구글 이후의 세계 by 제프리 스티벨

 

 

[ 밑줄/연결 ]

 

구글 창업자 중 한 명이 인터뷰에서 "사람들이 자기 머리에 이식한 장치를 이용해 인터넷에 바로 접속할 수 있는 시대, 다시 말해 '전 세계의 정보를 마치 머릿속에 있는 여러 생각 중 하나인 것처럼 여기게 되는 시대'가 도래할 것"이라고 말했기 때문이 아닐까. 그 한마디만으로도 증권거래위원회 위원들이 구글 창업자들을 멍청이로 간주하기에는 충분했을 것이다....

 

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

---> 이는 거의 틀렸을 것이다. 뇌를 연구하는 어떤 과학자도 우리가 뇌를 충분히 기계적으로 작동한다고 말할 자신은 아직 없을 것이다...

 

내 신조는 인터넷이 뇌로 진화한다는 것이며, 이것이 내 비즈니스의 기초가 되어왔다. 

 

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

 

데이터가 기록된 용지(즉, DNA)에서 정보를 복사하고, 다운로드하고, 스캔해서 각자에게 주어진 정보에 따라 작동한다.

 

컴퓨터는 인공 심장이 실제 심장을 닮은 것만큼 인간의 뇌를 닮지 않았던 것이다. 컴퓨터는 뇌와 닮지 않았다.

 

인터넷은 어디에도 속박되지 않은 채 홀로 계속 작동하며, 심지어 짐단 의식(collective consciousness)을 가질 수도 있다.

 

인터넷은 스스로 자신을 복제하거나 개선하는 일을 할 수 있을 뿐만 아니라 학습 기능까지 갖추고 있다...

 

인터넷이 점점 사고하는 능력을 갖춰가고 있다는 의미에서 '인터넷은 곧 뇌라고 말하는 것....

 

연산의 관점에서 인간의 뇌는 정교한 병렬 처리 기계다.....분산된 연산.....뇌의 기능이 뇌의 모든 곳에 분산되어 있어 정보가 동시에 다루어지기 때문이다...

 

인터넷은 구조적으로 뇌와 흡사하다. 인터넷은 거대한 정보 저장소이자 검색 시스템이다.

 

정보를 병렬적으로 처리한다는 점이야말로 인터넷을 이해하는 데 가장 중요하다..

 

사이버 공간은 생물의 뇌를 닮아갈 것이다... 앞으로 뇌는를 복제할 수 있을 뿐만 아니라 그것의 산물인 생각까지 복제할 수 있게 될 것이다.

 

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

 

말콤 그래드웰은...<아웃라이어>에서....인간이 이룬 가장 위대한 업적은 재능이나 행운이 아니라, 끊임없는 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 루프의 연속 과정이 뇌가 일하는 방식이다.

 

병렬 처리에서 가장 기본적인 것 중 하나가 패턴 인식이다. 우리의 뇌도 정보를 병렬적으로 처리하기 때문에 끊임없이 하나의 패턴을 찾는다. 경험이나 교육으로 얻은 추측을 통해 해당 정보를 이해하는 데 어떤 패턴이 가장 적합한지를 찾는 것이다.......뇌는 정보를 따로 떼어놓고 해석하는 것이 아니라 정보와 그 정보 주변의 빈칸을 채우면서 패턴을 통해 세계를 해석하는 것이다.

 

 

신경과학자 리드 몬터규(Reed Montague)는....

 

튜링의 아이디어는 다윈의 생각을 두 가지 측면에서 크게 진전시킨 것이었다.

첫째는 튜링의 아이디어가 다윈의 발견을 계산의 영역으로 이행시켰다는 점이다. 튜링은 진화를 하나의 알고리즘(변이 vary, 선택 select, 유지 retain, 버리기 discard의 과정)으로 표현하는 데 성공했다.

 

둘째는 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.

 

스티븐 핑거는...."튜링의 아이디어는 우리로 하여금 이 세계가 단계적으로 풀 수 있는 수학 방정식을 따른다는 점. 이 세계를 그대로 모방한 기계를 만들 수 있다는 점. 그리고 세계의 앞으로의 움직임을 예측할 수 있다는 점을 알게 해 주었다."라고  말했다.

 

구글이 하는 일은 뇌가 하는 기능(학습, 분류, 시각, 언어)과 비슷하다. 

 

데이터를 전부 모으는 것이 아니라 그 정보를 이해하는 방법을 알아내는 것이 가장 큰 도전이다.....정보를 이해하는 것이 바로 인터넷 지능이 지향하는 곳이다.

 

인터넷과 클라우드 컴퓨팅을 결합하면 뇌의 중요한 세 가지 기능, 즉 정보 저장, 프로세스(처리), 커뮤니케이션을 할 수 있는 통합된 기계가 된다. 프로세스 클라우드와 커뮤니케이션 클라우드가 융합되고, 그것들이 우연적이고 병렬적인 차원 (뇌가 일하는 방식, 즉 루프적인 방식(에서 작동한다면, 인간을 닮은 지능이 인터넷을 통해 널리 퍼질 것이다. 

 

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

 

지혜는 뇌가 계산하는 기계가 아니라, 연상과 기억을 가진 존재이기 때문에 가능하다. 예측의 매커니즘이 부분이 합보다 더 큰 것을 이끌어내기 때문이다.

 

뇌는 느리다. 축색돌기를 통해 대뇌피질까지 전달되는 속도는 초속 1~ 30m이며, 수상돌기를 통해 대뇌피질에 전달되는 속도는 초속 0.3m 정도에 불과하다......뇌 속의 뉴런이 전기적인 자극을 온/오프하는 간격은 0.002초 (빠르면 0.001초까지도 가능하다).....뉴런은 1초에 20~100번 신호를 내보내지만 (기술적으로 1초에 700번까지 가능하지만 그럴 경우 금방 지쳐서 나가 떨어질 것이다)....

 

뇌는 이처럼 기계적인 측면에서 단점이 많기 때문에 오히려 예측하는 능력을 발달시켜왔다.....뇌는 특별히 새로운 생각을 할 필요가 없으며, 이미 반응을 예측해 놓고 있다.

 

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

---> 어제이 애그러월 (Ajay Agrawal)교수는 인공지능도 예측기계라고 말한다.

"인공지능에 대한 온갖 과장 포장이 씌워져 있지만, 그 본질은 예측기술이다. 예측이란 과거든 현재든 미래든 빠진 정보를 채우는 과정이다. 흔히 '데이타'라는 우리가 가지고 있는  정보를 사용해 갖고 있지 않은 정보를 만드는 행위다."

 

 

 

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 시뮬레이션한다."라고 할 수 있다.

 

우리는 뇌는 이전의 경험을 통해 추측을 하도록 디자인되어 있는데, 바로 이런 시스템 때문에 실수를 하는 것....

 

예측과 예견은 차이가 있다. '예견'은 시간 폭이 넓은 '예측'이라고 할 수 있따. 우리의 뇌는 예견을 드물게 하지만 예측은 매 순간 하고 있다......예측은 대개 100만 분의 1초 단위에서 일어나고 길어야 몇 초 단위다. 이러한 '미니 예측'들이 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 분야다. 

 

뇌는 정확한 계산 도구가 아니라 경험과 어림직작으로 작동한다.  뇌는 경험을 기억하고, 그것을 패턴으로 만들며, 그 패턴을 통해 앞으로 일어날 일을 추측한다는 것이다. 이렇게 얻어진 추측은 '예감'이나 '직관'이라고 할 수있다. 컴퓨터 과학자에서는 이를 '휴리스틱(heuristic)'라고 부른다. 

 

게르트 기거렌처는 직관은 우리가 어떤 것에 대해 많이 알고 있을 때보다는 덜 알고 있을 때 발휘된다고 말한다. 미래를 예견하기 어려울 때는 하나의 뛰어난 근거에 기초해서 얻은 직관이 휠씬 더 정확할 수 있다. 하나의 뛰어난 근거는 많은 정보보다 더 낫다. 단순할 수록 좋은 것이다. 

----> 게르트 기거렌처 (Gerd Gigerenzer)의 책은 국내 몇 권이 번역되어 있다. 어떤 책이라도 읽을 가치가 충분하다.

 

 

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

 

자연선택설은 변화하는 환경에 더 잘 적응한 경우에 대해서만 말하고 있다......환경에 대해 적응한다는 것이 반드시 진보를 의미하는 것은 아니다....

 

뇌 속에는 약 1,000억 개의 뉴런이 있으며, 하나의 뉴런은 약 7,000개의 연결을 가지고 있다. 이런 식으로 만들어진 100조 개가량의 연결을 통해 신경망이 형성되는 것이다. 

 

뇌가 신경망을 통해 기억의 의미망을 만든다면, 인터넷은 웹 사이트를 통해 WWW을 만들고 있다. 따라서 뇌의 SW가 기억이라면, 인터넷의 SW는 웹 사이트다.....

 

<스타워즈>에서 요다가 말했던 "행하라. 아니면 하지 말든가. 시도란 없다. Do or do not, there is no 'try')라는 대사를 기억하라. 

 

 

네트워크는 어느 시점에 이르면 성장이 멈추며서 축소된다.....네트워크의 규모가 작아질수록 질적인 수준은 더 좋아지기 때문이다......모든 네트워크는 일정 시점이 되면 성장을 멈추지만, 시간이 흐를수록 좀 더 강해진다.

 

(평형의 법칙)

성장하는 시기에 네트워크는 커지면 커질수록 기하급수적으로 더 많은 가치를 갖는다. 그러나 결국에는 임계 상태에 되달하게 되고, 그 상태에서는 평형을 찾으려고 한다. (그렇지 못할 때 그 네트워크는 무너지고 회사도 망하게 된다.) 네트워크가 가장 강한 시기는 바로 평형점에 있을 때다..

 

모든 유기체의 성장에서 가장 본질적인 특성은 다양성과 균형을 유지하는 것이다. 즉, 자기 종의 표준을 넘지 않아야 한다. 어떤 생태학적인 조직도 결국은 '최고의 단계'에 도달하게 되며, 그 단계를 넘어서면 퇴보 없이는 성장이 불가능하다. 이 원칙은 모든 네트워크, 즉 도시, 도로, 개미나 벌의 서식지, 뇌 등에 똑같이 적용된다.

---> 제인 제이콥스(Jane Jacobs)의 주장이며 그의 책은 몇 권 번역이 되어 있다. 유사한 주장을 하는 책은 제프리 웨스트 (Geoffrey West)<스케일>이 있다.

 

 

(네트워킹의 법칙)

네트워크가 임계점(비용이 네트워크의 가치를 초과하는 지점)에 도달하면 가치 곡선은 더 이상 증가하지 않는다. 가치 곡선은 그 지점부터 어쩔 수 없이 비용 곡선을 따르게 되는 것이다.....일단 네트워크가 임계점에 달하면, 평형 상태를 이루거나 스스로 성장을 후퇴시켜야 한다. 개미 집단이나 도시 같은 네트워크는 평형을 찾고, 뇌와 같은 네트워크는 스스로 크기를 축소하는 방식을 취한다. 

 

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

(1) 빅뱅

ㅇ 인터넷, 개미 서식지, 뇌 등은 모두 급격하게 팽창하는 시기를 갖는다.

ㅇ 메트칼프의 법칙이 적용되기 때문에 네트워크가 아무런 제한 없이 성장하도록 버려두는 것이 최선이다.

 

(2) 붕괴

ㅇ 스스로 크기를 줄이거나(뇌가 그런 경우인데, 시간이 흐르면서 뉴런은 절반으로 줄고 뉴런 사이의 연결은 절반 이상 크게 감소한다) 성장 속도가 급격하게 줄어들게 된다. 

ㅇ 네트워크의 크기가 감소하고 있을 때는 감소하도록 내버려두어야 한다.

ㅇ 네트워크의 규모를 더 키우기보다는 안정성을 갖추도록 노력해야 한다.

 

(3) 평형

ㅇ 네트워크의 규모가 어떤 크기를 중심으로, 마치 시계추러럼 왔다 갔다 한다.

ㅇ 외형적인 크기는 더 이상 성장하지 않지만, 다른 요소들(커뮤니케이션 능력, 지능, 의식 등)이 빠르게 자란다.

ㅇ 인터넷과 웹사이트의 경우는 언제 이 단계가 올까? 아무도 알 수 없지만, 결국은 이 단계를 맞이하게 될 것이다. 

---> 과잉 연결과 복잡성 때문에 이런 단계가 올 거라고 나도 생각한다.

 

 

짐 앤더슨은 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 네트워크의 네트워크인 것이다......이런 모델의 장점은 서브네트워크들이 평형을 유지한 상태에서 전체 네트워크가 성장할 수 있다는 것이다.

---> IT로 예를 든다면 SOA나 마이크로서비스 아키턱처가 이것을 닮은 듯 하다..

 

 

네트워크들의 네트워크 접근법이 지닌 가장 큰 장점은, 서브네트워크들이 평형을 유지하면서도 전체 네트워크가 계속 확장하도록 해 준다는 것이다.

---> 집중형이나 분산형이 아닌 탈집중형이라는 뜻???

 

 

---> 멱함수 분포 이거나 척도 없는 네트워크이거나? 

 

 

페이스북이 당면한 진짜 문제는 네트워크들의 네트워크 방식이 계속 유효할 것이냐는 점이다. 인간의 뇌가 결국에는 전체적으로 평형상태에 도달하는 것처럼, 페이스북도 그런 시점이 오게 된다. 평형 시스템을 거친 다음에는 거대한 붕괴가 이어지는데, 과연 페이스북은 어떻게 될까?

 

우리 뇌의 잠재력은 무한하지 않다. 우리가 아무리 뇌를 충분히 활용하더라도 거둘 수 있는 성과는 한계가 있다는 의미에서 그렇다.

 

가장 큰 변화는 인터넷이 해석하고 추측하고 예측하는 법을 배우는 능력을 가지게 된다는 점이다. 

 

윌리엄 제임스는..."우리의 뇌 안에는 전체 시스템의 핵심이나 중력이 될 만큼 해부학적으로나 기능적으로 탁월한 하나의 세포, 또는 세포들의 모임 같은 것이 존재하지 않는다."

 

인간의 뇌는 속도가 느린 컴퓨터라고 말했는데, 우리가 높은 지능을 갖게 된 것은 순환적으로 생각하고, 천천히 생각하고, 깊이 사색하기 때문이었다. 

 

인터넷 자체가 의식을 가질 수 는 없지만, 인터넷에서 의식이 태어나는 것은 배제할 수 없다. 아니, 어쩌면 우리는 앞으로 웹에서 다양한 의식이 탄생하는 것을 목격하게 될 것이다.

 

[ 자평 ]

 

2011년에 출판된 책이다...

나를 뇌 공부에 빠져들 게 만든 책 중에 하나다...

10년 즈음 지난 지금 어느 정도 맞는지 함 다시 훑어 본다....

 

대체적으로 저자의 말처럼 10년이 흘러 온 것 같다..

다만 인터넷이나 인공지능에서 <평형의 법칙>과 <네트워킹의 법칙>이 적용될지는... 즉, 붕괴의 단계가 올 지는...궁금하다.. 나는 온다라고 본다.......

 

다시 읽어 봐도 생각할 거리를 꽤 주는 책이다....