책의 약효는 그리 높지 않았다.
행복에 대해서 관심이 많다 보니
여기저기 주워 듣다보면
다 아는 내용 같지만 체계적으로 상기해줘서 좋다.

요즘 불청객으로 찾아온 ‘비교하기’를
얼른 극복하고 싶다.

그리고 올해는 아무 생각 없이
독서에 푹 빠지며
자아의 성장과 삶의 성숙을 경험하고 싶다.

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의미는
1. 중요성
2. 유용성
3. 이해
4. 정체성
과 관련 있음.

성취를 위해서 인간관계와 시간을 지나치게 희생하는 것도행복에 장애물이 될 수 있다. 일과 삶의 균형(work-life balance)을 무너뜨리며 얻는 성취가 행복에 독이 될 수 있음도 이미 연구들을 통해 입증된 사실이다. 마지막으로 성취를 위한 지나친쟁도 행복에 도움이 되지 않는다. 매사를 남들보다 더 잘하기 위해 노력하는 것은 행복에 장애 요소가 된다.

삶의 기술

1. 되고싶은 나 > 되어야하는 나
2. 좋아하는 일 > 잘하는 일
3. 비교하지 않기
4. 관계의 힘> 돈의 힘
5. 경험 > 소유
6. 돈으로 이야깃거리 사기
7. 돈으로 시간 사기
8. 걷고 명상하고 여행하기
9. 소소한 즐거움 자주 발견
10. 비움으로 채우기


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저는 한 중간쯤에 있는 사람인 것 같아요. 제가 인공지능 분야에서 일하는 이유는이 기술이 인류에 상당히 유익할 것 같기 때문입니다. 인공지능 덕분에 과학적,
의학적인 부분에서 잠재력을 꽃피울 수 있을 것이고, 인공지능이라는 기술 자체는 중립적이기 때문입니다. 결국 사람이 어떻게 설계하고 사용하는지, 그것을 통해 얻은 이익들을 어떻게 분배하는지에 달린 문제죠.

앤드류 응 : 딥러닝이 아직 못하는 수많은 것들이 있는데 그중 하나가 바로 인과관계를 판단하는 것입니다. 딥러닝이 잘 하지 못하는 다른 것들을 나열해보자면 다음과 같습니다. 모델이 가지는 의미나 결과들을 잘 설명하는 것, 악의적 공격(역자주 : 악의적인 데이터를 지속적으로 입력시키는 등과 같이 학습을 왜곡시키거나 모델의 정확도를 떨어뜨릴 수 있는 행위들을 의미)에 대처하는 법, 큰 데이터 집합보다는 작은 데이터 집합에서도 잘 학습하는 법, 한 영역에서 개발된 모델이 다른 영역에서도 좋은 성능을낼 수 있게 하는 방법들 그리고 레이블이 없어도 잘 학습시킬 수 있어야 한다는점들이 있죠. 역전파 알고리즘으로 풀지 못하는 문제는 이렇게도 많이 있습니다.
인과관계를 판단할 수 있는 모델을 만드는 것 역시 그중 하나죠.


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