@아닐아난타스와미 뇌과학 인간 자아 - 인공지능 수학 (왜 기계는 학습하는가)

BIBLIOGRAPHY

아닐 아난타스와미. 2011. 물리학의 최전선 - 지구의 극한으로 떠나는 실험 물리학 여행. https://www.yes24.com/product/goods/5829443.

———. 2017. 나를 잃어버린 사람들 - 뇌과학 인간 자아의 그림자. Translated by 변지영. 더퀘스트. https://www.yes24.com/product/goods/117829769.

———. 2024a. “Anil Ananthaswamy.” Anil Ananthaswamy. 2024. http://anilananthaswamy.com.

———. 2024b. 기계는 왜 학습하는가 - Ai를 움직이는 우아한 수학. Translated by 노승영. 1st edition. 까치글방. https://www.yes24.com/Product/Goods/142971052.

히스토리

• [2025-06-14 Sat 17:41] 번역에 대한 회의가 든다. 용어가 뒤틀려 버리니까. 원문을 구해서 보는게 좋다. 특히 수식을 손 댈 수가 없으니까 말이다. 역시 이맥스 스타일로 가는게 맞다.
• [2025-05-29 Thu 15:21] 너무 귀한 책
• [2025-05-23 Fri 17:43] 이 분 책이 훌륭해서 인공지능 수학책을 구입해버림

Related-Notes

• #마커스드사토이: #수학자 #옥스퍼드 #과학대중화::2019 “창조력 코드 #예술 #인공지능 #수학자” 박유진

저 : 아닐 아난타스와미 (Anil Ananthaswamy)

(아닐 아난타스와미 2024a)

Anil Ananthaswamy는 수상 경력이 있는 과학 작가이자 런던에 본사를 둔 New Scientist 매거진의 전직 스탭 작가 겸 뉴스 부편집장입니다. 2019-20 MIT 나이트 과학 저널리즘 펠로우입니다. 캘리포니아대학교 산타크루즈 캠퍼스 과학 글쓰기 프로그램의 객원 편집자로 활동했으며 인도 벵갈루루의 국립생물과학센터에서 매년 과학 글쓰기 워크숍을 조직하고 가르치고 있습니다.

그는 미국 국립과학원회보 Front Matter의 프리랜서 특집 편집자입니다. New Scientist, Quanta, Scientific American, PNAS Front Matter 및 Nature에 정기적으로 글을 기고하고 있으며, Front Matter에 글을 기고했습니다, , Nautilus, Matter, The Wall Street Journal, Discover, 영국의 Literary Review 등에 기고했습니다.

His first book, The Edge of Physics, was voted book of the year in 2010 by UK’s Physics World, and his second book, The Man Who Wasn’t There, was long-listed for the 2016 Pen/E. O. Wilson Literary Science Writing Award. His most recent book, Through Two Doors at Once was named one of Smithsonian’s Favorite Books of 2018 and one of Forbes’s 2018 Best Books About Astronomy, Physics and Mathematics. His latest book, Why Machines Learn: The Elegant Math Behind Modern AI, was published in July 2024. 그의 첫 번째 저서인 The Edge of Physics은 2010년 영국 물리학계에서 올해의 책으로 선정되었으며, 두 번째 저서인 The Man Who Was Not There는 2016년 Pen/E의 최종 후보에 올랐습니다. O. 윌슨 문학 과학 글쓰기 상 최종 후보에 올랐습니다. 그의 가장 최근 저서인 한 번에 두 개의 문을 통해 는 Smithsonian의 2018년 최고의 책 중 하나이자 Forbes의 2018년 천문학 관련 베스트 도서 중 하나로 선정되기도 했습니다, 물리학 및 수학에 관한 책으로 선정되었습니다. 그의 최신 저서인 Why Machines Learn이 있습니다: 현대 인공지능의 이면에 숨겨진 우아한 수학은 2024년 7월에 출간되었습니다.

Anil trained as an electronics and computer engineer at IIT-Madras (BTech) and the University of Washington, Seattle (MSEE), and worked as a distributed systems software engineer and architect before switching to writing. He studied science journalism at UC Santa Cruz. Of late, he has retrained in aspects of machine learning and deep neural networks, during his stay at MIT as a Knight Fellow and via eCornell, Cornell University’s online program. He was awarded the Distinguished Alumnus Award by IIT-Madras, for his contributions to science writing.Anil은 IIT-Madras(BTech)와 시애틀 워싱턴 대학교(MSEE)에서 전자 및 컴퓨터 엔지니어로 교육을 받았으며 분산 시스템 소프트웨어 엔지니어 및 아키텍트로 일하다가 글쓰기로 전향했습니다. 그는 UC Santa Cruz에서 과학 저널리즘을 전공했습니다. 최근에는 매사추세츠공과대학(MIT)에서 나이트 펠로우로 재직하는 동안과 코넬대학교의 온라인 프로그램인 eCornell을 통해 머신러닝과 심층 신경망에 대한 재교육을 받았습니다. 과학 저술에 기여한 공로를 인정받아 IIT-Madras에서 저명 동문상을 수상했습니다.

물리학의 최전선 - 지구의 극한으로 떠나는 실험 물리학 여행

(아닐 아난타스와미 2011)

• The Edge of Physics
• 남극에서 사막까지, 더 깊고 더 차갑고 더 건조한 곳을 찾아우주의 비밀을 파헤치기 위해 고군분투하는 실험 물리학자들의 이야기!물리학의 위대한 발전은 이론이 실험과 보조를 맞췄을 때 이뤄졌다. 아인슈타인의 상대성 이론도 마이컬슨과 몰리의 실험과 태양의 중력에 의…
• 2011
• 기계번역 epub

책소개

남극에서 사막까지, 더 깊고 더 차갑고 더 건조한 곳을 찾아 우주의 비밀을 파헤치기 위해 고군분투하는 실험 물리학자들의 이야기!

물리학의 위대한 발전은 이론이 실험과 보조를 맞췄을 때 이뤄졌다. 아인슈타인의 상대성 이론도 마이컬슨과 몰리의 실험과 태양의 중력에 의한 빛의 휘어짐을 입증한 실험이 없었더라면 지금처럼 널리 받아들여지지 않았을 것이다.

이 책은 우주의 미스터리를 밝혀내기 위해 지금도 지구 어딘가 극한의 환경에서 암흑 물질과 암흑 에너지, 뉴트리노, 힉스 입자 등을 찾고 있는 실험 물리학자들의 분투기이다. 우리는 흔히 책상에서 두꺼운 책과 씨름하는 물리학자들을 떠올리곤 하지만, 이 책에 등장하는 이들은 마치 공사 현장의 노동자와 같이 실험 물리학의 현장에서 땀을 흘린다.

물리학자들은 세계에서 가장 깊은 곳, 가장 추운 곳, 가장 높은 곳에서 주변 환경과 거대한 장비들과 씨름하고, 연구비 절감과 해고와 싸우며, 때로는 목숨을 걸기까지 한다. 독자들은 이 과학자들을 보면서 물리학은 소수의 천재들의 발견으로 이루어진 학문이 아니라, 열심히 일하고 노력하는 평범한 모습의 결과로 얻어진 학문이라는 사실을 알 수 있다. 지구 극한의 지역에서 펼쳐지는 다양한 실험들을 통해 지식의 최종 한계점, 물리학의 최전선까지 뻗어 있는 실험 물리학의 이야기를 만나 보자.

목차

프롤로그

1장 수도사와 천문학자―윌슨 산 천문대의 100인치 망원경 2장 아무것도 측정하지 않는 실험―수단 광산의 극저온 암흑 물질 탐사 3장 작은 중성의 것들―시베리아 바이칼 호의 뉴트리노 검출 실험 4장 파라날 빛의 사중주―칠레 파라날 산의 초대형 망원경 5장 불, 바위 그리고 얼음―하와이 마우나케아 산의 켁 망원경 6장 카루의 3,000개의 눈―남아프리카 우주 망원경 네트워크 프로젝트 7장 남극 대륙 위의 반물질 ―남극 대륙의 반물질 탐사 8장 아인슈타인, 남극에서 양자 물리학의 만나다―남극점에서의 뉴트리노 검출 실험 9장 물질의 중심―신의 입자 힉스를 찾는 LHC 10장 다른 우주로부터의 속삭임―우주 배경 복사 탐사

에필로그

출판사 리뷰

1. 현대 물리학의 최전선, 실험 물리학자들의 현장에 가다

물리학이라는 단어와 동시에 떠오르는 이미지를 상상해 보자. 두꺼운 책과 칠판 가득히 채워진 수식, 사방이 모니터로 둘러싸인 책상에서 머리를 파묻는 천재 과학자의 모습이 쉽게 떠오를지도 모르겠다. 하지만 이러한 모습이 모든 물리학, 물리학자를 대표하는 것은 아니다.

《물리학의 최전선(The Edge of Physics)》은 국내에 처음으로 소개되는 실험 물리학 현장의 이야기를 담고 있다. 마치 공사 현장의 노동자와 같이 땀 흘리는 그들의 모습에서 우리는 과학자의 새로운 모습을 발견하게 된다. 남녀차별로 인해 여성은 천문대 망원경 근처에도 접근할 수 없었던 윌슨 산 천문대 이야기, 핵폐기물 은폐 작업이라는 의심을 사고 있는 버려진 수단 광산에서 일어나는 암흑 물질 탐사, 막대한 비용 절감을 위해 시베리아의 바이칼 호가 얼어붙는 겨울에만 실행되는 뉴트리노 검출 실험, 보이는 것이라곤 얼음과 눈뿐인 남극 대륙에서 펼쳐지는 반물질 탐사, 그리고 “신의 입자”라고 불리는 힉스를 찾기 위한 LHC까지 우리가 지금껏 보지 못했던 현대 물리학의 주요 실험 현장과 이야기 들이 낱낱이 소개된다.

우리는 흔히 위대한 발견을 해내는 사람은 천재이거나 소수의 선택받은 사람이라고 생각한다. 하지만 극지에서 자신이 추구하는 것을 위해 땀 흘리고 일하는 실험 물리학자들의 모습을 보게 된다면, 선택받은 자들이 아니라 열심히 일하고 노력하는 평범한 모습에서 위대한 발견이 탄생한다는 사실을 깨닫게 된다.

1. 96퍼센트의 미스터리에 도전하는 사람들

인간이 우주에 대해 알고 있는 사실이 단 4퍼센트에 지나지 않는다는 것을 알고 있는가? 밤하늘의 별자리부터 블랙홀, 우주 배경 복사와 가속 팽창까지 우리는 인간이 우주에 대한 많은 의문들을 해결하고 있다고 생각한다. 그러나 아직도 우주의 대부분은 미스터리로 남아 있다.

과학 저널리스트인 저자 아닐 아난타스와미(Anil Anathaswamy)는 과학 저널리스트에서 소설가로의 전업을 꾀하다가 2011년 노벨 물리학상 수상자 사울 펄뮤터를 만나 생각이 바뀌게 된다. 소설보다 극적인 96퍼센트의 미스터리에 도전하는 사람들의 이야기를 만나게 된 것이다.

우주의 미스터리에 도전하기 위해서는 우주가 탄생했던 초기 우주와 근접한 상태가 필요하다. 그렇기 때문에 실험 물리학자들은 더 건조하고 더 차갑고 더 깊은 곳을 찾아 지구를 샅샅이 탐험한다. 이들은 아타카마 사막, 남극 대륙, 바이칼 호수, 미네소타 지하 탄광, 칠레 파라날 산과 같이 우리가 한번도 가보지 못했던 지구의 가장 깊은 곳, 가장 추운 곳, 가장 건조한 곳을 찾아내 암흑 물질과 암흑 에너지의 쌍둥이 미스터리, 뉴트리노와 초신성 등에 담겨 있는 비밀들을 풀어나가고 있다.

저자는 이 책에서 단순히 실험과 사건을 나열하는 것이 아니라, 곳곳에서 행해지는 실험들에 담겨 있는 에피소드와 역사 그리고 자신의 직접 체험을 사실적으로 그려낸다. 왕성한 호기심과 도전 정신, 광활한 자연 앞에서 두려움을 느끼는 여행자로서 써내려간 실험 물리학 이야기와 극지 체험기를 통해, 물리학의 최전선―현대 실험 물리학 현장의 모습을 생생하게 볼 수 있을 것이다.

1. 우주는 어떻게 시작되었고, 또 어떻게 끝날 것인가?

그리고 그 사이 수많은 질문의 해답을 찾는 사람들의 이야기

밤하늘을 바라보라. 무엇이 보이는가? 달과 별, 그리고 다양한 별자리를 찾아내는 사람들도 있겠지만, 그렇다고 해서 밤하늘에 대해 모두 다 안다고 말할 수는 없을 것이다. 우리가 우주에 대해 알고 있는 것 또한 그렇다. 태양계, 블랙홀, 은하…… 우리는 이미 (과학자들이) 많은 것을 알고 있다고 생각하지만, 인간은 끝없는 우주의 고작 4퍼센트만을 알고 있을 뿐이다.

여기 과학자―물리학자들이 있다. 수치와 통계, 거대한 서류더미나 여러 개의 모니터에 둘러싸여 있는 그런 물리학자가 아니다. 세계에서 가장 깊은 곳, 가장 추운 곳, 가장 높은 곳에서 때로는 목숨을 걸고 실험하는 실험 물리학자들이다. 그들은 우주의 미스터리를 밝히기 위해 우주가 시작되었던 초기상태와 가장 근접한 환경(더 차갑고, 더 깊고, 더 건조한)을 찾아 다양한 실험을 하고 있다.

2011년 노벨 물리학상 수상자 사울 펄뮤터의 제안으로 씌어진 《물리학의 최전선》은 우주를 이해가기 위한 인간의 모험을 담고 있다. 과학 저널리스트이자 소설가 지망생이었던 저자는 4년의 걸친 극지 취재를 통해 실험 물리학자들의 희노애락을 쉽고 간결한 문체로 담아냈다. 시베리아의 바이칼 호나 칠레 안데스 산맥의 아타카마 사막, 북아메리카의 버려진 광산과 남극의 얼어붙은 대륙까지 지구의 극한 지역에서 펼쳐지는 이야기를 통해 지금 이 순간에도 우주 저 멀리 숨겨져 있는 미스터리를 밝히기 위한 실험 물리학자들의 세계에 한걸음 더 다가갈 수 있을 것이다.

나를 잃어버린 사람들 - 뇌과학 인간 자아의 그림자

(아닐 아난타스와미 2017)

• The Man Who Wasn’t There
• 아닐 아난타스와미 변지영

책소개

뇌과학, ‘나’를 잃어버린 사람들을 만나다 신경과학의 최전선에서 ‘나는 누구인가’라는 질문에 답하는 지적 탐험기 “21세기 신경과학이 대답해야 할 가장 중요한 문제 ‘자아는 어떻게 형성되는가?‘에 답하는 책” _ 정재승(KAIST 바이오및뇌공학과 교수) “‘나’는 누구인가? 무엇이 나를 비로소 나답게 만드는가?”

과학 저널리스트 아닐 아난타스와미는 올리버 색스를 연상시키는 탁월한 스토리텔링으로 우리를 ‘나’ 곧 ‘자아’의 세계로 초대한다. 우리는 태어날 때부터 ‘나’에 대한 애착, 무언가가 ‘내 것’이라는 감각을 자연스럽게 터득한다. 일견 ‘나’는 너무나 당연해 보이지만 인생에서 한 번쯤은 스스로가 낯설어지는 순간이 온다. 타인에게 보이는 다양한 ‘나’, 새롭게 발견한 나의 모습을 볼 때면 궁금해진다. 무엇이 ‘진짜 나’인가? 수천 년 전에는 종교와 철학이 이 고민에 함께했다면, 이제 우리에게는 과학이 있다. 뇌과학적으로 ‘자아’와 ‘자기감’이 어떻게 형성되고 유지되는지는 완전히 밝혀지지 않았다. 다시 말해 자아는 21세기 뇌과학이 마주한 최고의 난제이자, 가장 중요한 문제 중 하나다.

이 책에는 자폐스펙트럼장애, 알츠하이머병, 조현병 등 제법 익숙한 병명부터 신체통합정체성장애, 유체이탈에 이르기까지, 자아와 관련된 다양한 신경심리학적 질병을 겪는 인물들이 등장한다. 기억을 모두 잃어도 나는 여전히 나일 수 있을까? 내 몸이 내 것이라는 감각이 사라지면 어떻게 될까? 침대에 누워 있는 또 다른 나를 보면 어떤 일이 일어날까? ‘자아’는 어디에서 어떻게 만들어지며, 우리는 어떻게 지금과 같은 모습이 되는가? 저자는 ‘나를 잃어버린 사람들’과 뇌과학, 신경과학, 심리학, 철학 등 학계 최전선의 전문가들과 직접 대화를 나누며 섬뜩하면서도 경이로운 자아의 세계를 더듬는다.

실마리가 잡힐 듯 잡히지 않는 집요한 탐사의 중심에는 ‘자아’라는 인간의 본질에 대한 호기심이 자리한다. 뇌와 몸, 정신과 정서, 사회적 관계와 기억 그리고 자아의 연결고리를 치밀하게 파헤치는 가운데, 우리는 ‘나’(또는 ‘자아’)의 빈자리에서 역설적이게도 자아의 정체를 포착하게 된다.

목차

프롤로그 무엇이 ‘진짜 나’인가?

1장. 나는 죽었다고 말하는 남자

자아란 무엇이며 어떻게 만들어지는가

2장. 나의 이야기를 모두 잃어버렸을 때

알츠하이머병이 앗아가는 ‘나다움’의 재료, 기억

3장. 한쪽 다리를 자르고 싶은 남자

머릿속 ‘나’의 지도가 망가지면 벌어지는 일

4장. 내가 여기에 있다고 말해줘

조현병이 드러내는 자아의 빈자리

5장. 영원히 꿈속을 헤매는 사람들

자아와 일상생활에서 정서가 하는 역할

6장. 자아의 걸음마가 멈췄을 때

자폐증이 자아 발달에 관해 말해주는 것

7장. 침대에서 자기 몸을 주운 사람

유체이탈, 도플갱어, 그리고 ‘최소한의 자아’

8장. 모든 것이 제자리에

황홀경 간질과 무한한 자아

에필로그 아무 데도 없고 어디에나 있는 ‘나’

옮긴이 후기 철학이 묻고 뇌과학이 답하다

주석

책 속으로

코타르증후군 역시 수수께끼다. 메칭거는 코타르증후군으로 고통받는 것이 어떤 것인지 알려면 철학자들이 말하는 이른바 장애의 ‘현상학phenomenology’에 주목해야 한다고 주장한다. “환자들은 그저 자신이 죽었다고 얘기하는 것이 아니라 ‘전혀 존재하지 않는다’고 명확하게 진술합니다.” 명백히 살아 있는 사람이 존재하지 않는다고 주장하는 것이 논리적으로는 불가능해 보이지만, 이것은 분명 코타르증후군 현상학의 일부다.

(중략) 데카르트의 이름을 딴 대학교에서 쥘 코타르를 연구한다는 것이 흥미로웠다. 코타르의 이름을 딴 이 망상은 과연 데카르트의 사상을 어떻게 받아들일까? 코타르증후군 환자는 “나는 생각한다, 고로 존재하지 않는다”라고 말할까? ---「1장. 나는 죽었다고 말하는 남자」중에서

몇 년 뒤(그리고 알츠하이머병 진단을 받고 나서), 클레어가 아버지와 함께 작은 해안가 마을의 시내를 걸어 지나가는데 교회 앞에서 행사를 하고 있었다. 그곳에는 요트 모형이 진열되어 있었다. 아버지가 그것을 집어들었다.

“아버지는 모형을 들여다보고 또 보았어요. 그 모형에 흥미를 느끼신 거죠. 하지만 나는 아버지가 왜 그 모형에 흥미를 느끼는지 스스로 확신하지 못한다는 것 또한 알겠더군요. 아버지가 어떤 말을 해서가 아니라 그저 몸놀림에서 느낀 거예요. 아버지는 뭔가 바라보는 듯한 표정이었지만, 내가 보기에 뭔가 이해하는 기색은 전혀 없었어요.”

한때 유능했던 항해사는 더 이상 배를 기억하지 못했다. ---「2장. 나의 이야기를 모두 잃어버렸을 때」중에서

시간이 흐를수록 패트릭은 다리에 대한 생각 때문에 힘들었다. “어떻게 이 다리를 없애지? 내가 무엇을 할 수 있을까? 어떻게 할 수 있지? 다리를 없애다가 죽고 싶진 않아.” 절단된 사람의 사진뿐 아니라 더 나쁘게는 길거리에서 절단된 사람을 봐도 감정이 슬슬 올라오기 시작했다. “그냥 미치겠더라고요. 한번 보면 며칠 동안 어떻게 하면 내 다리를 없앨 수 있을까 하는 생각밖에 들지 않았어요.” 그는 불안을 못 이겨 신과 흥정했고 악마와 협정을 맺었다. “내 다리를 가져가서 누군가를 구해주세요.” 그는 애원했다. 그렇게 45년 동안을 고통받았지만 어느 누구에게도 말하지 않았다. 외로움을 견디기 힘들었다.

(중략) 마침내 그들은 만났다. 그 워너비는 패트릭에게 절단을 갈구하는 다른 사람들 이야기를 해주었다. 패트릭은 구원받은 느낌이었다. “오 세상에, 나만 그런 게 아니었군. 나는 미친 게 아니었어.” ---「3장. 한쪽 다리를 자르고 싶은 남자」중에서

조현병이 발병하면 어떤 일이 일어나는지를 알아내는 데 새스와 파르나스가 실마리를 제공해준 대목이 바로 이 부분이다. 그들은 조현병이 일종의 ‘과다자기반영’과 관련이 있다고 주장한다. 자기 자신의 측면으로만 과도하게 주의가 집중되고, 다른 것들은 주의를 받지 못한 채 그냥 존재한다.

(중략) 자신이 일을 일으키는 실체라는 느낌, 자각의 주체인 독립체로서의 느낌이 줄어드는 것이다. 새스는 이렇게 썼다. “의식적이고 체화된 주체로서 자신의 존재를 경험하는 일은 매우 근본적이어서, 이에 대한 어떠한 설명도 공허하게 들리거나 동어반복으로 들릴 위험이 있다. 하지만 그 경험의 빈자리는 뼈저리게 느껴질 수 있다. ---「4장. 내가 여기에 있다고 말해줘」중에서

뇌에 관해 우리가 알게 된 것들의 대부분은 의식이 있는 상태에서 자신의 뇌를 활성화시키도록 허락한 용기 있는 환자들로부터 왔다. 블랑케는 우뇌의 각회angular gyrus에 놓인 전극 하나를 자극했을 때 환자가 이상한 느낌들을 보고하는 것에 주목했다.

자극전류가 낮았을 때 그녀는 “침대 속으로 가라앉는”다거나 “높은 곳에서 떨어진다”고 보고했다. 블랑케 연구팀이 전류를 높이자 그녀는 유체이탈을 경험했다. “침대에 누워 있는 나를 그 위에서 내려다보고 있어요”라고 그녀는 말했다. 각회는 전정피질vestibular cortex(우리 몸의 자세와 균형감에 관여하는 전정계로부터 입력신호를 수용한다) 가까이에 있다. 블랑케는 어떤 이유에서인지 전기자극이 촉각과 전정신호 같은 다양한 감각의 통합을 방해하고 있었고, 이것이 유체이탈을 일으켰다고 결론지었다. ---「7장. 침대에서 자기 몸을 주운 사람」중에서

고요한 확실성, 고조된 각성, 그리고 시간이 천천히 흐르는 느낌들이 또한 신비주의적 경험들을 설명하는 근거가 된다는 것은 묘한 일이다. 피카르의 환자들은 자신의 발작에 확실하게 종교적 의미를 부여하기도 했다. “내 환자들 중 일부는 신을 믿지 않는 불가지론자인데도 그러한 발작을 경험하고부터 신앙과 믿음을 갖는 것을 이해할 수 있다고 말했어요. 왜냐하면 거기엔 뭔가 영적 요소가 있으니까요. 신비주의적 경험을 한 사람들은 어쩌면 과거에 황홀경 발작을 실제로 겪었는지도 몰라요.”

이것은 그런 경험들의 흥미로운 역설이다. 자신과 주위 환경에 대해 자아인식이 높은 사람이 동시에 자신과 세계의 경계가 녹아버리는 것처럼 느끼면서, 모든 것이 하나가 된 일체감을 갖는다는 것이다.

대체 무슨 일이 일어난 것일까? 미하이 칙센트미하이는 저서 《몰입: 미치도록 행복한 나를 만난다》에서 몇 가지 실마리를 던져준다.

(중략) 우리는 모든 것이 시작된 곳에서 이 질문을 스스로에게 던지며 끝을 맺을 것이다.

‘나는 누구인가?’ ---「8장. 모든 것이 제자리에」중에서

“내게 가장 큰 의문은 이것입니다. 이인증을 장애로 볼 것인가, 아니면 달라진 마음 상태로 볼 것인가, 일종의 깨달음의 여정이 시작되는 것으로 볼 것인가? 마침내 나는 단순히 인식에 일어난 변화로 바라보게 됐어요. 세상에 대한 관점이 바뀐 것이죠. 자아라는 것이 모든 존재에 비해 얼마나 덧없고 작은 것인지 깨달았어요.”

물론, 아부걸이 하고 있는 작업이 가능하려면 어느 정도의 인지적 능력이 있어야만 한다. 심각한 조현병이나 자폐증, 코타르증후군을 앓는 사람들은 불행하게도 자신의 현상적 자아로부터 도망칠 수 없다.(중략)

하지만 조현병, 이인증, 어쩌면 BIID까지 이 증상을 경미하게 겪고 있는 사람들이라면 자아의 본질에 관한 통찰을 얻음으로써 치료적 도움을 얻을지도 모른다. 하지만 그러한 통찰로부터 도움을 얻을 수 있는 사람은 자아에 관한 병이 있는 사람만은 아니다. ---「에필로그. 아무 데도 없고 어디에나 있는 ‘나’」중에서

출판사 리뷰

★“올리버 색스를 좋아하는 사람이라면, 아난타스와미의 이 책에도 푹 빠질 것이다.” _ 《라이브러리 저널》

알츠하이머병 · 코타르증후군 · 조현병 · 이인증 · 자폐스펙트럼장애 · 유체이탈…

8편의 이야기로 들여다본 이상하고 놀라운 ‘자아’의 세계

이 책에는 인간의 ‘자아’와 ‘자기감’이 지닌 놀라운 힘과 그림자를 보여주는 최신 신경과학계의 발견이 집대성되어 있다. 아직 자아를 둘러싼 신경과학적 원리는 풀리지 않는 수수께끼다. 한국어판 부제에 쓰인 ‘자아의 그림자’란 정면으로 볼 수는 없지만 매 순간 존재를 드러내는, ‘자아’의 오묘하고 불가사의한 특성을 나타낸다. 우리는 언제나 자아의 뒷모습만을 좇을 뿐이다.

아난타스와미는 보통 사람들이 겪는 일상과는 전혀 다른, 상상할 수 없는 방식으로 자아를 경험하는 사람들을 만난다. 8편의 이야기는 같은 질문을 향한다. 우리에게 너무도 익숙한 ‘자아’가 사라지면 어떤 일을 겪게 될까? 내가 누구인지 말할 수 있는 능력, 내 몸과 행동이 나로부터 비롯된다는 개념, 심지어는 내 정신이 내 몸을 벗어날 수 없다는 당연한 사실조차 불확실해진다.

코타르증후군을 앓는 사람은 자신이 죽었다고 살아 있는 입으로 말하며, 자폐스펙트럼장애 환자는 자신과 타인의 경계를 이해하지 못한다. 알츠하이머병에 걸린 노인은 기억을 천천히 잃어간다. 신체통합성장애를 가진 남자는 자기 다리를 스스로 자르고 싶어하며, 건물에서 뛰어내린 조현병 환자는 다른 누군가가 죽으라고 명령했다고 생각하며, 이인증을 겪은 여자는 현실을 꿈속처럼 느꼈다. 유체이탈을 경험한 남자는 운전을 하다가 도로 위에 서 있는 스스로를 보았고, 황홀경 발작을 겪는 사람은 자아가 사라지고 세계와 하나가 되는 경험을 했다. 이들에 대한 정신의학, 뇌과학, 신경과학자들의 연구를 통해 우리는 자아가 뇌와 우리의 몸으로부터 분리될 수 없다는 사실을 깨닫는다. 동시에 ‘나(자아)란 진정 무엇인가?‘에 대한 답은 점점 복잡해져 간다.

아난타스와미는 흔하기도 하고 기이하기도 한 정신병리들과 그것을 앓는 사람들의 이야기를 하나하나 둘러본다. 책장을 넘길수록 자아와 연결된 몸, 정신, 기억, 의식은 더욱 흩어진다. 자아의 꺼풀을 들추는 면밀한 인터뷰를 읽다 보면 우리가 ‘내가 누구인지’ 생각하는 방식이 송두리째 바뀔 것이다. 이 책에 등장하는 사람들은 우리가 흔히 ‘나 자신’이나 ‘내 것이라고 여기는 것’ 일부나 전부를 잃었다. 누군가는 다리를 잘라야만 했고, 누군가는 감정이나 일생의 이야기를 잃었다. 가장 소중한 ‘나’를 잃은 이들의 이야기는 가장 선명하게 ‘자아’의 존재를 드러낸다.

‘나’는 무엇이며 어디에 있는가? 무엇이 ‘나’를 비로소 나답게 만드는가? 과학과 철학의 경계에서, 어쩌면 오늘날 가장 중요한 질문에 답하다 자아라는 난제에 대한 과학의 도전은 우리를 더 먼 곳으로 이끈다.

알츠하이머병에 관한 연구 덕분에 과거를 기억할 때 사용하는 뇌 부위가 미래를 사고할 때에도 쓰인다는 사실을 발견하고, 기억이 서사적 자아를 만드는 과정을 명확하게 밝혔다. 한편 사회적 의제로 떠오른 조현병을 자아의 관점에서 연구함으로써, 이 질환을 더욱 섬세하게 이해하며 새로운 치료적 접근법을 발견한다. 유체이탈이라는 섬뜩한 경험을 탐구하며 우리는 뇌가 일종의 ‘예측기계’로서 실제 지각과 예측된 신호 간의 오차를 통해 ‘몸’과 ‘나’를 인식한다는 사실을 밝혀냈다.

이제 ‘자아’는 두꺼운 철학책 속 추상적인 숙제를 넘어서, 우리의 뇌와 몸, 마음, 정신과 불가분한 구체적인 실체로서 가까워졌다. 그렇다면 여기서 한발 더 나아가 묻지 않을 수 없다. 자아가 우리를 이루는 모든 것과 연결된다면, 독립적인 ‘자아’라는 것이 실제로 존재하기는 하는가? 우리가 그토록 찾기 위해 분투하는, ‘진정한 나’란 있는가?

진화적으로 ‘자아’는 인간의 인지와 경험을 효율적으로 통합하고 생존력을 키우기 위해 등장한 기능이다. 시간이 흐르며 ‘자아’는 때로 인간을 인간으로 만드는 모든 아름다움을, 때로 지나친 오만과 ‘나’에 대한 집착 그리고 파괴적인 결말을 불러왔다. 오늘날 번뇌와 욕심을 덜어내는 ‘무아’, 나를 잊음으로써 오히려 나에게 집중하는 ‘몰입’이나 ‘마음챙김’ 모두 ‘자아’의 논의와 연결된다. AI의 등장으로 ‘자아’는 인간이라는 특별함 혹은 보편성을 찾는 이들 사이에서 더욱 중요한 논점이 되었다. 이제 과학자들은 ‘자아는 존재하지 않는다’는 명제에 대체로 동의한다. 그럼에도 불구하고 끊이지 않는 ‘자아’에 관한 논쟁은, 역설적으로 ‘자아’가 기능적으로 우리 삶에 얼마나 중요한지 보여준다. 별 말썽 없이 몸 안에 머물며 자아와 친밀하게 연결되어 있었다면, 아마 우리가 가진 것들의 가치를 느끼지 못할 것이다. 하지만 자아는 우리가 한 사람의 인간이라는 감각, 나를 나로 만드는 감각에서 필수적이다. 자아는 인간다운 삶, 행복의 조건을 결정한다.

자아를 찾는 여정 속에서 아닐 아난타스와미의 대답은 일관적이다. 다양한 정신병리의 ‘현상학’(과연 ‘나’를 잃어버린 사람들은 이 세상과 자기 자신에 대해서 어떻게 느끼고 무엇을 경험하는가)을 비롯해 심리학과 신경과학의 연구결과들을 한데 모아가면, 우리는 어느새 ‘자아는 어디에도 존재하지 않으면서 동시에 모든 곳에 존재한다’는 결론에 이른다.

역자 변지영

작가, 임상·상담심리학 박사. 차의과학대학교 의학과에서 조절초점이 정신건강에 미치는 영향에 관한 연구로 박사학위를 받았다. 신경과학의 최근 발견들을 토대로 심리학 이론을 재해석하는 작업을 하면서 『이토록 뜻밖의 뇌과학』과 『나를 잃어버린 사람들』을 번역했다. 지은 책으로 『내 마음을 읽는 시간』 『내 감정을 읽는 시간』 『항상 나를 가로막는 나에게』 『아직 나를 만나지 못한 나에게』 『좋은 것들은 우연히 온다』 『때론 혼란한 마음』 등이 있으며 『내가 좋은 날보다 싫은 날이 많았습니다』는 대만에서도 출간되었다. 현재 직장인들의 정신건강 증진과 자기조절 역량 강화를 위한 심리교육 모델을 개발하고 강의하고 있다.

기계는 왜 학습하는가 - AI를 움직이는 우아한 수학

(아닐 아난타스와미 2024b)

• Why Machines Learn: The Elegant Maths Behind Modern AI
• 아닐 아난타스와미 노승영

책소개

“걸작” 2024년 노벨 물리학상 수상자 제프리 힌턴 강력 추천 AI가 구현하는 놀라운 세상을 떠받치며 미래를 만들어갈 핵심 수학!

2024년 챗GPT의 마법 같은 등장은 빠르게 모두의 관심사를 장악했다. AI가 길을 찾아주고, 음악을 추천하고, 그림을 그려주고, 문서를 정리해주는 수준에서 도약하여 정보를 “스스로” 찾아서 알려주고 질문에 “생각해서” 대답하는 수준에 이른 것처럼 보였기 때문이다. 과연 AI는 진짜 생각하는 기계가 된 것인가? AI로 인해서 우리 사회는 어떻게 달라지고, 우리의 삶은 또한 어떻게 될 것인가에 대한 장밋빛 기대와 어두운 우려가 공존하고 있다. 과학저술가 아닐 아난타스와미의 이 책은 오늘날의 AI를 있게 한 알고리즘을 구성하는 핵심 수학을 상세하게 살펴봄으로써 기계 안에서 어떤 과정이 작동하고 있는지를 선명하게 제시한다.

이 책에서는 수십 년간 “기계 학습machine learning” 연구자들에게 활력과 흥분을 선사한 정교한 수학 원리와 알고리즘을 설명한다. 기계 학습이라는 방대한 분야에서 구사하는 알고리즘에는 비교적 간단한 수학이 쓰인다. 수백 년을 거슬러 올라가는 이 수학은 고등학교나 대학 저학년 때 배우는 것들로, 선형 대수, 미적분, 베이스의 정리, 가우스 분포(및 종형 곡선) 등이다. 이 책은 기계 학습 분야를 떠받치는 핵심적 수학 개념이라는 렌즈를 통해서, 로젠블랫의 퍼셉트론에서부터 현대의 심층 신경망(인공 신경세포라는 연산 단위의 정교한 연결망)에 이르는 여정을 들려준다. 1950년대의 비교적 단순한 개념을 이해하면서 수학과 친숙해진 뒤에는 조금씩 난도를 끌어올려 오늘날 기계 학습 시스템을 떠받치는 전문적인 수학 원리와 알고리즘을 살펴본다. 이 과정은 우리가 기계에 불어넣는 어마어마한 힘을 이해하는 데에 필요한 최소한의 이론적, 개념적 지식을 펼쳐 보인다. 학습하는 기계의 작동원리와 그 바탕을 파악할 수 있도록 돕는 이 책을 통해서 독자들은 비로소 AI의 정체를 이해하고 AI로 가득해질 미래를 자신 있게 맞이할 수 있을 것이다.

프롤로그

DONE 제1장 패턴을 찾고 말 테다

Desperately Seeking Patterns

• 콘라트 로렌츠 - 생태학자 - ‘각인 Imprinting’
• 1973년 노벨 생리의학상 - 개별적, 사회적 행동 패턴의 형성과 인식에 대한 발견

각인 imprinting

패턴 patterns

[2025-05-29 Thu 09:20]

• 유사성: 두개의 빨간색 물체 각인 : 같은 색을 따라감
• 비유사성: 다른 물체 (정사면체와 원뿔) 따라감

제2장 여기에선 모두가 숫자에 불과하다

제3장 그릇의 바닥

제4장 십중팔구

제5장 유유상종

제6장 행렬에는 마법이 있다

제7장 커널 밧줄 탈출쇼

제8장 물리학의 소소한 도움으로

제9장 심층 학습의 발목을 잡은 사람(실은 아님)

제10장 오래된 신화를 깨뜨린 알고리즘

제11장 기계의 눈

제12장 미지의 땅

에필로그 감사의 글 인명 색인

출판사 리뷰

제1장에서는 1950년대 말엽 프랭크 로젠블랫이 개발한 퍼셉트론을 만난다. 현대 AI의 시작으로 일컬어지는 퍼셉트론은 데이터에 숨겨진 패턴을 유한한 시간 안에 반드시 찾아내는, 즉 데이터를 살펴보는 것만으로 패턴을 학습하는 최초의 쓸 만한 ‘뇌 기반’ 알고리즘이다. 퍼셉트론은 1943년에 철학자 성향의 40대 중반 신경과학자와 10대 영재가 발표한 논문에 그 뿌리를 두고 있다. 이 둘은 뇌가 연산 장치라면, 인간의 뇌 신경세포를 모방하여 단순한 계산 모형인 인공 신경세포를 만들 수 있을 것으로 생각하고 뉴로드(neurode. 신경세포neuron + 분기점node)라는 인공 세포를 구현했다.

심리학자였던 로젠블랫은 이를 바탕으로 세포가 직접 학습을 할 수 있는 퍼셉트론을 개발하여 발표했다. 퍼셉트론은 데이터 집합을 학습하여 선형적으로 분리할 수 있는 선형 분리 초평면을 반드시 찾아냈다. 이와 같은 퍼셉트론은 신경과학자들이 생각한 인간 신경세포의 작동방식을 모형화한 것이었기 때문에 신비로움을 풍겼으며, 언젠가 AI의 장밋빛 미래가 실현되리라는 기대감을 불러일으켰다. 예를 들면, 퍼셉트론은 특정 사람들의 키와 몸무게 데이터가 주어지면, 이를 학습해서 이 사람들을 비만과 비만이 아닌 사람으로 분리할 수 있는 기준을 반드시 찾아냈고, 새로운 사람의 키와 몸무게가 주어졌을 때 그가 비만인지 아닌지를 분류할 수 있었다.

제2장에서는 1865년 9월 아일랜드의 수학자 윌리엄 로언 해밀턴을 만나러 더블린의 로열 운하 다리로 떠난다. 그곳에서 기계 학습의 핵심이 된 한 스칼라scaler와 벡터vector라는 수학 개념을 만난다. 벡터를 이해하면 퍼셉트론의 학습 방식을 알 수 있다. 퍼셉트론은 데이터에서 가중치와 분리 초평면을 찾는데, 이는 벡터 개념을 이용하여 데이터 점과 초평면의 상대적 거리를 찾는 것과 관계가 있다. 제3장은 계곡의 바닥으로 내려가는 최단 거리를 찾는 과정을 살핀다. 즉 발생하는 오차를 최소화하는 방법을 찾아내는 과정을 따라간다. 1956년 다트머스 대학교에서 개최된 첫 AI 대회를 마치고 돌아온 버나드 위드로는 대학원생 호프와 함께 적응 필터의 잡음을 줄이는 방법을 고민하다가 최소 제곱 평균least mean squares, LMS 알고리즘, 즉 알고리즘이 함수의 최솟값에 다가가는 방법을 이용해서 어떻게 신경세포를 훈련할 수 있는지를 깨달았다. 오늘날 심층 신경망은 엄청난 수의 가중치를 사용하는데, 전부 경사 하강법을 훈련에 이용한다.

확률을 다루는 제4장에서는 “0.8의 확률로 1701년 태어났다”라고 전해지는 토머스 베이스를 만나 불확실한 상황에서 수학적으로 엄밀하게 결론을 도출하는 방법, 즉 베이스 정리를 살펴본다. 베이스 정리는 확률 통계라는 분야를 낳았으며, 250년 가까이 지난 지금 기계 학습의 어마어마한 원동력이 되고 있다. 제5장은 베이스 정리를 토대로 하는 최적 분류자 못지않은 효율을 발휘하는 최근린법nearest neighbor, NN 알고리즘을 배운다. 먼저 19세기 런던을 휩쓸었던 콜레라 발병 구역을 정리하여 전염병학에 엄청난 기여를 한 존 스노라는 의사를 통해서 강력한 기계 학습 알고리즘의 또다른 개념적 핵심을 알아본다. 존 스노는 콜레라가 발병한 지역과 사망자 수를 지도에 기록하여 그 상관관계를 파악함으로써 그 병의 원인이 마을의 한 “우물”에서 비롯되었음을 밝혔다. 이 문제를 더 일반적으로 표현하자면 가장 가까운 이웃을 찾는 일이라고 말할 수 있다. 이는 패턴 인식을 위한 극도로 중요한 알고리즘이 되었다. 패턴 인식은 기업들이 우리에게 책이나 시계나 영화를 권하고 싶을 때 쓰는 방법으로 우리를 (책이나 영화에 대한 취향에 따라) 고차원 공간의 벡터로 나타내고 우리의 가장 가까운 이웃을 찾아 그들이 무엇을 좋아하는지 파악한 다음, 그 책이나 영화를 우리에게 권하는 것이다.

제6장에서는 독일의 빼어난 수학자 다비트 힐베르트를 만나 행렬의 마법을 경험하게 된다. 또한 엄청난 수의 데이터를 다루는 주성분 분석이라는 간단하고 우아하고 탄탄한 방법, 다시 말해서 고차원 데이터를 훨씬 적은 축에 투영하여 데이터가 가장 많이 변이하는 차원을 찾는 법을 알아본다. 제7장에서는 데이터를 나누는 선형 경계, 즉 분리 초평면을 찾는 과정에서 더 나은 것을 얻는 방법을 찾은 연구자들을 만난다. 연구소 동료인 블라디미르 바프니크와 번하드 보저 그리고 그의 아내 이자벨 귀용은 “커널 수법kernel trick”을 이용해서 무한 차원 공간에서는 물론이고 최적의 분리 초평면을 찾는 알고리즘을 개발하여 현대 알고리즘 개발의 돌파구를 열었다. 프랭크 로젠블랫이 고안한 퍼셉트론 알고리즘은 분리 초평면을 찾을 수 있다. 그러나 분리 초평면이 무한히 존재하는데 그중 더 나은 것은 어떻게 찾을 것인가? 그것이 바로 이들이 적용하고자 한 커널 수법이다. 바프니크의 1964년 최적 한계 분류자와 커널 수법의 조합은 엄청난 위력을 발휘했다. 이제 넘보지 못할 데이터 집합은 하나도 없게 되었다.

제8장은 “홉필드 망”을 만들어 “신경망” 연구를 부활시킨, 물리학을 전공한 신경생물학자 존 홉필드의 이야기를 들을 차례이다. 그러기 전에 이 책은 먼저 물리학의 세계에 살짝 들어가서 자기 현상을 이해하고 자기 모멘트, 스핀spin이 무엇인지 소개한다. 이는 연상 기억과 대칭, 교란, 에너지 안정성 등의 개념으로 이어지며, 단층 신경망인 퍼셉트론의 한계를 뛰어넘을 다층 신경망을 학습하는 방법을 개발하기에 이른다. 제9장에서는 심층 학습, 그러니까 층이 세 개(입력층, 은닉층, 출력층) 이상인 심층 신경망에 대한 찬사와 비난을 동시에 받고 있는 조지 시벤코를 만난다. 그는 1989년 논문에서 은닉층이 하나뿐인 신경망에 충분히 많은 신경세포가 주어지면 어떤 함수든 어림할 수 있음을 밝혀냈는데, 이는 입력을 우리가 원하는 출력으로 전환할 수 있다는 뜻이다. 그러나 그의 논문이 은닉층 하나만 제시했다는 오해를 받기도 했다.

제10장은 심층 신경망의 훈련을 가능하게 해준 알고리즘인 “역전파backpropagation”를 다룬다. 심층 학습 혁명의 핵심 인물인 제프리 힌턴이 심리학자 데이비드 러멜하트, 전산학자 로널드 윌리엄스와 시작한 공동 연구를 살펴보고, 미분, 도함수, 연쇄 규칙의 잔잔한 강물에 발을 담근 후에는 신경망이 저지른 오류를 연쇄 규칙을 이용하여 역전파하는 방법을 살펴보며 역전파의 위력을 체감하게 할 것이다. 제11장은 기계에 시력을 부여하기 위한 여정을 따라간다. 고양이의 뇌에 전극을 심어 뇌의 활성도를 알아보는 실험을 거쳐 이미지 인식을 위한 합성곱 신경망을 도입한 얀 르쾽에게 이르게 된다. 또한 그래픽 처리 장치(GPU)를 이용한 심층 신경망의 발전으로 이제는 이미지 인식이 컴퓨터 시각, 자연어 처리, 기계 번역, 의료 영상 분석, 금융 데이터 패턴 인식 등 다방면에서 널리 쓰이고 있다.

마지막 제12장 “미지의 땅”에서는 심층 신경망의 현재를 확인하고 앞으로의 과제와 신경망이 가져올 미래를 전망한다. 이 책은 AI가 내놓는 엄청난 결과물 이면에 있는 단순하지만 우아하고 강력한 수학 원리를 핵심 위주로 살펴본다. 독자들의 이해를 돕기 위해서 많은 그래프를 이용해서 수학 개념을 시각화하고, “수학적 코다”라는 절에서는 수학의 원리를 간결하게 정리하여 증명한다. 그래프와 수식의 바다에서 독자들은 AI를 움직이는 핵심적인 수학 개념과 원리를 파악함으로써 현재 엄청난 속도로 발전하고 있는 AI를 보다 선명하게 이해하게 될 것이다.

추천평

“신경망 개발에 대한 책 중에는 기본이 되는 수학을 설명하는 것도 있고 사회사를 설명하는 것도 있다. 이 책은 수학을 사회사의 맥락에서 제시한다. 걸작이다. 저자는 수학을 초보자도 이해할 수 있도록 설명하는 솜씨가 빼어날 뿐 아니라 사회사를 생동감 있게 표현하는 능력도 뛰어나다.”

• 제프리 힌턴 (2024 노벨 물리학상 수상자, 전직 구글 부사장, 토론토 대학교 명예교수)

“이 책을 몇 분만 읽으면 자신의 시냅스 가중치가 갱신되는 것을 느낄 수 있다. 다 읽고 나면 제 나름의 심층 학습을 성취하며 아울러 깊은 쾌감과 통찰도 얻게 된다.”

• 스티븐 스트로가츠 (코넬 대학교 수학과 교수, 『미적분의 힘』 저자)

“현재 벌어지고 있는 AI 혁명이 궁금하다면 딴 데 눈 돌리지 말라. 방대하면서도 흥미진진한 이 책에서 아닐 아난타스와미는 인공지능 개념의 기원과 관련 방정식, 의학과 양자물리학을 탈바꿈시킬 잠재력까지 사실상 우리 삶의 모든 측면을 아우른다. 인공지능의 가능성과 한계를 둘 다 이해하고 싶은 사람에게 필독서이다.”

• 자비네 호젠펠더 (물리학자, 『물리학은 어디까지 설명할 수 있는가』 저자)

“이 책은 현대 기계 학습의 바탕이 되는 수학과 더불어 이 분야와 선구적 연구자들의 생생한 역사를 쉽고 재미있고 명쾌하게 설명하는 역작이다. AI가 세상에 미치는 영향이 커져만 가는 지금 이 책은 이 불가사의한 기계의 뚜껑 아래 무엇이 있는지 깊이 이해하고 싶은 사람들에게 귀중한 길잡이가 되어줄 것이다.”

• 멜러니 미첼 (산타페 연구소 교수, 『인공지능』 저자)

“생성형 AI와 그 토대가 되는 기계 학습은 마이크로프로세서, 인터넷, 스마트폰 못지않게 획기적인 발명품이다. 하지만 극소수의 전문가 말고는 누구도 그 작동 원리를 이해하지 못한다. 아난타스와미는 이 혁명적 발전을 떠받치는 수학을 자상하고 직관적이고 인간 중심적으로 소개하여 신비를 걷어냈다.”

• 피터 E. 하트 (AI 선구자, 기업인, 『패턴 인식』 공저자)

“아난타스와미의 이 책은 현대 기계 학습의 기원을 탐구하는 흥미진진한 여정의 출발점이다. 빠져들 수밖에 없는 이야기를 풀어내며 AI 혁명을 추동한 거물들의 삶을 들여다보는 동시에 그 토대가 되는 정교한 수학 공식을 탐구한다. 그는 현대 AI의 뿌리를 추적하고 그 신비를 파헤치면서 밑바탕의 수학을 자상하게 소개한다. 복잡한 주제를 쉽고 흥미롭게 풀어냈기에 모든 독자에게 권할 만하다.”

• 비외른 오머 (뮌헨 루트비히막시밀리안 대학교 교수, 스테이블 디퓨전 최초 개발팀의 수장)

ethologists

What are ethologists?

Korean response (30 words or fewer): 에톨로지스트는 동물의 행동을 과학적으로 연구하는 학자입니다. 주로 자연 환경에서 동물의 행동 패턴, 상호작용, 진화적 의미를 관찰하고 분석합니다[2][4

• Citations: [1] https://en.wikipedia.org/wiki/Ethology [2] https://www.indeed.com/career-advice/career-development/how-to-become-ethologist [3] https://en.wikipedia.org/wiki/Category:Ethologists [4] https://careers.poultryscience.org/interview-questions/ethologist [5] https://www.ebsco.com/research-starters/health-and-medicine/ethology

로그

DONE comparison between Why Machines Learn: The Elegant Math Behind Modern AI and Essential Math for AI

[2025-05-29 Thu 15:40]

comparison between Why Machines Learn: The Elegant Math Behind Modern AI and Essential Math for AI 기계가 학습하는 이유 비교 현대 AI의 이면에 있는 우아한 수학 및 AI를 위한 필수 수학

https://www.perplexity.ai/search/comparison-between-why-machine-nZnBBlvtTLCp4ZExVC7_Lw

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