열두발자국

2019. 11. 29. 14:10

#열두발자국
#정재승
#어크로스

p31 마시멜로를 높게 쌓으려고 노력하는 게 아니라 1등을 하려고 노력하는 거예요. 그러면 마음이 급해지고, 다른 사람들이 어떻게 하는지 봐야하고, 1등을 하기 위해 무리한 계획을 세우게 됩니다.

p45 여기에도 뇌과학이 들려주는 삶의 성찰이 있습니다. 내가 지금 다니는 학교가 너무 싫어서, 지금 다니는 회가사 싫어서 그만두는 건 좋은 의사결정이 아닙니다. 하고 싶은 것이 있어서 다른 곳으로 옮겨가는 건 괜찮지만, 지금 이게 싫으니까 그만두는 건 좋은 선택이 아닙니다. 다른 곳으로 간다고 해서 상황이 달라진다는 보장은 없거든요. 대책도 없죠. 그 순간 너무 싫기 때문에 도망치듯 그만두지만, 그 자체가 보상이 되는 데에는 한계가 있습니다. 그만두는 순간, 자기가 가질 수 있는 전략이 다시 바뀌게 됩니다. 무직 상태이거나 학교도  안 다녀서 빨리 뭔가르르 찾아야 하는 상황이 되면 앞에서 본 마시멜로 챌린지의 인센티브 실험처럼 시야가 좁아지고 취직 자체가 중요해져버려 꿈꾸던 무언가에 도전하기가 어려워집니다. 지금의 자리가 싫다면, 뭘 꿈꿔야 할지 계속 고민하면서 대안을 찾는 자세가 필요합니다.

p48 독일은 자동차를 잘 만든다는 인식이 있어서, 멋진 자동차가 나오면서 독일어가 들리면 광고 카피는 제대로 이해하지 못하더라도 더 신뢰가 가고 근사해 보이더라는 거죠. 그것이 오히려 구매로 이어진다는 거예요. 심지어 광고에 나오는 메시지 자체는 별로 중요하지 않을 수도 있다는 겁니다. 사람들은 이렇게 비합리적인 방식으로 빠르게 의사결정을 합니다. 이런 전략이 생존이나 짝짓기에는 도움이 될 수 있을지 몰라도, 복잡한 현대사회에서 중요한 의사결정을 할 때 유익하진 않은데도 말입니다.

p51 나이가 들수록 인지적 유연성이 떨이집니다. (중략) 영웅은 결국 자신을 영웅으로 만들어준 경험에 발목이 잡히는 거죠.

p61 유치원생의 마음으로 일단 시도해보라는 겁니다. 그러면 그 시도가 시도 자체로 끝나지 않고, 나만의 지도를 그리는 데 기여하리라 생각합니다.

p81 그들은 결핍 되기 전에 욕망이 충족된 경험을 오랫동안 쌓아오면서 무언가를 절실히 욕망하지 않는 세대로 성장합니다.

p120 자신을 통제하는 대상과 같이 있을 때 즐거운 인간은 없습니다.

p144 불편함을 견디면서 새로운 사람과 이야기하는 걸 즐기면서 살지 않으면, 내 삶에 새로운 생각이 유입되는 일들이 점점 줄어들 것이라는 문제의식을 가져야 합니다. 그걸 극복하기 위해 각고의 노력을 하지 않으면 새로고침은 점점 어려워집니다.  나쁜 습관, 틀에 박힌 일상으로부터 벗어나 삶을 새롭게 뒤바꿀 수 있는 신선한 자극이 있는 곳으로 먼저 여러분이 움직여야 합니다.

p179 행복은 예측할 수 없을 때 더 크게 다가오고, 불행은 예측할 수 없을 때 감당할 만하다라는 겁니다.

p211 필요해서가 아니라 내가 어떤 사람인지, 어떤 계급에 속한 사람인지를 남에게 전달하기 위해 소비한다는 겁니다.

p212 그렇다면 인간은 왜 자신의 계급을 드러내려 애쓰는 걸까요? (중략) 이런 경제적 풍요로움을 누릴 만큼 우수한 유전자를 가지고 있으며 생물학적으로 형질이 우수해서, 이런 나와 짝짓기를 하면 우리 자식들도 우수한 유전자를 물려 받고 더 풍족한 환경에서 양육될 거라는 신호를 소비라는 형태로 남들에게 전파한다는 겁니다.

p236 대부분 우리는 이전과 다른 방식으로 뇌를 쓰고 있을 뿐, 예전보다 뇌를 적게 써서 바보가 되거나 인지기능이 떨어진 것은 아닙니다. 젊은 세대만 보더라도 책을 꼼꼼히 한 줄씩 읽는 방식의 정보습득 태도가 거의 사라진 지 오래입니다. 책을 순서대로 읽지 않고 필요하면 되돌아가서 봅니다. 검색과 편집 중심의 사고를 하고 빠르게 정보 모드를 전환합니다. 글을 읽다가 갑자기 영상을 보고 다시 글을 읽고, 하이퍼링크를 통해 파편화된 정보를 빠르게 섭렵합니다.(중략) 예전에는 단기 기억을 장기 기억으로 저장하는 대뇌 안쪽 측두엽 근처 해마라는 영역을 많이 사용했을 겁니다. 현대사회에 와서는 전두옆, 즉 정보를 빠르게 스캐닝하고 필요한 정보가 뭔지 찾아서 결합하고 신속하게 맭락을 이해하는 영역을 더 많이 ㅆ는 방식으로 바뀌었습니다.

p242 이제 우리나라도 정답을 찾는 교육이 아니라, 좋은 문제를 정의하는 교육으로 옮겨가야 합니다. 정해진 답을 남들보다 먼저 찾는 교육이 아니라 나만의 관점에서 논리적으로 해답을 제시하는 능력이 더 존중 받아야 합니다. 높은 수준의 수학적 추론을 가르치고, 틀에 박힌 언어교육을 하는 게 아니라 언어교육이 곧 사고와 철학 교육이라는 사실을 깨달아야 합니다.

p261 인공지능 전문가라는 건 '워드프로세서 자격증' 만큼이나 쓸데없고 우스꽝스러운 단어가 될지도 모릅니다. 앞으로 누구나 사용하기 편리하게 인공지능 API가 공유될 텐데, 정말 중요한 건 그걸 이용해서 실질적으로 사람들에게 어떤 가치를 만들어낼 것이냐 하는 겁니다. 이 질문에 해답을 제시하는 사람이 미래를 이끌겁니다.

p263 '큰 물고기가 강한 것이 아니라, 세상의 변화에 기민하게 대처하는 빠른 물고기가 더 강하다'라는 슈밥회장의 메시지는 의미심장힙니다.

p269 자율주행 자동차 역시 인공지능이 인간보다 얼마나 운전을 더 잘하느냐가 핵심이 아닙니다. 운전은 교통법규대로만 하면 되니까 오히려 인공지능이 잘해낼 수 있는 영역입니다. 핵심은 언제쯤 도로 정보가 정확하고 충분하게 비트화될 것인가 하는 겁니다.(중략) 실수투성이 사람 운전자들이 스마트한 자율주행 자동차와 사고를 내면 보험회사는 자율주행 자동차의 손을 들어줄 가능성이 더 높습니다. 그러면 사람들은 자율주행 자동차로 빠르게 옮겨갈 지도 모릅니다.

p270 결국 우리가 고민해야 할 것은 일자리의 지형도가 아니라 업무의 지형도 입니다. 직업이 아니라 작업이 중요합니다. 우리 사회가 가장 심각하게 고민해야 할 이슈는 과학기술을 잘 이해하고 능수능란하게 사용하는 사람들과 기술을 두려워하고 제대로 사용할 줄 모르는 사람들 사이의 불평등입니다. 이른바 '기술 계급 사회'가 저는 가장 두렵습니다.

p289 닐스보어는 '하나의 혁명적인 아이디어가 세상에 퍼지고 결국 그것이 받아들여지는 것은 기성세대가 설득되어서가 아니라, 그들이 세상에서 사라지고 젊은 세대가 주요 세대로 등장하면서 바뀌는 것뿐이다'라고 했습니다.
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#카이스트명강

정하웅 카이스트 물리학 교수, 김동섭 카이스트 바이오 및 뇌공학과 교수, 이해웅 카이스트 물라학 교수님들이 들려주는 정보에 대한 강의.

1부 정하웅 교수님의 강의가 제일 재밌었음.
 이 책 보기 힘들면 1부만 봐도 유용할 듯.
2부와 3부는 전문가 아니면 이해도 어렵고, 큰 맥락만 알고 가면 될듯.

1부는 '정보'를 이용하여 우라가 살아가는 세상을 이해하려는 학문인 복잡계네트워크와 데이터과학을 소개하고 있음.
 
우리가 살아가는 세상은 따지고보면 모두 네트워크로 되어 있다고함.
직렬로 연결 되어 있는 고속도로망, 허브가 있는 항공망 형식의 네트워크인데
대부분이 항공망 네트워크라고함.

이 항공망 네트워크를 연구하면 세상의 모든 것에 적용 할 수 있는 유용한 정보라고함.
예를들어 인맥, 섹스네트워크, 인터넷망, SNS네트워크, 질병네트워크, 생명활동 매커니즘 등 모두 항공망 네트워크라고함.

이 항공망 네트워크를 잘 활용해 성공한 기업이 구글이라고 함.
기존 야후의 서치 방법과 다르게 데이터에 접근하는 방법을 체택했고 그게 유용했음.
그 다른 방법이란 사용자가 검색어를 누르면 허브를 검색 결과에 보여주는 것임.
이 검색 결과도 사용자들이 많이 검색할 수록 허브가 되는 사용자가 완성해가는 기업입장에서 매우 효율적인 방법임.

그 방법으로 어느 지역에서 어떤 질병이 유행하고 있는지도 파악 할 수 있다고함.
어느 지역에서 어떤 증상을 검색한 횟수가 많은지를 파악해서 알아내는 것이라고 함.
선거 철일 경우는 어느 후보가 많이 개제되고, 검색됐는지를 서치해서 당선 여부 및 표차까지 정확히  맞춘적도 있다고함.

이제 인간관계로 넘어가서 인맥관리에도 항공망 네트워크를 활용할 수 있다고 함.
내가 허브가 되면 비용 대비 효율이 떨어짐.
내가 허브가 되기 보다 연결자가 되면 효율이 좋아짐.
예를들어 허브와 허브를 잇는 연결자가 되면 허브 두명만 친해 두어도 많은 사람을 알고 지내는 효과를 거둘 수 있다고함.

1부를 읽고 느낀점.
빅데이터 시대에 쓰래기와 정보를 구별하는 것이 중요한데, 네트워크를 이해하면 정보를 어떻게 선별할지 방법이 나오지 않을까.

2부는 유전자에 대한 강의.
유전자는 정보를 담고 있으므로 정보처리에 대한 생물학적 강의 임.
이 강의에서 기억에 남고 재밌었던 부분은
어떤 유전자가 키나 지능을 관장하는지 아직 밝혀지지 않았음.
이렇게 당연히 유전자가 영향을 미치는 부분도 아직 밝혀지지 않았으므로 맞춤형 아기 이런 것은 아직 먼 이야기라는 것.
유전자를 통해 질병을 통제 하는 것도 먼 이야기라고함.

3부는 양자 암호와 양자 정보학에 대한 강의

3부가 젤 어려웠는데,
우선 이해웅 교수님은 어려운 양자세계로 가기전 암호에 대해서 강의를 풀어가셨음.
고전적 방법의 암호 만드는 법과 푸는 법에 대해 소개 하고 그 다음 요즘 사용하고 있는 RSA 암호에 대해서도 소개하였음.

고전 암호는 키를 전달 하는 과정에 문제가 생길 수 있기 때문에 불안한 암호임.
반면 RSA암호는(창시자: 론 리베스트, 아디 셰미르, 레오나르도 아델만)
공개 키에서 비밀키를 알아내기 어렵게 만드는 암호임.
시간이 걸리지만, 누구나 풀 수 있음.
그러나 아무리 빠른 컴퓨터 여러대를 사용해도 몇달이 걸림.
그래서 암호를 풀었을 때는 그 정보가 무용해짐.

핵심은 지금 현존하는 컴퓨터는 연산이 직렬방식이라 큰수를 소인수분해 하는데 굉장히 오래걸림.

그래서 미래는 양자암호를 사용하게 될 것이라고함.
그래서 양자암호 방식을 강의  했는데 너무 어려움.
어쨌던 양자 암호는 완전무결한 암호로 암호를 주고 받는 사람 외에는 절대 풀 수 없는 암호라고함.

그러나 아직 제대로 상용화가 되려면 갈길아 멀다고함.

양자암호를 주고 받으려면 양자 컴퓨터가 사용되는데, 양자컴퓨터는 연산이 병렬방식이라 굉장히 빠르다함.
현존 컴퓨터가 몇달 걸리는 소인수분해도 3분 밖에 안걸린다고함.

현존컴퓨터는 0000부터 9999까지 1만 개의 값을 하나씩 입력하고 확인해야 하지만, 양자 컴퓨터는 0000의 상태에서 9999의 상태까지 1만 개가 선형 중첩인 상태를 입력으로 넣으면 한번에 비밀번호를 알아낼 수 있다고함.
현재까지 인정받은 양자컴퓨터는 7큐비트 지만, 7큐비트로는 기초적인 수준의 연산 밖에 해내지 못한다고함.

이 양자컴퓨터가 상용화 되려면 다빈센초의 5가지 조건을 만족해야함.
1. 큐비트가 정확히 정의되고 실질적으로 많은 수의 큐비트가 확장될 수 있는 물리계가 있어야한다.
2. 큐비트를 원하는 임의의 초기 상태에 준비 시킬 수 있어야 한다.
3. 물리계는 양자 게이트들의 작동시간 보다 훨씬 긴 '결 잃음'시간을 가져야 한다. 즉, 양자 게이트들이 작동하는 동안 결 잃음이 무시될 정도로 작아야 한다.
4. 보편적 양자 게이트들의 조합이 있어야 한다.
5. 큐비트들을 대상으로 하는 측정이 가능해야한다.

위의 다섯가지 조건을 만족하기가 현재로선 거의 불가능에 가까워서 양자컴퓨터가 상용화 되려면 갈길이 멀다함.
 
3부에서 양자에 대한 개념이 조금 어려웠지만, 양자컴퓨터에 대한 정보는 매우 흥미로웠음.
양자컴퓨터가 상용화되면 지금 쓰는 비밀번호 터는건 일도 아니겠구나
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