구글 이후의 세계 by 제프리 스티벨

[ 핵심 꼭지 ]

 

ㅇ 구글 창업자들....그들은 인터넷과 인간의 뇌 둘 다를 제대로 이해하고 있으며, 인터넷을 뇌에 이식할 수 있다는 사실도 알고 있는 사람들이다....

 

ㅇ 인터넷과 인간의 뇌가 수렴되는 시대...

 

ㅇ 뇌는 우리가 이해할 수 있는 대상이다...그것은 생물학적인 기계 (biological machine)일 뿐이기 때문이다.

 

ㅇ 내 신조는 인터넷이 뇌로 진화한다는 것이며, 이것이 내 비즈니스의 기초가 되어 왔다. 이를 통해 나는 미래에 어떤 일이 일어날지 예측할 수 있게 되었다...

 

ㅇ 인터넷을 둘러싼 수많은 혁신과 비즈니스 기회를 잡으려는 이들은 뇌를 정확히 이해할  때만 전체적인 그림을 그릴 수 있다.

 

ㅇ 인터넷은 인류가 여태까지 만든 도구 가운데 그 어떤 것과도 닮지 않은 독특한 발명품이다. 증기관차나 텔레비젼, 자동차 같은 것들은 모두 비활성적인 발명품이다....인터넷은 어디에도 속박되지 않은 채 홀로 계속 작동하며, 심지어 집단의식을 가질 수도 있다.

 

ㅇ 인터넷은 스스로 복제하거나 개선할 수 있다. 인터넷은 학습 기능까지 갖추고 있다....인터넷이야 말로 곧 우리의 뇌다....인터넷이 점점 사고하는 능력을 갖춰가고 있다는 의미에서 '인터넷은 뇌'라고 말하는 것이다.

 

ㅇ 인터넷에 관해 수많은 정의가 있지만, 정보를 병렬적으로 처리한다는 점이야말로 인터넷을 이해하는 데 가장 중요하다.

 

ㅇ 우리는 앞으로 뇌를 복제할 수 있늘 뿐만 아니라 그것의 산물인 생각까지 복제할 수 있게 될 것이다.

 

ㅇ 가장 성공한 인터넷 기업들은 인터넷이 뇌를 닮아가는 방향으로 진화한다는 것을 확신하고 있다.....기계가 생각하는 능력을 갖기 위해서는 인간을 닮은 로봇 (예컨대 마니 잔을 들고 책상까지 옮기는 동작을 할 줄 아는 로봇) 형태가 되어야 한다고 믿는 비즈니스 종사자들은 인터넷의 진화가 초래할 수많은 기회를 놓치게 될 것이다.

 

ㅇ 인터넷은 뇌다. 단순히 인터넷이 지능의 반영이라는 의미 이상으로, 인터넷이 실제로 지능을 구현한다는 뜻이다. 왜냐하면 인터넷은 컴퓨터와 달리 뇌와 동일한 기본 구조와 동일한 능력을 갖고서 진화하고 있기 때문이다.

 

ㅇ 인간과 같은 사고능력은 더 강력한 컴퓨터를 만들거나 인공지능의 성능을 향상 시켜서 얻을 수 있는 것이 아니라, 인간의 사고가 가진 약점이기도 한 네트워크적인 접급을 흉내 냄으로써 얻을 수 있다.

 

ㅇ 뇌는 계산기로서는 매우 뒤떨어지지만, 예측하는 기계로서는 대단히 유능하다.

 

ㅇ 인간의 지능이 과거의 기억이나 새로운 아이디어를 창조하면서 동시에 소멸시키는 것처럼, 인터넷도 소멸시키기 위해 창조한다....창조적 파괴..

 

ㅇ 인터넷의 가장 인기 있고 중요한 도구인 '검색' 기능에서 언어는 핵심적인 요소다.

 

ㅇ 인터넷은 결국 붕괴될 것이다. 그러나 붕괴될 때마다 더 발전하고 강해질 것이다. 사실 모든 네트워크는 어떤 크기에 이르면 성장을 멈춘다. 그러나 그런 과정에서 더 똑똑해지거나 강해진다. 뇌도 아동기가 되면 유아기에 형성된 뉴런들은 대부분 소멸한다. 성인이 되면서 뇌의 크기도 점점 줄어들기 시작한다.

 

ㅇ 인터넷은 인간적인 의미에서의 '의식'을 결코 갖추지 못할 수도 있다. 그러나 인터넷은 집단의식을 만들어낼 것이다. (그리고 이미 만들기 시작했다.) 이것이야말로 인터넷의 성공 여부를 결정하는 대단히 중요한 요소다.

 

ㅇ 인터넷은 최초로 인간의 뇌를 복제하고 있다는 점에서 환골탈태한 발명품이다.

 

ㅇ 말콤 글래드웰은 '아웃라이어'에서...인간이 이룬 가장 위대한 업적은 재능이나 행운이 아니라, 끊임없이 반복 훈련으로 이루어졌다고 했다....따라서 인간의 지능을 닮은 기계는 끊임없이 질문하고, 배우고, 갈망하고, 반복하는 인간의 사고 매커니즘을 따르지 않으면 안 된다....무언가를 배우고, 그 무언가를 더 잘 배우기 위해서 배우고, 그 배운 법을 또 더 잘 배우려고 하는 loop의 연속 과정이 뇌가 일하는 방식이다...

 

ㅇ 자기 스스로를 쉬지 않고 수정하고, 아주 사소한 변화라도 만들어내며, 문제를 검토해 불필요한 것은 버리고, 반복을 통해 배우며, 완벽하다기보다는 적당히 똑똑한 기계, 다시 말해 예측하는 기계가 필요하다.

 

ㅇ 개념 구성(concept formation)...인간이 경험을 통해 하나의 개념을 얻는 과정을 말함....경험이 늘어나면서 이전 개념으로는 설명할 수 없는 일이 발생하면 개념을 조금씩 수정하게 되는데, 이런 과정을 통해 좀 더 정교한 인식에 도달하게 된다.

 

ㅇ 짐 앤더슨은 세계적으로 가장 뛰어난 뇌 과학자 중 한 사람이다....병렬처리란 여러 아이디어가 동시에 우리의 머리 안에서 루프하는 것을 가리킨다. 이것은 지능을 이해하고 복제하는 데 핵심적인 개념이다.병렬 처리에서 가장 기본적인 것 중 하나가 패턴 인식이다.

 

ㅇ 튜링의 아이디어는 다윈의 생각을 두 가지 측면에서 크게 진전시킨 것이었다.

1) 튜링의 아이디어가 다윈의 발견을 계산의 영역으로 이행시켰다는 점....진화를 하나의 알고리즘(변이, 선택, 유지, 버리기의 과정. vary -> select -> retain -> discard)으로 표현하는 데 성공했다.

 

2) 튜링의 아이디어는 생명과 마음과 기계를 하나로 통합시킨다. 생명이 알고리즘으로 작동한다면 마음도 알고리즘으로 작동한다. 그리고 기계도 당연히 알고리즘으로 움직인다. 그래서 생명, 마음, 기계는 근본적으로 같다고 할 수 있다.

 

ㅇ 구글의 맵리듀스는 우리 뇌와 같은 방식으로 일을 한다. 즉, 정보들을 카테고리로 묶고 (맵), 그것들을 다시 PC들로 이루어진 서버 농장에 분산시켜서, 불필요한 데이터를 제거(리듀스)한다....맵 리듀스가 하루에 처리하는 양은 양 10만건으로, 20 Peta 바이트에 이른다.

 

ㅇ 구글이 하는 일은 뇌가 하는 기능 (학습, 분류, 시각, 언어)와 비슷하다....페터바이트 시대의 가장 큰 도전은 데이터를 전부 모으는 것이 아니라 그 정보들을 이해하는 방법을 알아내는 것이다.  정보를 이해하는 것이 바로 인터넷 지능이 지향하는 곳이다.

 

ㅇ 인터넷과 클라우드 켬퓨팅을 결합하면 뇌의 중요한 세 가지 기능, 즉 정보 저장, 프로세스(처리), 커뮤니케이션을 할 수 있는 통합된 기계가 된다.  프로세스와 클라우드와 커뮤니케이션 클라우드가 융합되고, 그것들이 우연적이고 병렬적인 차원(뇌가 일하는 방식, 즉 루프적인 방식)에서 작동한다면, 인간을 닮은 지능이 인터넷을 통해 널리 퍼질 것이다. ....인터넷의 모든 정보는 "뇌의 종이 모델"(신피질을 말함)에서 설명했듯이 서로 멀리 떨어진 정보들일 아주 가까이 압축될 것이다. 즉, 패턴들이 만들어지고, 미완성의 아이디어들이 태어났다 사라지는 과정을 통해 지능이 형성될 것이다.

 

ㅇ 뇌는 자신이 받아들이는 방대한 데이터 때문이 아니라, 재빨리 패턴을 파악하고 그를 통해 추측하는 능력 때문에 똑똑한 것이다. 바로 이런 점 때문에 뇌가 뛰어난 예측 기계인 것이다.

 

ㅇ 지혜....지혜는 우리 뇌가 계산하는 기계가 아니라 연상과 기억을 가진 존재이기 때문에 가능하다. 예측 매커니즘이 부분의 합보다 더 큰 것을 이끌어내기 때문이다.

 

ㅇ 뇌는 느리다. 축색돌기를 통해 대뇌피질까지 전달되는 속도는 초속 1~ 30미터이며, 수상돌기를 통해 대뇌피질까지 전달되는 속도는 초속 0.3미터 정도에 불과하다. 컴퓨터나 광섬유 네트워크의 전달 속도가 광속인 초속 3억 미터에 가깝다는 점을 생각하면 뇌가 얼마나 더딘 기계인지가 분명하다.. 또 뇌 속의 뉴런이 전기적인 자극을 온/오프하는 간격은 0.002초 (빠르면 0.001초까지도 가능)이지만, 컴퓨터는 뉴런보다 100만배가 더 빠르다.

 

ㅇ 대니얼 대닛은 "모든 뇌는 본질적으로 예측 기계"라고 말했다. 예측이야말로 우리가 뇌에게 요구하는 가장 중요한 기능이다....기억력과 패턴의 힘을 빌려서 예측하고 있는 것이다.

 

ㅇ 뇌는 기억에 없는 새로운 것이 나타나면 재빨리 원형의 이미지를 탐색해 비교하는 것이다. 이 "원형의 이미지 = 기억의 패턴"이 바로 예측이며, 이를 통해 우리가 무엇을 보게 될지를 미리 짐작하게 된다. 스티븐 핑커의 말대로 "뇌는 곧이어 벌어질 행동과 장면을 미리 시뮬레이션 한다."라고 할 수 있다.

 

ㅇ 우리는 예측 가능하게 비합리적이다. 우리의 뇌는 불완전한 상황에서는 대단히 뛰어나게 반응한다. 하지만 바로 그런 특성이 신중하게 판단을 내릴 때는 오류를 범하는 원인이 되는 것이다.....나심 탈레브가 '블랙 스완'에서 주장한 것..."우리는 예측할 수 없는 것에 대해서도 예측할 수 있다고 믿는 잘못을 저지른다는 것이다.:

 

ㅇ 항상 개별적인 사건들을 평균값 안으로 뭉뚱그리기 때문에 착오가 일어나는 것

 

ㅇ 자연현상은 선형적으로 변하지 않는데도 1차원적으로 변화를 가정하는 큰 실수를 저지른다.

 

ㅇ 미니 예측들이 뇌를 끊임없이 활동하게 만든다. 야구공이 날아오는 위치를 예측해서 글러브를 갖다 대는 것 같은 일은 뇌가 가장 잘 하는 분야로 '예측'에 속한다. 다음 경기에서 누가 이길지를 짐작하는 것은 '예견'이며 뇌가 취약한 분야이다. 컴퓨터는 이와 정반대이다. 하지만 컴퓨터도 인터넷에서는 조금씩 달라지고 있다.

 

ㅇ 허버트 사이먼..앨런 뉴웰(Allen Newell)....뇌는 정확한 계산 도구가 아니라 경험과 어림직작으로 작동한다. 뇌는 경험을 기억하고, 그것을 패턴으로 만들며, 그 패턴을 통해 앞으로 일어날 일을 추측하는 것이다. 이렇게 얻어진 추측은 '예감'이나 '직관'이라고 할 수 있는데, 컴퓨터 과학에서는 이를 '휴리스틱스(Heuristics)라고 부른다.

 

ㅇ 진짜 지능을 스스로 창조하는 인공적인 기계.....스스로 예측하고, 경험을 통해 발견하며, 직관할 수 있는 어떤 것......

 

ㅇ 게르트 기거렌처는 직관은 우리가 어떤 것에 대해 많이 알고 있을 때보다는 덜 알고 있을 때 발휘된다고 말한다..."미래를 예견하기 어려울 때는 단 하나의 뛰어난 근거에 기초해서 얻은 직관이 휠씬 더 정확할 수 있다"라고 주장한다. 하나의 뛰어난 근거가 많은 정보보다 더 낫다는 말이다. 단순할 수록 좋은 것이다.

 

ㅇ 인간의 뇌가 창조적이고 놀라울 정도로 탄력적인 까닭은 바로 기억이 오래 지속되지 않는 덕분이다. 낡은 생각을 밀어내고 새로운 기억을 받아들임으로써 새로운 지각과 경험이 만들어 지게 된다. 이런 과정이 인간 지능의 참된 원천이다.

 

ㅇ 스티븐 제이 굴드는 '풀 하우스'에서..."자연선택설은 변화하는 환경에 더 잘 적응한 경우에 대해서만 말하고 있다......환경에 대해 적응한다는 것이 반드시 진보를 의미하는 것은 아니다."..."진화란 더 높다든지, 더 낮다는 말과는 상관이 없다.:

 

ㅇ 중요한 것은 브랜드도 아니고, 포지셔닝도 아니며, 마케팅도 아니다. 오직 컴퓨팅 클라우드의 병렬 처리 속도로 진행되는 창조적 파괴만이 중요하다.

 

ㅇ 신경망이 뇌 속에서 사고와 기억이 머무는 집인 것처럼, 웹 사이트는 인터넷에서 콘텐츠와 사고, 메모리가 보관되는 창고다.

 

ㅇ 뇌는 입력되는 정보들 가운데 어떤 정보가 더 유익한지를 알기 위해 끊임없이 전쟁을 벌이고 있다......구글의 알고리즘은 잡동사니 대신에 좋고 유익한 것을 발견하려는 뇌의 기능을 모방한다. 링크의 관련성을 다루는 구글의 방식은 뇌에서 신경망이 작동하는 방식과 정확히 일치한다.

 

ㅇ 모든 네트워크는 어느 시점에 이르면 성장이 멈추면서 축소되지만, 그것이 뇌의 성장 곡선을 따른다는 점은 다행스러운 일이다.....모든 네트워크는 일정 시점이 되면 성장을 멈추지만, 시간이 흐를수록 더 강해진다.

 

ㅇ 메트칼프의 법칙이 틀렸다고는 할 수 없지만 완전하지는 않다는 것.....그 법칙은 네크워크 성장 초기에만 들어 맞는다. 이 시기에는 '클수록 좋다'는 말이 적용되며, 사용자가 늘어날 수록 네트워크의 가치가 기하급수적으로 커진다.....성장하는 시기에 네트워크는 커지면 커질수록 기하급수적으로 더 많은 가치를 갖는다....결국에는 임계 상태에 도달하게 되고, 그 상태에서는 평형을 찾으려고 한다. (그렇지 못할 때 그 네트워크는 무너지고 회사도 망하게 된다.)....네트워크가 가장 강한 시기는 바로 평형점에 있을 때다...평형의 법칙.....

 

ㅇ 개미 집단의 크기가 임계점에 달하면 더 이상 개체 수는 증가하지 않는다.....밀물과 썰물처럼 개미수가 늘어나거나 줄면서 자연스럽게 평형 상태를 유지하는 것이다.

 

ㅇ 도시가 고밀도로 성장하면 결국은 어느 시점에 이르러 다시 약해지기 시작한다.

 

ㅇ 도시 이론가이자 사회 활동가인 제인 제이콥스..."유기체에서 가장 활기차고 역동적으로 성장하는 생체 조직이 암세포.....모든 유기체의 성장에서 가장 기본적인 특성은 다양성과 균형을 유지하는 것이다. 즉, 자기 종의 표준을 넘지 않아야 한다. 어떤 생태학적 조직도 결국은 '최고의 단계'에 도달하게 되며, 그 단계를 넘어서며 퇴보 없이는 성장이 불가능하다.".....이 원칙은 모든 네트워크, 즉 도시, 도로, 개미와 벌의 서식지, 뇌 등에 똑같이 적용된다.

 

ㅇ 네트워크가 임계점에 이르면 가치 곡선이 더 이상 증가하지 않는다. 가치 곡선은 그 지점부터 어쩔 수 없이 비용 곡선을 따르게 되는 것이다. 또 네트워크가 커지면 규모의 경제가 작용하기 때문에 비용 곡선은 더 이상 직성 형태를 띠지 않는다. 일단 네크워크가 임계점에 달하면, 평형 상태를 이루거나 스스로 성장을 후퇴시켜야 한다. 개미 집단이나 도시 같은 네트워크는 평형을 찾고, 뇌와 같은 네트워크는 스스로 크기를 축소하는 방식을 취한다.

 

ㅇ 모든 네트워크는 기본적으로 세 단계를 거치는데, 각 단계마다 다른 규칙이 적용된다.

1) 빅뱅 : 급격하게 팽창하는 시기. 메트칼프의 법칙이 적용되기 때문에 네트워크가 아무런 제한 없이 성장하도록 내버려두는 것이 최선

 

2) 붕괴: 스스로 줄이거나(뇌가 그런 경우인데, 시간이 흐르면서 뉴런은 절반으로 줄고 뉴런 사이의 연결은 절반 이상 크게 감소한다.). 성장속도가 급격히 줄어들게 된다. 이 단계에 들어서면 네트워크의 규모를 더 키우기보다는 안정성을 갖추도록 노력해야 함 

 

3) 원형:  네트워크의 규모가 어떤 크기를 중심으로 마치 시계추처럼 왔다 갔다 함. 외형적 크기는 더 이상 성장하지 않지만, 다른 요소들 (커뮤니케이션, 능력, 지능, 의식 등)이  빠르게 자리기 때문....

 

ㅇ  네트워크의 가치는 규모가 커진다고 덩달어 커지지 않는다. 오히려 규모가 커지다 보면 네트워크에서 가치를 얻는 것이 불가능해질 수도 있다.

 

ㅇ 마이스페이스 경영진은 평형점에 도달한 네트워크의 문제를 해결하기 위해 고심하고 있을 것이다. 그들은 영향력이 적고, 소극적이며, 무관심한 회원들을 솎아내야 한다. 마치 뇌가 '세포 자살'이라는 과정을 통해 별 가망이 없는 뉴런들을 없애듯이 말이다. 지금이 바로 마이스페이스가 가지치기를 할 때다. 또 마이스페이스는 네트워크가 가치 곡선을 따라 성장하도록 하기 위해서 회원끼리의 연결을 제한해야 한다.

 

--> 책이 쓰여진 시점이 2009년 (원서제목이 더 탁월한 듯 하다. wired for thougt).. 번역 시점이 2011년 인데.....2009년에 마이스페이스가 여전히 있었나? 페이스북 세상이었던 것 같은데....여튼 페이스북에게도 적용이 될 수 있을 듯.. 2018년 3월 현재 페이스북은 개인 정보를 광고에 개인 허락없이 유용한 사건으로 골치를 겪고 있음...

 

ㅇ 뉴런의 활동이 뇌 전체에 걸쳐 균등하게 분포되어 있지 않다고 본다. 그 대신 서로 밀접히 연결된 뉴런 다발들이 뇌 전체에 띄엄띄엄 흩어져 있다는 것이다. 또 뉴런 다발들은 다른 뉴런 다발들과 느슨하게 연결되어 있다. 결국 뇌는 아주 많은 서브네트워크들이 연결되어 하나의 네트워크를 형성하고 있다는 말이다. 이것이 곧 네트워크들의 네트워크인 것이다. 뇌가 그렇듯이, 이런 모델의 장점은 서브네트워크들이 평형을 유지한 상태에서 전체 네트워크가 성장할 수 있다는 것이다.

 

ㅇ 인터넷도 같은 방식.....모든 컴퓨터가 균일하게 연결된 것은 아니다. 서로 밀접하게 연결된 컴퓨터 무리가 있고 (사내의 인트라넷이 대표적) 그 무리는 다른 컴퓨터 무리들과 느슨하게 연결되어 있다. 웹 사이트의 경우도 마찬가지...

 

ㅇ 페이스북이 탁월한 점은 바로 이 네트워크들의 네트워크 접근법에서 발견할 수 있다.....페이스북이 당면한 진짜 문제는 네트워크들의 네트워크 방식이 계속 유효할 것이냐는 점이다. 인간의 뇌가 결국에는 전체적으로 평형상태에 도달하는 것처럼, 페이스북도 그런 시점이 오게 된다. 평형 시기를 거친 다음에는 거대한 붕괴가 이어지는데, 과연 페이스북은 어떻게 될까?

 

ㅇ 네트워크들의 네트워크 접근법이 지닌 가장 큰 장점은 서브 네트워크들이 평형을 유지하면서 전체 네트워크가 계속 확장하도록 해주는 것이다.

 

ㅇ 뇌가 감당할 수 있는 인간관계의 최대 수는 약 150명이라는 던바 넘버...(Dunbar number,  영국의 인류학자 로빈 던바가 주장한 것..)....기억이 단기간에 할 수 있는 최대 용량은 7(+- 2)이라고 한 밀러의 매직 넘버

 

ㅇ 무엇보다도 가장 큰 변화는 인터넷이 해석하고 추측하고 예측하는 법을 배우는 능력을 가지게 된다는 점이다. 넷플리스의 공모전에서 보았듯이 뇌와 인터넷은 둘 다 예측하는 기계다. 인터넷은 이런 방향으로 더욱 발전하게 될 것이며, 그 결과 주관적인 생각과 의견을 해석하는 능력이 더욱 나아질 것이다.......인터넷이 앞으로 어떻게 발전하든지 간에, 인터넷이 더 나은 예측 능력을 갖게 되리라는 것은 분명하다.

 

ㅇ 웹이 진화할수록 네트워크의 네트워크 가치도 점점 커질 것이다.....웹 자체도 콘텐츠를 재구성해 시맨틱 웹이 될 것이다.

 

ㅇ 우리의 정신(뇌)에는 검색엔진이라는 것이 아예 없다. 그 대신 정보는 서로 연결된 메모리들(기억은 뇌 안에 있는 정보들 사이의 링크다)을 통해 전달된다.......모든 정보가 열려 있고 우리의 생각에 따라 그 정보들은 역동적으로 조작되게 될 것이다. 그렇게 되면 검색엔진은 존재할 이유가 없어진다.

 

ㅇ 인터넷에서 어떤 정보가 많은 사람들에게 유통되기 위해서는 소셜 네트워크들이 그 정보를 가지고 취향대로 변형할 수 있는 여지가 많은수록 유리하다. 새로운 웹 사이트들은 아마도 서로 밀접히 링크된 정보들을 끌어모으는 방식으로 만들어질 것이다.

 

ㅇ 인터넷이 알아서 네트워크를 뒤진 다음, 가장 흥미롭고 어울리는 정보들을 찾아 페이지를 꾸려줄 것이기 때문이다....웹에 떠도는 콘텐츠 가운데 사용자에게 어울린다고 판단되는 정보들을 모아 제공.....앞으로 웹은 우리가 요구하는 것에 맞춰 그때그때 하나의 웹 페이지를 만들게 될 것이다....마치 새로운 주제가 나타나면 뇌가 거기에 맞춰 반응하듯이 말이다.

 

ㅇ 인간의 뇌는 속도가 느린 컴퓨터...우리가 높은 지능을 갖게 된 것은 순환적으로 생각하고, 천천히 생각하고, 깊이 사색하기 때문이었다.....앞으로 인터넷은 크기나 속도 같은 투박한 힘에 의존하기보다는 다른 방식, 즉 뇌를 모방하는 방식으로 더 똑똑해지고 생산성을 높여갈 것이다.

 

ㅇ 하드웨어에서 소프트웨어로 전환된다면 온라인은 지능과 의식에 더욱 근접해갈 것이다.

 

ㅇ 가장 중요한 질문은 이것이다. 인터넷은 과연 스스로를 인식할 수 있게 될까? 즉, 인터넷이 감정을 갖고, 욕구를 느끼고, 욕망을 가지게 될까?....이것은 아무리 시간이 흘러도 결코 일어날 수 없는 일처럼 보인다.

 

ㅇ 우리는 지금 인터넷을 뇌와 비교하는 것이지, 인간과 비교하고 있는 것이 아니라는 점을 명심해야 한다.

 

--> 2018년 현재 AI가 뇌의 특정한 기능을 잡아 잡숫는 시점에서......상기 문장의 인터넷을 AI로 바꿔도 맞아 들어가는 것 같다..

 

ㅇ 아무리 시간이 흘러도 인터넷이 의식을 갖지 않으리라는 점은 분명하게 말할 수 있다. 인터넷 자체가 의식을 가질 수는 없지만, 인터넷에서 의식이 태어나는 것을 배제할 수는 없다. 아니, 어쩌면 우리는 앞으로 웹에서 다양한 의식이 탄생하는 것을 목격하게 될 것이다.

 

--> 책을 읽을 당시에도 지금도 이 책에서 이 문장이 가장 흥미로운 문장이다. 어떤 논리로 그렇다고 하는 것인지 책에는 데이터와 로직이 없다. 또 그렇지 않을 거라고 반박하기에도 나에게 데이터와 로직이 없다. 이를 넘어 '의식'이 무엇인지? 그 자체도 그렇게 쉽게 정리할 수 있는 문제도 아니다.

 

이 부분에 대해 들여도 본 책들 중 서가에 있는 것들을 보니...

 

 

 

[ 자평 ]

 

글을 읽기 시작할 때는 저자에 대한 예의로 일단 저자의 글에 100% 동의하여 빠져들고자 한다.

 

글 읽기를 마쳤을 때는 저자의 주장과 근거를 분리하여 보고자 한다.

 

특히 100% 글에 빠져서 밑줄을 친 부분을 다시 읽을 때는 100% 빠짐에 상태에서 벗어나고 한다.

 

이 때 저자가 가지고 있는 생각의 틀(프레임), 그 너머 어느 곳을 어떻게 보는가 하는 관점까지도 잡아낸다면 더 없이 훌륭한 독자가 되리라....

 

하여 모든 써져 있는 것들이라고 fact로 보면 안된다....

 

저자의 글 중 1) 뇌는 생물학적 기계일 뿐이다. 이해할 수 있다. 2) 인터넷이 뇌와 닮았다. 인터넷은 집단의식을 가질 것이다  3) 인터넷은 붕괴한 후 평형상태를 가질 것이다. 4) 인터넷은 의식을 갖게 될 것이다. 등은 생각의 틀과 관점이 있는 주장이다.

 

뇌와 인터넷이 어떤 유사성이 있느지는 모르겠다.

(저자의 주장이 신뢰성이 없다는 것이 아니라 근본적으로 그런지 모르겠다는 것)

 

또한 유사한 것들이 같은 지향성을 가지는 지는 더욱 더 모르겠다.

(유사한 것은 같은 지향성을 보이는가?라는 문제...)

 

아니 좀 더 확대하여 인간과 인간이 모인 사회가 어떤 지향점이 있는지?

조차도 나는 잘 모르겠다.

(인류는 진보하는가? 자본주의와 민주주의는 인간사회체계의 끝인가? 등)

 

지향점은 커녕 진화하는지도 잘 모르겠다..

 

굴드와 같은 진화생물학자는 진보와 진화를 명확하게 구분하며 많은 사람들이 발전이나 진보를 진화와 헛가리고 있다고 한다.

 

다만 생명, 마음, 기계가 알고리즘으로 작동한다는 생각. 좀 더 나아가 이들의 정보를 처리하는 무엇이라는 점은 개인적으로 관심이 많은 영역이다.

 

대충 알고리즘 관점에서 사회를 보는 책들 중 서가를 훑어 보니....

 

 

저자는 뇌 자체의 연구 자료 뿐 아니라 나심 탈레브, 다니엘 대닛 등을 인용한다. 이를 넘어 행동경제학자 하버트 사이먼, 신경심리학자 엘코논 골드버그까지 동원한다.

 

이 부분이 그렇게 바보같지 않은 주장은 아닐 수도 있는 것이...

아래와 같은 책들을 훑어 보면 알 수 있을 듯 하다.

 

 

 

 

또한 뭔가 세상에 같은 꿰로 꿸수도 있다고 생각하는 것이 저자가 주장하는

'밀접한 소규모 집단이 느슷한게 연결된 네트워크'라는 생각이다.....

 

여튼 복잡계와 유사한 주장일 듯 한데...

단순히 현상적인 문제가 아니라 복잡성 자체를 어떻게 다뤄야 하는가 하는

그 해결책에서도 어떤 패턴이 있는 것이 아닌가 싶기도 하다.

 

소규모 밀집함 네트워크 묶음들의 느슨한 결합이 전체 네트워크의 평형을 유지해 간다는 말은 전반적으로 같은 생각들이 IT와 조직 설계 이론에도 궤를 같이 하는 것이 아닌가 싶기도 하다.

 

아마 무의식적으로 이런 주제에 내가 공감을 하기에 그런 주제로 이런 부분을 엮을 수 있지 않을까? 하는 생각에 책장을 쭈욱 ~~ 훑어 보았다..

 

IT시스템으로 봤을 때는 SOA , microservice 나아서 Serverless Architect....

 

 

 

조직이론, 경영이론 및 이를 넘은 사회이론으로 봤을 때는...

 

 

 

생명쪽에서도 약간 비슷한 흐름이 있는 듯 하고...