Learn macro from micro - 작은 것에서 큰 것을 배우기

작은 것에서 큰 것을 알 수 있는 방법에 대해 생각해 보고 있다.

우리에게 정보는 너무나 많이 쏟아져 내리고 있다. 일일이 이것을 확인할 수 없다.

그렇다면 어떻게 하면 좋을까?

내가 생각하는 것은 원리나 작은 부분에 해당하는 지식을 이해하고 이를 바탕으로 나머지 부분을 배우는 것이다.

Learn macro from micro는 조쉬 웨이츠킨이라는 사람에게서 배운 개념이다. 그는 영화 바비 피셔를 찾아서에서 나온 주인공으로 유명하다. 한국에는 위대한 승부라는 이름으로 넷플릭스에 올라와 있다. 어렸을 때 이 주인공이 공원에서 체스를 두는 모습이 너무 인상적이었는데 어른이 되어서 이 영화의 이름을 알게 됐다. (여담이지만 다시 보니 그렇게 재미는 없었던 듯.)

그가 말하는 것은 예를 들어 체스를 더 잘 이해하기 위해서 말을 킹이나 폰, 나이트 등 몇 개만 남겨두는 것이다. 이렇게 단순화 했을 때 체스의 정수를 더 잘 이해할 수 있다고 한다.

기술도 몇 가지 단순한 원리로 축약할 수 있다. 우리가 몇 개의 레이어로 둘러쌓인 기술을 보았을 때 그것이 너무 복잡하고 어려워 보인다. 하지만 부가적인 것을 하나씩 거둬내다 보면 기술의 기본적인 면을 알 수 있다. 그건 굉장히 단순하다. 이런 단순한 것들이 서로 연결되고 발전하다 보니 복잡해 보이는 것이다.

코딩도 알고보면 변수, if 문, for 문을 통한 반복 정도만 알면 끝난다. 이에 부차적인 지식이나 경험들이 더해져서 어렵게 보이는 것이지 몇 가지 개념으로 압축할 수 있다.

요리는 설거지, 재료 준비하기, 자르기, 열로 조리하기, 양념하기 정도의 프로세스로 나눌 수 있다.

가장 중요한 근본적인 몇 가지 원리만 가지고 있고 필요할 때 이걸 확장해서 새로운 지식을 얻어나가는 것이다.

80%의 성과는 20%의 인풋에서 나온다. 이 20% 인풋을 익힐 수 있는 힘을 가지고 있으면 되는 것이다.

이건 천재가 되어야 할 필요도 없다. 기본적인 것들을 잘 이해하면 되기 때문이다. 그렇기 때문에 중요한 것은 무엇이 중요한 것인가 질문하는 방법과 그것의 정수를 이해하려는 마음 뿐이다.

세상은 너무나도 복잡하다. 물론 모든 것을 일반 논리로 치환해서 생각할 수 는 없다. 하지만 나는 정말 많은 것을 일반 논리로 해결할 수 있다고 생각한다. 인공지능이 이 일반 논리를 학습해서 얼마나 많은 문제를 해결하는지 생각해 보라. 인공지능이 하나의 영역에서 배운 학습이 다른 영역에도 적용될 수 있다는 전이 학습이 지금 이 모든 것을 가능하게 하고 있다.

세상은 사실 복잡하지 않다. 오히려 단순하다. 오히려 더 작은 것에서 큰 것을 바라보자.