소중한 글이 많다.

모두에게 추천하고 싶은 책이다.

 

석양이 아름다운 것처럼

인생도 활기 넘치고 건강할 때보다

인생의 짐을 완성하고 내려 놓을 때

가장 아름다워야 한다.

당신은 당신의 인생이 서서히 저물어 가고 있을 때

어떤 아름다움을 뿜어낼 수 있는가 <내일은 못볼지도 몰라요> 김여환

 

완화치료란 삶의 끝자락에 나타나는 다양한 증상, 특히 통증을 완화시켜 인간이 존엄성을 가지고

세상을 떠날 수 있도록 하는 돌봄의 의학이다.

 

인생이 삶, 죽어감, 그리고 죽음의 순서로 마무리되기 때문이다.

한 달 후에는 떠난다는 것을 알면서 아무렇지도 않게 살아갈 수 있다는 것은 대단히 놀아운 일이다

오랜만에 면회오는 가족이 급격히 나빠진 환자 상태를 보고 대성통곡하는 일이 가끔씩 있기는 하지만

호스피스 병동은 대체로 고요하다.

헤아릴 수 없이 수많은 밤을 홀로 지세운 뒤에 찾아오는 평화일 것이다.

 

떠나고 난 뒤 남은 사람들이 자신 때문에 끼니를 거를까 봐, 경제적으로 힘들까 봐 걱정을 하고,

다시는 못 본다는 미안함에 사소한 일에도 빙긋이 웃어준다.

등 뒤에 죽음이 왔다는 것을 알면서 보내는 시간이 어찌 쉬울까마는

남겨질 가족을 위한 사랑과 배려심으로 하루하루를 버틴다.

이렇게 떠난 사람은 사랑하는 이의 마음속에 영원히 살아 있다.

이것이 엘리자베스 퀴블러 로스가 말한 죽음의 5단계 중 '수용'이다.

 

나는 이제 더 이상 특별한 죽음을 꿈꾸지 않는다.

오히려 절대적 의지로 변화시킬 수 있는 특별한 삶을 꿈꾼다.

그래서 언제 나에게 죽음의 그림자가 드리워지더라도 당황하지 않도록 내일이 아닌 오늘,

호스피스 환자들의 한 달이 압축된 사랑과 배려의 죽어감을 흉내내본다.

 

혼자 가는 길을 함께하는 것이 죽어감의 시간이었다면, 죽음은 혼자 가는 것이다...

동화책의 마지막에는 "여기부터는 혼자 가야 해. 너무 슬퍼하지 마, 나는 그냥 강을 건너는 거야"라는

글과 함께 반려견이 혼자서 쪽배를 타고 묵묵히 노를 저으며 강의 저편으로 떠나가는 그림이 담겨 있다.

 

인생은 짧기에 소중하고 뜻깊고 알차게 살아야 한다.

그리고 죽음은 삶을 새롭게 보아야 할 훌륭한 이유가 된다.

 

사람들이 죽음에 가까워져 자신의 유한성에 대한 고통을 느끼면서

진실을 감지하는 진정한 안테나를 갖게되는 것은 놀라운 일이다.

그들은 마치 신탁을 전하는 사람들 같다.

삶에서 진정으로 중요한 것들이 무엇인지를 믿을 수 없을 정도로 명쾌하게 안다.

자신의 본질에 직접적으로 닿게 되면서 주위 사람들의 본질을 보는 능력을 얻는다.

 

모든 면에서 존엄과 의미와 가치를 지닌 삶을 살아왔다면 죽음을 생애의 일부로 받아들일 수 있다...

사람들은 결국 살아온대로 죽는다.

의미있는 삶을 살지 못했다면 의미있는 죽음을 맞이할 기회를 가질 가망도 없다.

 

공감은 다른 사람의 입장이 될 수 있는 기술이다....

연민은 타인의 고통에 오염될 위험을 막아준다.

공감은 소진될 수 있지만 연민은 무궁무진하다.

공감은 이따금 맹목적이 되어 우리를 타인의 고통으로 인도하면서 스스로를 망각하게 만들 수도 있다.

하지만 연민의 경우 타인을 향해 가기 위해서는 자신이 누구인지. 그리고 무엇을 할 수 있는지 알야 한다.

 

책임감 있게 스스로를 돌보지 않으면서 타인을 돌보는 행위는 분명 위선이다.

스스로를 돌보지 않고 타인을 돌보는 사람은 자신에 대한 신체적, 정서적, 영적 관리의 부족으로 인해

독성 가득한 쓰레기가 잔뜩 쌓이게 되고, 타인을 제대로 돌보는 데 도움이 되지 못한다.

 

삶에는 말로 표현될 수 없는 순간들이 있다.

자신의 마음 가장 깊은 곳까지 파고 들어가 답을, 의미와 진실을 찾는 순간들이 그렇다.

죽음의 시간은 그런 순간들 가운데 하나다.

 

인간의 삶에서 죽음의 과정만큼 강렬한 체험은 아마 탄생뿐일 것이며,

어쩌면 그것이 우리가 죽음의 순간을 그토록 두려워 하는 이유인지도 모른다.

우리 모두가 죽음을 겪게 될 것이고,

사랑하는 사람이 죽어가는 걸 지켜보아야 한다는 사실만큼 마음을 어지럽히는 일도 없다.

 

죽어가고 있다는 깨달음은 자신이 소유하고 있는 것들이 아무것도 남지 않게 되리란 인식을 동반한다.

이 세상에서 당신의 시간은 돌아오지 않는다. 시간은 아껴둘 수 없기 때문이다.

그럼에도 우리는 어리석은 일에, 불필요한 고통에 시간을 써버린다.

대부분이 삶이라는 소중한 시간을 허비한다. 우리는 시간을 붙잡을 수 없다....

시간에 관한 한, 우리가 간직할 수 있는 것은 시간을 통해 끊임없이 쌓아갈 수 있는 체험뿐이다.

당신은 지나가는 시간을 가지고 무엇을 할 생각인가?

지금 지나가는 시간을 가지고 무엇을 하고 있는가?

나의 경우, '내 시간을 가지고 무엇을 하고 있는가'라는 질문은

냉철하고 현명한 선택을 가능하게 해주는 중요한 스위치 역할을 한다.

 

시간의 변화는 그 기간에 달려 있지 않다.

죽음의 체험은 아주 단기간에도 우리를 바꿀 수 있는 엄청난 잠재력을 지닌다.

 

탄생과 죽음 사이에는 시간이 가로놓여 있다.

삶은 우리가 그 시간 동안 행하는 것이며, 우리의 체험이다.

날이 저물기를, 주말을, 휴일을, 은퇴를 기다리며 삶을 보낸다면 죽음의 날이 더 빨리 오기를 열망하는 것이다...

시간은 일정한 속도로 지나간다.삶은 날마다 일어나는데, 사람들은 그 사실을 깨닫지 못하는 듯하다.

 

삶의 과정에서 선택하는 길은 죽음과 만나는 마지막 순간에 마음의 평화를 느낄 수 있는지의 여부를 결정한다.

 

길을 잃었을 때 그것을 기회로 삼아야 한다.

죽어가는 이의 곁을 지킨다는 것은 길 잃은 심정을 여러번 느끼게 된다는 의미이다.

그것은 도망칠 일이 아니다.

바로 그 시간 속에서 삶이라는 경이로운 곳에 이르는 난생처음 가보는 길을 발견하게 될 것이다.

 

생각과 감정이 말이나 행동과 다른 사람은 분열 상태에 있는 것이다.

인간의 온전함은 어떤 생각을 하고, 그 생각이 말이나 행동으로 얼마나 잘 나타나는지에 달려 있다.

이것들이 정렬의 가정에 있다는 것은 아직 완전하게 도달하지 못했다고 해도 온전하다는 것이다.

나는 영성이 나 자신과 내 삶, 타인, 사회, 우주, 자연, 그리고 신과의 관계에서 중심축을 이룬다고 생각한다.

 

삶의 종말은 엄청난 위력을 지닌 초월의 체험이다.초월의 체험은 늘 신성하다.

 

나 자신에게 충실한 삶을 살자

 

세상 사람들 모두가 행복을 원한다는 것은 내가 불교철학에서 배운 내용들 중에서 가장 큰 해방감을 준 가르침이다.

최악의 인간들도, 최선의 인간들도 행복을 갈망한다.

나는 이 세상에서 나를 불행하게 만들기 위해 태어난 사람은 없음을 깨닫게 되었다.

 

삶이 끝나는 시점의 고독을 마주하기 위해서는 진짜로 선한 사람이 되어야 함을 알 때가 온다.

관계 속에서 진실은 어떤 형태로든 드러나기 마련이다.

자신의 거짓됨을 스스로 깨닫지 못한다고 해도 다른 사람이 결국 알게 된다.

 

우리는 가끔 적을 통해 장애를 극복할 힘과 용기를 얻는다.

당신의 친구들은 있는 그대로의 당신을 사랑한다.

당신은 친구들에게 최선을 다하고 있다고 믿지만, 당신에게 최선을 요구하는 건 적들인 경우가 흔하다....

갈등 상황에 처하면 힘든 감정들과 당신에게 해를 끼치는 사람들을 상대해야 한다.

쉽지 않겠지만 이런 상황들이 당신에게 변화의 원동력이 될 수 있다.

또한 잠재되어 있는 힘을 발견할 기회가 될 수 있다.

지금 나는 복수에 대해 이야기하는 것이 아니다. 그보다 내적 힘을 통제하는 능력에 대해 이야기하는 것이다.

 

삶의 마지막에 이르면 당신이 솔직한 감정을 표현하지 못하고 놓친 기회들이 강렬한 존재감을 드러낸다.

 

결국 나는 홀로, 중재자 없이 죽음 앞에 선 자신과 마주해야 한다.

내 죽음을 이해해야 한다. 그건 내 죽음이니까.

그 벽은 내 죽음이지 내 아들이나 남편, 아버지, 어머니, 직장 상사의 죽음이 아니다.

내 인생길은 오직 나의 것이다...

삶을 바꾸는 데는 오랜 시간이 걸리지 않는다.

 

행복의 상태에 대해 이야기할 때 많은 사람들이 그저 기쁨과 즐거움을 떠올리지만,

완전한 행복은 커다란 고난을 극복하고 난 후에 얻어지는 경우가 많다.

삶에서 중요한 의미를 갖는 긴박한 시간들을 피와 담, 눈물로 견뎌낸 후 상처투성이일지언정

참된 자신을 잃지 않고 더욱 강하고 훌륭한 모습으로 우뚝 선다면 우리는 완전한 행복에 이를 수 있을 것이다.

 

말로 인한 화재에는 침묵이 요구된다.

 

무슨 일이든 최선을 다하려는 노력은 삶을(그리고 마지막을) 향상시킨다.

오늘 당신은 다른 길을 택할 수도 있었는데 그러지 못했다고 생각할 수도 있다.

하지만 매순간 당신은 최선을 다했다.

 

어쩌면 삶을 잘 사는 가장 쉬운 방법은 일상 속에서 다음의 다섯 가지를 지키는 것일지도 모른다.

감정을 표현하기, 친구들과 함께하기, 자신을 행복하게 만들어주기, 스스로 선택하기,

일하는 동안만이 아니라 삶 전체에서 의미를 지니는 일 하기, 그러면 어떤 후회도 남지 않을 것이다.

 

무수한 이유로 꿈을 꾸지만, 꿈을 잃었을 때 분별력을 잃어서는 안된다...

모든 존재적 상실, 그것이 하나의 관계든, 직업이든, 확신이든

모든 상징적 죽음에는 최소한 다음 세 가지가 수반되어야 한다.

첫째 자신과 타인에 대한 용서가 필요하다.

둘째, 그 상황에서 발생하는 좋은 점도 간과해서는 안된다.

셋째, 이제 끝나버린 그 시간에 당신이 의미있는 영향을 미쳤다는 학신을 가져야 한다.

상실의 수용은 계속되는 삶에서 필수적인 기능을 한다.

마무리가 확실하지 않거나 아직 끝났다는 확신이 없으면 다른 계획, 다른 관계, 다른 일에 착수하기가 어렵다.

 

끝난 건 끝난 것이며, 그것이 우리가 살아가면서 키워야 할 능력이다.

진실을 직시하는 법을 배워야 한다.

새로운 시작을 보는 법을 배우라는 것이 아니라 진실을 분노하지 않고 아름답게 보는 법을 배우라는 것이다.

 

올바르게 살기 위한 노력은 위대한 도전이다.

 

잃은 것을 놓아줄 수 있는 가장 좋은 방법은 상실의 아픔을 끌어안는 것이다.

관계가 끝났는가? 그럼 관계의 죽음을 실컷 애도하라.

일자리를 잃었는가? 일자리의 죽음을 애도하라.

아픔을 피하지도, 겁쟁이가 되지도, 체험을 과소평가하지도 말고, 충분히 아파하라...

상황에 최선을 다한 뒤; 마지막이 찾아오면 이렇게 말할 수 있어야 한다.

"정말 의미있는 시간이었어! "

 

나 자신의 회복이야말로 세상에서 가장 아름다운 회복이다.

기꺼이 새로 태어나고자 한다면 이루어지는 모든 것들이 완전한 아름다움을 지닐 수 있다.

 

죽음은 올 것이고 우리는 그 죽음을 받아들일 것이지만, 재촉하지는 않을 것이다.

 

인생을 살면서 '무슨 일이 있었는지'보다 더 중요한 건 '어떻게 살았는지'와 '무엇을 위해 살았는지'이다.

삶의 끝에 이른 사람들을 보면서 얻은 가장 큰 교훈은 '왜'가 아니라 '무엇을 위해'에 답해야 한다는 것이다.

'왜'가 과거의 동기를 상기시킨다면, '무엇을 위해'는 미래지향적이다.

 

우리는 인생을 살면서 자기 자신으로 사는 법을 배울 기회를 갖지 못한다.

 

<보시니 참 좋았다> 박완서

<혼자 가야해> 조원희

<죽음의 중지> 사라마구

<즉음과 죽어감> 엘리자베스 퀴블러

<내가 원하는 삶을 살았더라면> 브로니 웨어

< 네 가지 행복> 돈 미겔 루이스

마지막에 좋은 글이 많이 있다.

 

"여러 해 동안 숲속에서 혼자 살다가 후일에 인간사회로 나가게 되면 인간이 자격을 상실할 것 같았다.

내가 인간 사회에서 살 때 언제 가장 행복했는가 하고 찾아보았더니,

귀한 가정의 손님으로 초대받아 갔던 때였다는 생각이 났다.

저녁시간만이라도 인간답게 살아야겠다는 생각으로 이런 습관을 창안해냈다." 영국 작가 키플링의 작품 이야기다.

 

'일은 이웃과 사회에 대한 봉사'

 

70대후반부터 80대가 되면 얻어지는 것은 없고, 잃어가는 것이 현저히 많아 진다.

그렇게 왕성했던 소유욕까지도 사라진다.

소유해 보니까 별것 아니더라는 생각도 들고, 소유해보겠다는 욕심조차도 약화되고 만다.

현상을 유지해가는 것만으로도 감사해야겠다는 소극적인 자세로 바뀐다.

다 잃어버리거나, 모두 떠나버리고 말면, 어떻게 하는가. 무엇이 남는가.

 

인생이란 무엇인가.

'나는 사랑한다. 그러므로 내가 있다'는 명제가 가장 적절한 대답이다.

 

가장 행복한 사람은 지금 내가 하고 있는 일이 소중하기 때문에

그 일에 최선을 다하다가 유종의 미를 거두고 싶다고 말할 것이다.

값있는 인생을 살아온 많은 사람들이 그 길을 택할 것이다.

다른 점이 있다면 죽음을 예상하기 이전보다 죽음을 맞게 될 것을 알았기 때문에

더욱 최선을 다하겠다는 각오를 다짐하게 될 것이다.

 

어떤 철학자는 "죽음이 내 삶 속에 둥지를 틀고 있을 뿐 아니라 손님이 나를 찾아 마중 나오듯이 다가오고 있다."고 했다.

그리고 " 그 시간의 공간은 빠르게 축소되고 있다.

그 죽음의 시간이 찾아 오기 전에 내가 해야 할 일이 무엇인가를 물어야 하는 것이 인생"이라고 말한다.

 

지금 당장 죽음과 싸워가면서 생명을 유지해야할 사람들은 삶 자체의 여유가 없다.

누군가가 도와주지 않으면 삶의 가치와 행복을 그대로 상실하고 만다.

그들이 버림받고 있다는 사실을 알면서 학문을 즐기고 예술을 찬양하며

교회에서 행복을 누린다는 것은 어떻게 보면 인생의 사치일 수도 있다.

 

참된 삶을 위한 수단으로서의 학문과 종교였던 것이다.

학문이 인간보다 귀한 것도 아니며, 종교가 인간적 삶의 목적도 아니다.

신앙에 몰입하게 되면 인간은 종교의 예속물인 양 착각하기도 한다.

그리나 종교를 위한 인간이 아니고, 인간을 위한 신앙이다. 그것이 학문과 신앙의 궁극적 과제다.

 

지금까지 살아온 삶이 내용을 그대로 연장하면 된다는 사람이 있다면 긍정적인 인생을 살아온 것이다.

 

사람은 성장하는 동안은 늙지 않는다.

노력하는 사람들은 75세까지는 정신적으로 인산적 성장이 가능하다.

 

50고개를 넘기면서 정상적인 건강에 자신을 찾았다.

그래도 90을 넘긴 지금도 무리는 하지 않는다.

할 수 있는 일의 90%까지만 책임을 맡는다.

10%정도는 항상 여유를 남겨둔다.

언제든지 하고 싶을 때는 일을 할 수 있도록 여유를 갖고 산다.

 

건강은 일을 하기 위한 또 하나의 필수조건이었다.

마지막 목적은 일이었다.

 

나에게는 건강은 일을 위해 필수적이다. 일이 목적이고 건강은 수단이다.

그래서 친구들과 비교해 보면서 누가 더 건강한가를 묻는다면 대답은 간단하다.

누가 더 일을 많이 하는가를 물으면 된다....

일을 사랑하는 사람들이 건강하고 장수하는 편이다.

건강해서 장수한다고 모두 생각한다.

그러나 그 사람들의 생애를 조사해보면 일을 많이 했기 때문에 그 건강도 유지했던 것 같다...

무엇이 그의 건강을 지탱했는가. 학문에 대한 열정과 일이었다.

어떤 이들은 칸트를 나귀와 같이 많은 짐을 지고 살았다고 평한다.

그러나 그는 무거운 학문의 짐을 지고 80평생을 건강하게 보냈다.

일이 건강을 유지해준 것이다.

 

나는 지금도 신체적 건강과 정신적 건강은 상호작용을 한다고 믿고 있다.

젊었을 때는 신체적 건강이 정신적 건강을 이끌어주나,

나이 들면 정신적 책임이 신체적 건강에 더 큰 영향을 주는 것 같다....

뚜렷한 목적을 갖고 사는 사람과 아무 목적도 없이 사는 사람이 같을 수는 없다.

 

젊었을 때는 용기가 있어야 하고, 장년기에는 신념이 있어야 하나,

늙어서는 지혜가 필요하다는 것이다.

 

선한 의지와 고상한 목표를 위한 용기가 있어야 한다.

 

새로운 행복을 찾아 누린 사람은 세 가지로 나타났다.

공부를 시작한 사람, 취미 활동을 계속한 사람, 봉사활동에 참여했던 사람들이다.

 

노후에는 일이 없는 사람이 가장 불행하다. 그 일을 미리부터 준비해 두자는 생각이다.

노후를 위해 경제적 준비를 하는 사람은 많다.

그러나 일을 준비하려고는 하지 않는다.

 

누구도 부정할 수 없는 불행은 소와감과 고독이었다.

사회에서 밀리고 밀려 이곳까지 왔다는 생각이 들었고 모두가 외로워하고 있다는 사실은 숨길 수 없었다.

그런 세월이 너무 길어지는 것보다는 소외와 고독에서 벗어나야겠다는 생각이 더 절박한 것 같았다.

 

인공 지능의 기회와 위험성을 AI 전문가들을 통해 정리하였다.

 

 

1.고용 시장 및 경제에 미치는 영향력

2.인간 수준의 인공지능 또는 일반 인공지능에 관한 것

3.머지 않은 미래와 미래의 인공지능에 의해 발생될 다양한 위험

 

인공지능은 사람이 수행하는 지능적인 작업을 컴퓨터가 모방할 수 있도록 하는 모든 기술을 말합니다.

즉 인간의 지능을 기계로 구현하는 것이 인공지능입니다.

 

머신러닝: 기계가 지능을 가지도록 스스로 학습하는 것을 머신러닝이라고 합니다.

 

신경망: 데이터를 통해 자동으로 규칙을 학습하는 머신러닝의 방법에는 다양한 알고리즘들이 있습니다.

그중 인간의 뇌를 구성하는 뉴런에 영감을 받은 것이 신경망 또는 인공신경망입니다.

이러한 신경망을 구성하는 기본단위를 퍼셉트론 이라고 합니다.

신경망의 구조는 입력층-은닉층-출력층으로 이루어져 있으며, 입력틍으로부터 주입된 데이터를

은닉층에서 활성화 함수를 거쳐 규칙을 찾아냅니다.

규칙을 찾아내기 위해서는 신경망을 학습해야 하는데 이때 경사하강법과 역전파 알고리즘이 사용됩니다.

 

딥러닝은 은닉층을 깊게 쌓은 신경망 구조를 활용해 학습하는 바법을 말합니다

 

베이지안 네트워크: 확률기반의 스래프 모델입니다

이 네트워크는 변수 간의 단순 상관성뿐만 아니라 인과성가지 고려합니다.

 

인공지능 학습 방법

지도 학습: 정답이 주어진 데이터를 사용해 컴퓨터를 학습하는 방법입니다.

비지도 학습: 데이터에 대한 정답이 주어지지 않은 데이터를 활용해 학습하는 방법입니다.

강화 학습: 머신 러닝의 방법론 중 하나로 에이전트가 주어진 환경에서

                  어떤 행동을 취하고 이로부터 보상을 얻으면서 학습을 진행합니다

자기 지도 학습: 지도 학습의 특별한 경우이지만 별도 범주라고 할 수 있습니다.

                          보통 정답을 사람이 주지만 사람의 개입없이 입력 데이터로부터 정답을 얻습니다.

전이 학습: 이미 잘 훈련된 모델이 있고 해당 모델과 유사한 문제를 해결하기 위해

                  특성 추출, 레이어 조정, 학습된 모델 등을 활용해 학습하는 방법을 말합니다

 

인공 지능 응용분야

- 컴퓨터 비젼

- 자연어 처리: 우리가 흔하게 사용하는 일상 언어를 뜻하는 말로

                        목적을 가지고 인공적으로 만들어진 인공어와 대비되는 개념입니다.

                        자연어 처리는 인간의 언어를 기계:가 따라할 수 있도록 연구하고 구현하는 분야입니다.

 

인공 지능 관련 제품

- 자율 주행차 또는 자율 주행 자동차

- 음성 인식 비서

- IBM 왓슨

- 알파고

 

인공지능 개발 도구

- 텐서플로우: 제프로 딘이 이끌고 있는 구글 브레인에서 만들어 오픈소스로 공개한 머신러닝 라이브러리입니다.

- Auto ML: 구글의 클라우드 인공지능 서비스로 머신러닝 전문가가 없는 기업도 머신러닝을 개발할 수 있도록

                  기업간 머신러닝 격차를 줄여주기 위한 서비스입니다.

 

인공지능관련 기업

- 구글 브레인

- 바이두

- 텐센트

- 딥마인드

- 오픈 AI

- 앨런 연구소

 

제 직감은 의식과 지능은 따로 떼어 놓을 수 없는 것 같습니다.

의식 없이도 지능이 있을 수 있고, 인간 수준의 지능 없이도 의식이 존재할 수 있다고 봅니다.

똑똑한 동물들은 어느 정도 의식과 자각 능력을 가지고 있지만, 인간만큼 똑똑한 건 아니에요.

이와 유사하게 엄청 똑똑하지만 의식이 없는 기계가 발명될 수 있다고 생각합니다.

 

오캄의 면도날(단순성의 원리라고도 하는데, 현상을 설명할 때 불필요한 가정을 해서는 안된다는 것이다)을 적용해 본다면

똑같이 존재하고 똑같은 재료로 만들어졌으며, 내가 느끼는 감정을 안다면 너도 나처럼 느낄 수 있다고 생각할 수 있겠죠.

 

새상에서 자신의 존재를 인식하고

현실의 다양한 것들을 반영해 자신을 변화할 수 있는 자아 인식 능력을 의식이라 할 수 있습니다.

시간이 흐르면서 자신이 존재한다는 것을 생각할 수 있습니다.

이러한 능력은 모델을 더 똑똑하게 만들고

현실의 모든 부분을 반영한 더 나은 모델을 만드는데 이 결과로 다른 현상들이 일어날 수도 있겠죠.

 

오늘날 머신러닝을 사용하는데 있어서 가장 큰 문제점 중 하나는 보통 머신러닝으로 해결하고자 하는 문제를 찾은 다음

레이블링된 학습 데이터세트를 만듭니다.

그렇게 특정 문제에 관해서는 매우 잘 동작하는 머신러닝 모델을 만들 수 있지만

이 모델을 다른 곳에서는 사용할 수 없다는 것입니다

 

의식이라는 것은 주관적인 경험이며 그것은 스마트함에서 나오는 매우 단순한 효과일 수 있다고 생각합니다.

의식이라는 것에 대한 착각을 유발하는 원인에 대한 몇 가지 가설이 있습니다.

한 가지 가설은 전두엽 피질에는 기본적으로 하나의 엔진이 있어 우리가 세상을 모델링할 수 있게 해주고,

특정한 상황에 주의를 기울인다는 '의식적인 결정'은 그 순간의 상황에 맞는 세계를 모델링하는 것입니다.

의식이라는 것은 관심의 중요한 형태입니다.

뇌의 크기가 10배가 돼도 세계를 모델링할 수 있는 엔진이 하나도 없다면

지금과 같은 의식에 대해 경험하지 못했을 것입니다.

 

평범한 사람들은 갑자기 시대가 요구하는 기술을 보유하지 못한 상황이 되어버리고 도태될 수 있습니다.

기술 진보가 가속화될수록 더 많은 사람들이 도태될 것이라고 생각합니다....

사물과 서비스의 가치가 바뀔 것입니다.

기계로 만들어진 모든 것이 훨씬 저렴해질 것이고, 사람에 의해 만들어진 모든 것은 더 비싸질 것입니다.

우리는 진정한 사람의 노동력에 더 많은 돈을 지불할 것이고, 기계로 할 수 있는 일은 값이 싸게 될 것입니다.

 

인간이 다른 동물과 다른 점은 굉장히 많은 것들을 가지고 태어나고, 더불어 많이 학습한다는 점입니다.

 

저는 인간이 가장 큰 위협적인 존재라고 생각합니다.

인간은 언제나 스스로에게 위협적이었습니다.

다양한 분야에 사용되는 AI에 대한 설명을 해주는 책이다.

 

컴퓨터는 여전히 인간이 지시한 일을 할 뿐이며, 인간이 설정한 목표를 성취하는 방법을 학습할 뿐입니다.

컴퓨터는 문제를 제기하거나 스스로 목표를 세울 수가 없습니다

인간과 달리 목표를 수정하고자 하는 고유한 의지도 없습니다.

알파고는 오로지 승리라는 목표만 향할 뿐, 자신이 지금 누구와 어디서 대국하고 있는지,

심지어 대국의 결과로 인해 어떤 일이 벌어질 것인지 전혀 모릅니다.

승리 후에도 이세돌과 달리 인터뷰에서 자신의 감정을 한 마디도 표현할 수 없습니다.

알파고는 공학의 산물일 뿐입니다.

컴퓨터의 발전은 인간이 설정한 목표를 향한 연산 능력의 무한한 발전일 분, 두려워 할 것은 아무것도 없습니다.

 

어떤 이론이 이전까지 설명할 수 없었던 현상을 설명하는 데 성공한다면

그 이론은 다시 과학자들이 새로운 발견을 하는 데 쓰이는 도구가 됩니다.

 

"어려운 것은 쉽고, 쉬운 것은 어렵다" -모라벡의 역설-

 

프로그래밍이란 규칙과 데이터를 입력해 정답을 출력하는 과정을 말합니다.

파스칼이라는 프로그래밍 언어를 고안한 스위스의 컴퓨터 과학자 니콜라우스 비르트가 1976년에 쓴 책 제목,

<알로리즘+자료구조=프로그램>에서 알 수 있듯이,

애초에 프로그램이란 알고리즘으로 대표되는 규칙과, 자료구조로 대표되는 데이터의 결합이거죠.

기계는 인간이 시키는 일만 한다는 러브레이스의 주장이 알고리즘이란 규칙에 반영되어 있습니다.

 

머신러닝이란 말 그대로 기계가 스스로 학습을 하는 방식입니다.

정답, 데이터 입력 -> 머신러닝 -> 규칙

 

힌튼 교수팀이 사용한 방법은 컨볼루션 기법을 사용한 딥러닝이었습니다.

 

사실상 모든 딥러닝 라이브러리가 CUDA를 우선으로 지원하고 있고 CUDA 플랫폼의 지원 또한 워낙 강력하기 때문에

CUDA를 지원하지 않는 다른 회상에서 출시한 GPU는 사용하기 어렵습니다....

어느날, 인공지능 연구자가 인공 신경망이 대규모의 병렬 연산에 적합한 구조임을 발견하게 됩니다.

인공 신경망은 노드 간의 단순 계산이 반복되는 구조였고,

이는 단순한 계산을 한꺼번에 많이 처리하는 GPU의 특징과 잘 맞아떨어졌죠.

 

2015년 가을에는 구글이 텐서플로라는 프로그램을 공개했습니다.

구글 내부에서 사용하던 딥러닝 라이브러리를 오픈소스로 공개한 것으로, 복잡한 신경망을 쉽게 구현할 수 있고,

확장성도 뛰어나 공개 이후 폭발적인 인기를 끌게 됩니다.

뒤이어 페이스북에서 파이토치라는 딥러닝 프로그램을 오픈소스로 공개했으며,

매우 직관적인 방식으로 복잡한 모델도 이해하기 쉬워서 연구자들이 논문을 쓸때 가장 많이 활용하는 프로그램이 되었죠.

 

레이더는 전자파를 쏘아올려 물체에 반사된 반사파를 측정합니다. 

전자파는 빛의 속도로 나아가 순식간에 물체를 인식할 수 있고 야간이나 악천후에서도 안정적으로 작동합니다.

반면에 단점도 있습니다. 정밀하지 못하고 파장이 크기 때문에 작은 물체는 측정하기 어렵습니다...

다음으로 라이다(LiDAR, Light Detection And Ranging)입니다...

라이다는 레이져빛을 발사해 반사되어 돌아오는 것을 측정합니다.

그래서 이름이 빛 과  레이더(Radar)의 합성어인 라이다죠.

라이다는 레이더에 비해 물체의 거리와 방향을 훨씬 정교하고 입체적으로 파악합니다.

빛이 반사되어 오는 시간을 측정해 각각의 거리를 알아내서 3차원 분석까지 가능하죠.

 

멜 스펙트로그램을 실제 음성으로 바꾸는 작업이 필요합니다.

이 단계를 처리하는 기술을 보코더라고 하며,

얼마나 노이즈 없이 깨끗하고 선명한 음질을 생성할 수 있는지가 이 기술의 핵심입니다.

 

문장에서 문장을 바로 만들어내는 방식을 엔드투엔드(End-to-End) 방식이라고 합니다.

모든 중간 과정을 기계가 자동으로 처리하기 때문에 더 이상 사람이 개입할  필요가 없죠.

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