learning

1.

맥도널드는 매장 위치를 잘 결정하는 걸로 유명한데 

여기에는 실무자의 직관도 중요하겠지만

사실 그 뒤엔 도시의 성장패턴을 분석하는 퀸틸리온이라는 소프트웨어가 있다.

2.

알파고가 이세돌을 이겼다.

가장 최적의 수를 찾아내는 기법으로 MCTS가 쓰였단다.

직관도 결국 계산 가능하다는 얘기일까.

3.

AI, Robot, IOT 같은 것들이 대두되면 나를 포함 뭇사람들은 으례 '기계의 역습'을 떠올리는데

이 역시 학습의 효과다, 오래된 영화 터미네이터 같은 류가 한번쯤 스쳐지나는거지.

하지만 정작 당장 발등에 떨어진 불은,

지금의 이 실험이 '제대로' 성공하게 되면 기계의 역습보다 거대자본의 지배를 더 걱정해야한다.

재능을 가진 개개의 사람이 아니고 데이터를 가공할 힘을 가진 집단이 모든 것을 다 쥐게 될테니.

알파고는 구글에서 왔고, 딥블루, 왓슨은 IBM 출신이다.

4.

발없고 눈먼 돈들은 오늘도 열심히 움직이더라.

구글은 정말 포지셔닝을 잘 하는 듯.

 

 

5.

추론능력과 직관, 데이터, 방대한 지식을 가진 컴퓨터 사이언스가 대체할 수 있는,

아니 훨씬 더 효율적으로 할 수 있는 일은 너무나 많다.

그런 능력을 만들어내는 SW설계자는 물론 애널리스트, 회계사 같은 분야,

택배기사-버스운전자를 위시한 운송업,

아직 정리해보지 않았지만 아마 훨씬 더 많을 것이다.

이런류의 일이 갑자기 다가온것 같겠지만 이건 옛날부터 쭉 그래왔다, 그러니 매몰 될 필요없다.

개인적으로는 디스토피아적 우려보다는 과학이 나의 삶을 더 윤택하게 할 것이라 믿고 있다.

 

다만, 인공지능이랑 경쟁이 가능할 일 따위는 하고 싶지 않다.

드디어 뒤늦게 사피엔스를 다 읽었는데 어쩜 이리 딱 맞아 떨어지는 영감을 주는지.

상상력, 믿음, 인지혁명.. 지인들에게 한번쯤 읽으라 권하고 싶다.

근래 만난 사고 중 손에 꼽게 좋았다.