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인생 노하우

지식 공유 원리의 "배푸 제2이론"

by 배로만쌤(김인영) 2022. 3. 10.

작성일: 2021.1.5

3개월동안 더많이 공부해야 한다는 것을 느끼며 수업하던 인공지능 강의를 2020년 12월에 마쳤습니다.

 

수업하며 아래와 같은 생각이 들어 정리하였고 이를 좀더 다듬어 블로그에 올립니다.

 

머신러닝에는 지도학습과 비지도 학습이 있습니다. 인공지능 수업을 하며 지도학습의 의미를 떠올리다가 문득 이런 생각이 들었습니다.

어떤 학생은 어렸을 때 남의 이야기를 듣고 쉽게 이해하고 받아들이는 사람이 있습니다. 그러고 어떤 학생은 쉽게 남의 이야기나 책의 지식을 받아들이지 못하게 되어 남들로부터 성적 부진아로 평가 받게 됩니다.

 

머신러닝의 지도 학습은 이런 남의 지식을 받아들이는 것과 같이 가르침을 사람으로부터 받는 것을 말합니다.

그리고 비지도 학습은 사람이 이건 이거다라고 가르치지 않고 계속 데이터를 주고 학습을 시키면 스스로 알아서 데이터들의 특징을 구분하게 하는 알고리즘들 입니다.

 

이러한 머신러닝의 원리는 학생들의 배움에서 어떤 학생을 일찍 이성이 발달하여 외부로부터 정보를 받아 빨리 지식이 성장합니다. 그래서 똑똑한 학생으로 인정받고 시험성적도 좋을 것입니다.

 

그러면 쉽게 지식을 습득하지 못하는 학생들은 성적이 부진하다고 머리가 나쁠까요?

이런 학생들이 바로 비지도 학습에 능한 학생이라 배로만쌤은 생각해 봅니다. 늦게 이성이 발달하고 늦게 깨우치는데 이들은 보통 자신이 스스로 세상의 원리를 깨우치게 되기 때문에 보통 늦은 나이에 자신의 능력을 발휘하게 됩니다.

 

아래는 지도학습인 Supervised Learning와 비지도학습 Unsupervised Learning를 다이어그램으로 보입니다.

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출처: MK 뉴스 링크

 

 

이를 다시 설명하자면 기계가 학습하는데 답을 알려주는 학습이 있고 답을 알려주지 않는 학습입니다. 아마 여러분은 위의 두 인공지능 알고리즘에서 지도학습이 더 빠르고 정확할 것이라 쉽게 집작할 것입니다.

비지도학습은 속도와 정확성이 떨어질 뿐더러 데이터가 아주 많아야 그 정확성이 개선됩니다.

 

하지만 비지도학습을 통해서 우리 인간이 알지 못하는 세상의 원리를 깨우치게 됩니다.

 

어떤 사람은 선생님이나 지시자, 또는 책과 같은 안내서를 통해 학습을 잘하는 사람이 있습니다. 반면, 이러한 지도를 받는 학습에는 떨어지지만 스스로 세상의 이치를 깨우치는 사람이 있습니다. 이러한 사람은 대부분 기존의 학교 교육에서 학습능력이 떨어져 머리가 나쁜 학생으로 취급받게 됩니다.

 

따라서 지도학습 성향이 강한 사람은 시험에 쉽게 통과하고 능력이 있고 똑똑한 사람으로 생각되어 집니다. 반면, 비지도 학습 성향이 강한 사람은 말이 어눌하고 잘 정리하여 말하지 못하는 경향이 있으며 멍청한 사람으로 간주되어 세상에서 좋지 않은 시선을 받게 됩니다.

 

사람은 어렸을 때 주변의 환경과 정신적 트라우마를 갖게 됩니다. 그래서, 다른 사람의 말을 듣고 바로 수긍하여 받아들이지 않는 경향이 어렸을 때 있습니다. 이들은 내면의 무의식으로 잠재의식만 성장하게 되어 멍때리는 것으로 비춰집니다. 무의식적으로 자신의 정신적 상처나 주변의 어려움을 잊으려는 보호본능으로 그런 것이라 생각됩니다. 따라서 이런 사람들은 기존 교육에서 학습 능력이 떨어지고 성인이 되어 세상 경험을 하게 되며 지혜를 깨우치게 됩니다.

 

그런데 이런 사람들이 어떤 상황에서는 반사회적인 범죄를 저지르거나 스스로를 비난하며 피폐한 삶을 살기도 하는 경우가 있습니다.

 

생각해보면 이러한 비지도 학습이 강한 사람이 바르게 정신적인 안정을 찾게 되면 늦게나마 지식을 흡수하는 뛰어난 지식인이 됩니다. 지식의 흡수와 더불어 세상의 이치를 더 잘 깨우치는 것입니다. 특히 내면의 고민을 통해 지식을 깨우치는 사람이 되기 때문에 그냥 지식의 흡수를 잘하는 사람보다 창의적인 활동을 더 잘 수행할 가능성이 높습니다.

 

“배푸 제2 이론”은 이러한 지식 습득의 원리를 이해하고 지식의 많고 적음으로 사람을 판단할 수 없다는 것을 주장합니다. 그리고 이러한 이치에 기반하여 현재 4차 산업혁명에서 창의력이 필요한 시점이 후자의 인간형이 능력을 발휘할 수 있게 하는 것이 바로 지식의 공유라 주장합니다.

 

시험을 통해 사람의 능력이 판단되는 현대에, 시험을 통과하여 지식인으로 기득권을 갖게 되는 사람들이 있습니다. 반면, 초년에 학습능력이 떨어져 기회를 읽어 지식인이 되지 못한 대다수의 사람들이 있습니다. 이들중 일부는 스스로 깨우침을 갖기는 하지만 이미 사회에서 기회를 박탈받아 창의력을 발휘하지 못하게 됩니다.

하지만 지식의 욕구가 강한 일부는 후년의 노력으로 가꿈 창의력을 발휘하여 성공하는 사람들도 있다고 봅니다.

따라서 현대의 지식이 넘쳐나는 시대에서는 권력으로 지식을 좌지우지 하는 것이 아닌 지식의 공유와 협력이 세상을 더욱 창조적인 세상이 되게 할 것입니다.

 

OpenAI라는 인공지능 단체가 있습니다. 이 단체는 우리가 잘 알고 있는 테슬라의 일론머시트와 몇몇 투자자들이 자본을 제공했다고 합니다. 이들은 세상이 인공지능에 지배되는 터미네이터와 같은 일이 발생되지 않게 인간을 위한 기술을 만들고자 하는 취지로 만들었다고 합니다.

 

지금 비약적으로 발전하는 트렌드로 많은 전문가들이 그들이 노력하여 얻은 인공지능 지식을 무료로 공유하는 “오픈소스 운동”이 있습니다. 이러한 노력은 아마도 제가 주장하고 있는 “배푸 제2 이론”이 중요하다는 증거입니다.

 

오픈소스 운동과 더불어 “메이커운동”도 비슷한 취지입니다. 한 메이커가 뭔가를 노력하여 만든 것을 공유하고 완벽하지 않은 그 작품을 다른 사람이 아이디어를 추가하고 더 낳은 제품으로 만들며 발전시킵니다. 그리고 정말 사람들이 필요한 제품이 될 것 같으면 창업을 하여 세상에 필요한 물건을 공급하는 사업을 한다는 취지가 그것 입니다.

 

많은 공유 콘텐츠와 지식들이 이러한 지식의 업그레이드를 인터넷이라는 매체를 통해 공유되고 있습니다. 그래서 우리는 이전에는 없었던 물질의 풍요 속에 살고 있습니다.

 

하지만 아직도 부의 불균형으로 지식의 불균형이 이어지고 있습니다. 많은 지식이 있지만 그중에 최적의 지식과 기술을 쉽게 인지할 수 있는 사람이 부를 갖게 됩니다. 이는 기존의 기득권을 갖고 있는 사람들에게 지나치게 치중되어 있습니다.

 

보다 많은 사람들이 지식과 재화를 공유하여 소외된 사람들에게 나누어서 함께 행복해야 세상이 되어야 합니다. 그래야 세상은 더욱 평화로워질 것입니다.

 

바쁘게 사는 현대인들은 인간다움을 잃어가고 있는 것이 느껴집니다. 아낌없이 주는 나무는 결코 주기만 하는 것이 아니라 아낌없이 주기 때문에 그 나무 주변에서 혜택을 받는 다른 식물들에게 좋은 영양분을 받게 됩니다.

 

우리는 앞만보고 달리는 경주마가 아닙니다. 말 위에서 풍경을 감상하며 달리는 인생의 아름다움을 느끼며 경주해도 되는 존엄한 인간입니다. 그리고 신은 우리를 자신을 닮게 하여 세상을 다스릴 수 있는 지혜를 주셨습니다.

우리의 자라나는 세대는 이러한 여유를 알게 해야 할 것 같습니다. 신이 세상을 다스리는 지혜를 주셨고 그러한 지혜를 신이 만든 자연의 아름다움을 느끼고 보호합니다. 그러한 것을 학생들이 깨우치는 배움이 되어야 합니다. 친구들보다 자신이 지식의 습득을 잘하는 것이 우월해서가 아니라 먼저 기회를 갖게된 것일 따름이라고 이해해야 합니다. 그리고 친구들이 기회를 얻게 될 때 함께 기뻐하는 행복한 사람이 되었으면 좋겠습니다.

 

“배푸 제2 이론”을 통해 지구의 평화를 위해 로봇을 만드는 꿈이 아이들에게 전해졌으면 합니다. 지금은 비록 장난감 로봇을 만드는 코딩선생이지만 언젠가는 일론머스크와 같은 꿈꾸는 사람의 행운을 공유하고자 합니다.

 

2021년이 시작하며 배로만쌤은 “배푸 제2 이론"을 공유하며 행복함을 느낍니다. 비록 보잘것없지만 신의 가르침을 조금 깨달으며 새해를 시작하기 때문이라고 할까요…^^

 

언제나 행복하세요. 감사합니다.

 

배로만쌤(김인영)

“배푸와 로봇 만드는 선생님"

 

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