인공지능 시대, 요약 훈련이 필요한가?

한 번 입을 떼면 말이 장황하게 이어지며 도무지 끝을 맺지 못하는 사람이 있다(특정한 누군가를 떠올리지 말기 바람). 왜 이럴까? 결론만 말하자면, 자기 생각이 명료하게 정리되지 않아서다. 요약하는 훈련이 되지 않아서다. 그런데 요약 훈련의 최고봉은 글쓰기다. 요약하기 위해서는 읽기가 먼저 아니냐고 반문할 수도 있다. 사실 읽기와 쓰기의 관계는 복잡하다. 어디까지가 읽기의 끝이고 어디서부터 쓰기의 시작인지 구별하기도 애매하다. …
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인공지능이 색을 이해하고 구별할 수 있을까?

인공지능이 색을 이해하고 구별할 수 있을까? 말도 안 되는 질문이라 생각할지도 모른다. 하지만 내 직관에 따르면, 인공지능은 색을 모른다. 색(color)이란 무엇일까? 눈을 통해 입력되는 정보를 뇌에서 처리한 결과다. 따라서 전적으로 주관적인(뇌 안에만 존재하는) 현상이다. 같은 종은 대개 같은 주관적 결과를 얻기 때문에, 종끼리는 간주관적(intersubjective) 수준에서 색에 대한 공통감(common sense)을 지니고 있다. 그래서 색에 대해 대화하는 …
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딥러닝 인공지능은 유사과학이 아닐까?

과학이 무엇이고 과학 지식의 위상이 어떠한지에 대해서는 여러 이견이 있다. 나는 ‘반증 가능성(falsifiability)’이 굉장히 중요한 기준이라고 본다. 과학은 ‘관찰과 실험 – 이론 – 재현 – 예측’의 회로 안에 있다. 다시 말해 우주 삼라만상의 ‘현상’을 귀납의 형태로 일반화하고, 그럴게 도출된 가설과 이론에서 출발해서 연역을 통해 아직 확인하지 않은 현상을 예측할 수 있으면, 과학의 지위를 얻을 수 …
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문해력은 권력의 문제다

“세상에서 가장 착한 검둥이도 글을 알면 버릇이 없어진다. 지금 저 검둥이에게 글을 가르치면 마음대로 부릴 수가 없다. 당장 말을 듣지 않을 것이고 그런 노예는 주인에게 쓸모가 없다. 노예에게도 좋을 것이 없다. 만족을 못하니 불행해진다.” 미국의 인권운동가 프레더릭 더글러스(1818~1895)의 증언이다. 자고로 글은 권력이었고, 지배자는 노예에게 글을 금지했다. 글을 읽고 쓰는 능력, 즉 ‘문해력’은 일차적으로 권력의 문제였다. …
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