칼럼

2012년 세계이미지인식대회(ILSVRC)에서 캐나다 토론토대 제프리 힌튼 교수 팀이 혁명을 일으켰다. 2등과 에러율 10%포인트 이상 차이로 우승을 해 딥러닝 열풍을 불렀다. 구글 계열사인 딥마인드는 2016년 알파고로 두 번째 혁명을 일으켰다. 딥러닝을 탐색 알고리즘 틈에 끼워넣어 세계 최고의 바둑기사를 이겼다. 딥마인드는 다음 문제로 게임과 단백질 폴딩 문제를 지목했다. 단백질 폴딩은 단백질의 염기서열이 접혀서 만드는 3차원 구조를 알아내는 문제다. 유명한 난제이고, 오늘 칼럼의 주제다.

노벨상은 대개 주류에서 나온다. 그런 중에 변방에서 튀어나와 승리를 쥐는 사람들이 있다. 캐번디시연구소의 왓슨과 크릭은 DNA 구조 관련 전공자가 아니었다. 킹스칼리지의 윌킨스 그룹이 관찰의 핵심 기술인 X선 분석 데이터를 거의 독점하다시피 하고 있었고, 현대 이론 화학의 아버지라 불리는 칼텍의 라이너스 폴링은 DNA 사슬이 나선 구조를 가질 수밖에 없다는 것을 먼저 알았다.

진화의 세대수를 감안하면 우리 몸은 우주의 근원을 밝히는 연구실보다 아프리카 초원에 더 어울린다. 그런 우리가 138억년 전 우주 탄생까지 추적하고 있다. 놀라운 성취다.

컴퓨터 소프트웨어 분야의 전설적 인물인 애즈거 다익스트라는 AI(인공지능)를 미국인 특유의 천진난만함의 표현이라 했다. 2012년 딥 러닝 혁명이 일어나기 전까지는 인용할 만한 말이었다. 지난 8년간 놀라운 변화가 일어났다.

어떤 학문 분야에서 엉뚱한 분야의 사람이 결정적인 영감을 주고 발전을 이끄는 경우가 있다. 1968년 23살의 낸시 웩슬러는 어머니가 헌팅턴병이란 사실을 알게 되었다.

대부분의 연구는 무얼 어떻게 잘해볼 것인가에 관한 것이다. 이런 가운데 몇몇 천재들은 자신들 분야의 근본적인 한계를 규명한다.

[문병로의 알고리즘 여행]
알고리즘은 인간의 사고와 분리해서 생각할 수 없다.

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비대면 강의 - 현장감 없는 강의는 한계 있어

[문병로의 알고리즘 여행]
창의성은 지루한 기초확립의 과정을 필요로 한다.

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SW 미래인재 교과과정, 고교 수학에서 '행렬' 삭제가 불러올 재앙