"엄마, AI가 뭐야? 딥러닝이 뭐야?" 라고 묻는 아이에게 대답하는 법 2

사람이 공부하는 걸 다른 말로 학습(學習, learning) 이라고 하지? 
'배우고(學) 익힌다(習)' 란 뜻이야. 
공자의 말씀 중에 가장 유명한 구절 중 하나를 알려줄게.  

'子曰(자왈) “學而時習之(학이시습지)면 不亦說乎(불역열호)아'
(공자께서 말씀하시기를 “배우고 때때로 그것을(배운 것을) 익힌다면 즐겁지 아니한가?)

사람은 말이지, 본능적으로 배우는 걸 즐거워하도록 태어났단다. 
누가 시키지 않아도 자기가 좋아하는 걸 어느새 열심히 배우고 있는게 사람이야. 
너도 태어날 때부터 말을 하고 옷을 입고 축구를 할 줄 알았던 게 아니라, 
수없이 말을 듣고 말을 해보고 차근차근 배우고 반복해서 익혀서 지금의 네가 된거야. 
요즘은 사람도 더 유용한 것을 더 빨리 배우기 위해서 
학교나 학원에서 선생님께 전문적으로 배우거나, 
또는 유투브 동영상을 보면서 이미 잘하는 사람의 설명이나 본보기를 보고 배우지? 
너도 모르게 다른 사람들이 하는 걸 보면서 패턴을 인식해서 뇌와 몸에 새기고 있는 중인거야. 

그런데 컴퓨터는 인간(human)이 아니라, 기계(machine)잖아. 
그래서 컴퓨터를 패턴인식 잘하게 반복훈련 시키는 걸 기계학습(machine learning, 머신러닝) 이라고 불러. 
사람이 공부할 때 책과 같은 공부할 자료가 필요하잖아.
머신러닝할 때도 자료가 필요해. 그걸 데이터(data)라고 불러.  
좋은 책을 보아야 머리 속에 쏙쏙 들어오고 시험도 잘 보겠지? 
머신러닝 할 때도 골고루 균형있게 잘 만들어진 양질(좋은 질)의 데이터가 필요해.
또 책을 많이 보다보면 비슷한 내용이 반복해서 나오게 되고, 그러면 그 내용을 이해하기가 훨씬 쉽겠지? 
머신러닝 할 때도 데이터의 양이 많으면 많을수록 학습 성능이 높아지는 편이야. 

엄마와 선생님, 어른들 모두 좋은 책을 많이 읽으라고 하잖아? 
그건 바로 많은 책을 통해서 다양한 지식과 생각을 접하면 네 생각의 크기를 더 크게 키울 수 있기 때문이야. 
책은 이미 그 분야에 대해서 많은 연구를 했던 사람들이 
자신이 공부한 내용을 잘 정리해 두고, 자신의 생각이나 상상을 이야기로 풀어 써 놓은 거야. 
책을 쓰기 위해서 그 사람들은 또 수많은 책을 읽고 다양한 경험을 해보거나 듣거나 했기 때문에
우리가 책을 읽는다는 건
     어떤 책을 쓴 사람(저자)이 읽었던 책을 간접적으로 읽는 효과 + 저자의 경험과 생각
을 한꺼번에 취하는게 되는 거지.  
그런데, 그 저자가 읽었던 여러 권의 책들 또한 다른 책들을 참조(reference)해서 씌여질 테니까, 
너는 비록 한 권의 책을 읽더라도 거기에는
     그 저자가 읽었던 책의 저자가 읽었던 책의 저자가 읽었던 책......
이렇게 수많은 책의 내용이 농축되어 있다고도 볼 수 있어. 
지금까지 인간(human)은 문자를 발명하고 책을 만들어서 대대손손 지식과 방법을 전수하고 발전시켜왔단다. 
어때? 책이 인간에게 매우 중요한 아이템이지?
그래서 앞으로 네가 책을 고를 때와 읽을 때, 이런 것도 생각해 봤으면 좋겠어. 
    '이 책의 저자는 무슨 책들을 읽었고, 그 책들을 통해 얻은 지식은 무엇이며, 이 저자만의 생각은 무엇인가?'
    '나는 이 책을 읽고 어떤 지식을 얻었으며, 나 자신만의 생각은 무엇인가?'
이렇게 책을 통한 생각의 '확장' 과정을 통해서 너의 생각의 크기가 점점 커지게 된단다.  
생각의 크기가 커지면, 예전에는 보이지 않았거나 느끼지 못했던 것들도 조금씩 알아가게 돼. 
모르던 걸 알게 되면, 못하던걸 잘하게 되면, 인간은 어떤 '기쁨'을 느끼는데, 그것을 '배움의 희열'이라고 한단다.
엄마는 우리 OO이도 책을 통해서 또는 학교에서나 학원에서 수업을 들으면서,
배움의 희열을 많이 느끼면서 자랐으면 좋겠어. 

책을 많이 읽음으로써 느는 것 또 한 가지가 있어. 바로 어휘력이야. 
어휘력이란, 단지 얼마나 많은 단어(낱말)를 외우고 있느냐가 아니란다.
단어의 모양, 뜻과 함께 그 어휘가 사용되는 패턴을 알고 있다는 뜻이야.
즉 어떤 상황을 표현하는데, 어떤 단어를 쓰면 가장 적절한지를 빠르게 찾아내는 능력이 바로 어휘력이야. 
책을 읽으면, 단어들의 다양한 용법, 즉 사용패턴을 자연스럽게 익힐 수 있어. 
일상 생활 속에서, 그리고 책과 동영상 등을 통해서 너는 수많은 말과 글을 보고 듣잖아? 
그럼으로써 너의 어휘력도 점점 자라게 되는데, 좋은 책을 많이 읽으면,
좋은 단어와 표현들을 아주 빠르게 너만의 패턴으로 만들수 있는 거야.
그런 너만의 패턴들이 많아질수록 너의 생각도 점점 커지고 깊어진단다.
또 다른 사람들과 생각을 교환하는 '소통(communication)'도 더 쉽게 잘 할 수 있게 되지. 

아~ 머신러닝 이야기 하다가, 왜 책 이야기로 빠졌냐고?
다~ 관련이 있어서지. 
 
컴퓨터도 마찬가지야. 
좋은 책을 많이 읽는 것이 인간의 학습 능력을 일취월장(日就月將) 시켜주듯이, 
컴퓨터에게 좋은 데이터를 많이 넣어주게 되면, 좋은 인공지능 머신을 만들 수 있단다. 
인공지능을 구현하는(만드는) 방법 중 하나로, 요즘 가장 강력하다고 평가되는
'딥러닝(Deep Learning)'은 인간의 뇌 구조인 신경망(Neural Network, NN)을 본 떠서 만들었단다. 
그래서 학습을 시키는 방법도 다양한 인간의 학습 방법을 참고해서 만들기도 해. 
뉴럴 네트워크의 줄임말이 NN이잖아?
다양한 방법들, RNN, CNN, DNN ... 이런 것들이 모두 뉴럴 네트워크 구조를 바탕으로 하고 있다고 보면 돼. 
그런 학습을 할 수 있는 구조를 학습 모델(model)이라고 부르는데, 
매우 다양한 학습 모델이 있고, 또 앞으로도 계속 새로운 더 나은 학습 모델들이 연구되어 나올거야. 
또 이런 학습 모델에, 어떤 데이터가 얼마나 들어가느냐에 따라,
그 결과(학습된 모델이 어떤 일을 얼마나 잘 할 수 있는지)는 크게 달라지기도 한단다. 

즉, 우리가 만들 수 있는 학습 기계의 종류와 질(quality)은 무궁무진해 ~  

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오늘은 사람의 학습(learning)부터 시작해서 머신러닝(machine learning)에 대한 이야기를 해봤어.
어때? 많은 궁금증이 폭발하지? 
그럼, 다음 시간에는 실제로 머신러닝이 어떻게 작동하는지 직접 경험해 보자꾸나~