절대로 모르면 안 되는 인공지능 시대 대처법 | Feat. 무어의 법칙 (Moore’s Law) 및 레이 커즈와일의 2045 특이점(Singularity)이 온다

안녕하세요, 티스토리 블로그 융합두뇌대학교 1운영자 융합두뇌입니다.

 

빅데이터가 화두가 된지 오랜 시간이 흘렀고, 산학에서의 많은 양질의 교육을 통해 다양한 도메인에서 훌륭한 데이터 과학자 (Data Scientist)가 많이 양성되어 여러 공헌을 하고 있습니다.

 

데이터 과학자가 매우 사랑하는 대표 컴퓨터 프로그래밍 언어로는 Python, Java, R 및 SQL 등이 있을 것입니다. 

 

사실 이 외에도 (주로 개발자이긴 하겠으나) 프론트엔드 또한 관여하는 경우 Javascript (incl. React Framework), 백엔드와 연계하는 경우 Node.js, 혹은 다른 영역에서는 Ruby와 같은 스크립트 언어나 C 계열 언어 등도 아직 많이 채택되고 있으나, 아무래도 데이터 분석이나 과학 단에서만 이야기한다면 Python, R과 SQL의 무적 조합(?)을 누르기는 힘들 것 같습니다.

 

더불어, 'IDE (Integrated Development Environment)' 즉,  '효율적으로 소프트웨어를 개발하기 위한 통합개발환경 소프트웨어 어플리케이션 인터페이스'로는 특히 JAVA의 경우 Eclipse가 대표적이겠으나, Python 스크립트 언어의 경우 Jupyter Notebook이냐 PyCharm이냐의 대립이 2020년 현재 기준 여전히 핫합니다. 

 

둘 다 쓰는 경우도 흔하고, 저 또한 둘다 쓰되 무게 중심이 Jupyter Notebook 쪽에 좀 더 있는 것 같습니다.

 

특히, 이제 어느 정도 오래 되긴 했으나, Coursera의 Andrew Ng 교수의 머신러닝 (Machine Learning) 강의는 AI에 대한 전세계인들의 관심과 이해를 증폭시키는데 공헌을 했고, 요즘에는 머신러닝, 딥러닝을 공부하고자 하는 사람들이 정말 많습니다.

 

Coursera를 비롯해서 Edx, Udacity 등 많은 교육 플랫폼에서 AI 관련 많은 양질의 강의들이 폭발적으로 쏟아져 나오고 있고, 이 가운데 수학의 중요성이 다시금 부각되어 수학 열풍도 함께 불고 있지요. 

 

그래서 요즘에는 초등학생들도 Python을 공부하고, 또 대학생들이 MySQL 혹은 MariaDB 등을 공부하고 Oracle 자격증을 따는 등 프로그래밍언어에 대한 공부와 더불어 수학을 제대로 공부하고자 하는 사람들도 폭발적으로 증가했습니다.

 

이에 대해 다양한 시각과 해석이 존재하지만, 훌륭한 현상이라 말하는 학자들이 많고, 저 또한 다양한 프로그래밍 언어들에 관심이 많지만 특히 Python, R, Linux, JAVA, SQL (Teradata, Redshift, MySQL, Oracle 등), Hive 등의 언어를 매우 좋아하고 Apache Spark와 같은 플랫폼에 관한 관심도 많습니다. 

 

대부분의 회사들이 AWS나 Azure와 같은 클라우드 서비스와 연계해서 데이터 분석을 하고 있기에 저도 AWS가 친숙하고 특히 BI (Business Intelligence)에도 관심이 많아 Power BI나 Tableau와 같은 시각화 툴도 지속적으로 접하고 있습니다. 관련해서 조금 더 구체적인 이야기는 프로그래밍 코드 단에서 포스팅을 할 일이 있으면 그때 하도록 하겠습니다.

 

다만, 한 가지 하고 싶은 이야기는 바로 “무어의 법칙 (Moore’s Law)”에 관한 이야기입니다. 

 

사실 무어의 법칙 자체는 마이크로칩의 밀도가 매 24개월마다 약 2배로 증가한다는 것인데요, 2020년 현재 시점에 있어서 해당 법칙 자체의 적용가능성 혹은 데이터 측면의 정합성을 떠나, '증가 속도 컨셉'만을 따와서 미래학자 레이 커즈와일 (Ray Kurzweil)의 저서 “특이점이 온다 (The Singularity is Near)”의 내용과 결부시킨다면 다음과 같은 논의가 가능합니다.

 

논의의 핵심은, 기술의 발전은 기하급수적인 모양새를 띠기 때문에 과거부터 현재까지 기술의 발전 속도를 자칫 선형으로 인식하기 쉬우나 실제로는 현재부터 가까운 미래에 기술의 폭발적 발전이 있을 수 있고 이것이 인간을 넘어설 때 인간은 과연 어떠한 대비책을 마련해야 하는가 하는 부분입니다. 

 

사실 Ray Kurzweil의 저서를 잘 읽어보면 transhuman의 컨셉이 존재하는데요, 본 포스팅에서는 차치하도록 하겠습니다. 저의 경우 2010년에 관련 내용에 관심이 많아 당시 열심히 리서치 했던 기억이 있네요.

 

사실 위 그래프는 무어의 법칙보다는 성장 속도가 느리다

 

프로그래밍을 가장 잘하는 것은 인공지능이라고 합니다. 단순한 유지보수가 아닌 처음부터 (from scratch) 알고리즘 코드를 정교하게 짜는 능력치 역시 기하급수적 발전 양상을 띠고 있다고 합니다. 

 

이 가운데 현재의 우수한 데이터 과학자들 및 개발자들(Front/Back-end 등)이 향후 프로그래밍 유지보수 및 QA (Quality Assurance) 포지션 쪽으로 집중하게 될지 혹은 다른 새로운 방식의 포지션들이 창출되어 해당 포지션들을 중심으로 인간이 일하게 되는 방식이 어떻게 변할지 무척 궁금하네요. 

 

이런 대비적 차원에서의 논의에서 빠지면 안되는 것이 '인간'에 대한 정의일 것입니다. 

 

인간의 생물학적, 기계융합적 특성은 어떻게 달라질 것인가? 보다 인간다운 영역을 논할 때, '인간'의 컨셉이 가까운 미래 '인간'과 극명한 차이가 있지는 않겠는가? 조금 더 깊은 논의는 본 포스팅에서는 차치하겠지만, 충분히 하이레벨에서나마 생각해볼만한 부분이라고 생각이 됩니다.

 

[못 보신 분들에게 강추! AI시대 가장 중요한 컨셉 중 하나인 '특이점'에 관한 자세한 내용]

https://convergencebrainuniversity.tistory.com/152

모르면 멘붕?! 인공지능 시대 절대로 모르면 안 되는 기술적 특이점이 온다 | 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)의 Singularity는 2045년보다 앞당겨질 것인가

 

끝.