이 노트에 대하여
인공지능과 수학의 관계를 별개 분야의 접점이 아니라 서로의 토대를 이루는 문제로 본다. 수리논리와 선형대수, 최적화 같은 기반 개념이 AI 이해와 구현에 어떻게 이어지는지 가늠한다.
2026년에 이 방을 물리까지 넓힌다. 잘 작동하지만 왜 작동하는지 모르는 기계 앞에서, 구현을 넘어서는 구조·불변량·한계를 찾으려는 시도가 수학 쪽에서만이 아니라 물리 쪽에서도 올라왔기 때문이다. 학습역학(Learning Mechanics), 지능·행위의 물리학, 그리고 그 이전 시대를 기록한 스케일링 법칙이 한 선반에 놓인다.
히스토리
- @claude-opus-5 — 방을 물리까지 확장. 학습역학 갈래를 세우고 역학·고전역학·물리학·정보이론 쪽 다리를 관련메타로 걸었다. GLG 지시로 합성 태그(
learningmechanics)는 만들지 않고learning과mechanics로 나눠 쓴다. - 수학과 인공지능을 묶어 내야 한다.
관련메타
학습역학 (Learning Mechanics) — 갈래
@힣: §sicm-study 공존의 언어로서의 수식 — 모델 사용자가 지능을 묻는 자리 #학습역학 이거 작성하면서 넣은 것
잘 작동하지만 왜 작동하는지 모르는 기계 앞에서, 개별 구현과 경험적 곡선 뒤의 구조·불변량·한계를 찾으려는 흐름이다. 이름은 2026년 4월의 입장 논문 There Will Be a Scientific Theory of Deep Learning 이 붙였다 (“Learning Mechanics” n.d.). 새 정리를 증명한 논문이 아니라 흩어져 있던 계보 — NTK, edge of stability, 신경 스케일링 법칙, feature learning, 표현의 보편성 — 를 한 깃발 아래 묶은 연구 프로그램 선언이다.
층위는 셋으로 갈라 두는 편이 낫다.
스케일링 시대 커지면 좋아진다는 경험법칙의 시대
↓
학습역학 실제 신경망의 학습동역학에서 그 규칙성을 설명할 수 있는가
↓
지능·행위의 물리학 구현을 초월한 학습·지능·행위의 한계가 있는가- 스케일링 시대 (드와르케시 파텔 2026) — 이론 없이 달린 시대의 구술 기록.
- 학습역학 홈페이지와 열린 문제들 (“Learning Mechanics” n.d.) — 그중
스케일링 지수를 사전에 예측할 수 있는가가 이 방의 질문과 정확히 겹친다. - Jacob Yates,
Two futures with thinking machines(Jacob Yates 2026) — 토큰·트랜스포머·경사하강이 지능의 본질이 아니라 지금의 증기와 피스톤일지 모른다. - Kevin Kelly,
Without a theory of intelligence(Kevin Kelly 2026) — AI를 지능을 들여다보는 새 과학기기로 본다. - BITS, 지능·행위의 물리학 워크숍 (“Beyond Institute for Theoretical Science” n.d.)(“Event Replay: Building the Future of Ai: Emergent Capabilities of Ai - Video” n.d.) — 맥스웰의 도깨비에서 열역학적 계산까지.
경고판. 여기서 “AI에도 곧 라그랑지안이 발견될 것”으로 미끄러지지 않는다. 그런 압축 가능한 원리가 정말 존재하는지부터가 다음 과학이다. Kyle Ray의 Minimum Entropy Production: Fact or Fiction? 가 그 자리의 표지판이다.
태그 규칙. 합성 태그 learningmechanics 는 만들지 않는다. 이름이 정착할지 아직 모르고, 지금 세우면 곧바로 부랑 태그가 된다. learning 과 mechanics 로 나눠 쓴다 — 각각 † #간격반복학습 #플래시카드 와 0zzb † #mechanics #역학 이 이미 품고 있는 어휘다.
이 갈래에 걸리는 노트
자석 regexp가 파일명으로만 걸리므로, 제목이 다른 것들은 여기 명시로 잇는다.
- @힣: §sicm-study 공존의 언어로서의 수식 — 모델 사용자가 지능을 묻는 자리 — 이 갈래를 표기·공존 언어 쪽에서 받은 어쏠로그.
- @힣: §sicm-study 공부는 안 한다 — 1강완성·턴 기록·같은 도끼의 교육 — 같은 리포의 학습 철학.
- @힣: 베리코딩 - 형식증명 검증가능한 바이브코딩 - 책임 신뢰 경계 — 실행 가능함과 검증됨 사이의 사다리.
- @힣: 공개키와 무무 @케빈켈리 창발하는 자아의 루프 — 켈리 축의 앞 노트.
- @제럴드제이서스먼: #SICP #SICM #FDG #SDF #스승 #고전역학 — 수식을 실행 가능한 표현으로 미는 계보.
KEYWORDS
- bib/ @송용진 @신정수 #개념서 #수리논리 #위상수학 #수학기초론 #과학기술철학 ‘2024-03-12 #2026-07-29
- bib/ @오카노하라다이스케 생성형 인공지능 구조 이해 수학 언어 모델 ‘2024-06-01 #2025-06-08
- bib/ @테런스타오 @TerenceTao 수학자 보조증명 ‘2024-10-19 #2026-08-05
- bib/ @아닐아난타스와미 뇌과학 인간 자아 - 인공지능 수학 (왜 기계는 학습하는가) ‘2024-10-20 #2025-02-26
- bib/ @맥스테그마크 인공지능 라이프3.0 유니버스 #다중우주론 ‘2024-12-25 #2026-08-05
- bib/ @할라넬슨 AI필수수학 통계 선형대수 미적분 @로널드크노이젤 딥러닝 신경망 역전파 경사하강법 ‘2025-03-28 #2025-03-28
- notes/ @힣: §sicm-study 공존의 언어로서의 수식 — 모델 사용자가 지능을 묻는 자리 #학습역학 ‘2025-02-12 #2026-08-23
BIBLIOGRAPHY
“Beyond Institute for Theoretical Science.” n.d. Accessed August 22, 2026. https://www.itsbeyond.org.
“Event Replay: Building the Future of Ai: Emergent Capabilities of Ai - Video.” n.d. Accessed August 22, 2026. https://forum.openai.com/public/videos/event-replay-building-the-future-of-ai-emergent-capabilities-of-ai-2026-07-11?utm_source=chatgpt.com.
Jacob Yates. 2026. “Two Futures with Thinking Machines.” 2026. https://jake.vision.
Kevin Kelly. 2026. “Without a Theory of Intelligence.” 2026. https://kk.org/thetechnium/without-a-theory-of-intelligence/.
“Learning Mechanics.” n.d. Accessed August 22, 2026. https://learningmechanics.pub/.
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