[일상] 질 보다는 양이 중요한 이유_유튜브 구독자
아인슈타인은 평생 240편의 논문을 썼다.
에디슨은 평생 1,039개의 발명 특허를 냈다.
모차르트는 평생 600곡을 작곡한다.
피카소는 평생 2만 점의 그림을 그렸다.
스티븐 스필버그는 뮤직비디오, 비디오 게임, TV시리즈, 영화를 비롯해 200편이 넘는 작품에 참여했다.
스티브 킹은 장편 50편, 단편 200편을 발표했다.
셰익스피어는 희곡 37편, 소네트 154편을 집필했다.
베토벤은 650곡을 작곡했다.
다산 정약용은 500권의 책을 집필했다.
바흐는 1,000곡이 넘는 음악을 작곡했다.
히가시노 게이고는 소설, 에세이, 동화를 비롯해 100권 이상의 작품을 출간했다.
세계 매출 1위 회사 '월마트'는 수억개의 품목을 박리다매한다.
알파고가 인간을 이긴 비결은 이렇다.
몬테카를로 방법. 쉽게 말해 우연 현상에 대한 통계 이용법이다. 랜덤으로 숫자를 발행하여 근삿값을 얻는 방식이다. 이는 기본적으로 확률 과정이다.
딥블루나 왓슨보다 알파고 기술에 사람들이 주목하는 이유다. 쉽게 말해 그 전까지 인공지능은 이런식으로 진행됐다.
"만약, A의 상황이 주어진다면 B로 대응하라'
특정 질문에 맞는 답을 검색하고 찾아주는 것이다. 그러나 알파고는 달랐다. 알파고는 무작위한 시행횟수를 늘려 확률을 계산하고 다음 돌을 놓을 위치를 선택한다. 쉽게 말해 랜덤으로 만들어지는 시행의 횟수를 무한대로 늘리는 것이다.
1부터 6까지 쓰여 있는 주사위에서 6이 나올 확륙은 6분의 1이다. 나머지가 나오면 실패라고 가정해보자. 주사위를 한 번만 굴린다면 6이 나올 확률은 여전히 6분의 1이지만, 시행횟수를 1만회, 혹은 무한대로 늘리면 빠른 연산 중에 반드시 6은 나온다. 시행횟수를 무한대로 늘리면 극한값은 '성공'에 수렴한다. 수렴한다는 것은 한없이 가까워짐을 뜻한다.
때로는 무식한 방법이 최고다. 시행 횟수를 늘리면 성공 빈도가 높아진다.
실패하던말던 계속 늘린다. 흔히 속된 표현으로 이를 '노가다'라고 한다. 모든 것은 노가다다. 질보다 양이다. 질은 양에서 출발한다. 실패는 성공의 어머니라고 하듯, 양에서 질이 태어난다. 앞서 말한 위인들의 업적 중에 특별하게 기억하고 있는 작품은 몇편이나 되나. 많지 않다. 엄청나게 많은 시행 횟수 중에 명작이 태어난다.
인간 게놈 프로젝트는 30억 쌍의 화학 염기를 해독하는 프로젝트였다. 이 프로젝트는 1980년대 중반에 시작했으나 2006년에 공식 종료됐다. 30년이 넘는 세월동안 연구팀은 유전자 구성 해독을 '노가다'로 풀었다.
1968년부터 착수한 '조선왕조실록'의 1차 번역은 1993년에 종료 됐다. 무려 26년이나 걸렸다. 이는 민족문화추진회와 세종대왕기념사업회가 번역작업 했는데, 말 그대로 눈으로 보고 번역하는 일이었다.
신약개발 프로젝트는 이름 상, 굉장히 그럴듯해 보이지만, 실제로 신물질을 찾아내기 위해서 배양된 바이러스나 암세포 배지 위에 엄청나게 많은 표본을 떨어뜨려 보고 전자 현미경으로 격자 내에 있는 바이러스와 암세포의 숫자를 세는 일이다. 표본을 바꾸고 세고, 다시 바꾸고 세고, 바꾸고 세기를 반복하는 일종의 '노가다'다.
인공지능이 사물을 인식하기 위해서, 기본적으로 노가다가 필요하다.
"당신은 로봇입니까?"라는 질문에 '아니오'라고 답하는 일을 해 본적 있는가. 이 질문에 대답하기 전에 기본적으로 '신호등'을 찾아 클릭하거나, '자동차'를 찾아 클릭해 본 적이 있는가. 혹은 알아보기 힘든 알파벳과 숫자를 썼던 기억이 있는가. 그 전까지 이런 행위는 필리핀이나 베트남과 같은 후진국에 외주를 주고 했던 노가다였다. '다양한 데이터 베이스'는 기계 학습에 필수적이다. 구글은 로그인하는 사용자에게 이 간단한 일을 넘김으로써 엄청나게 많은 데이터를 가져간다.
최첨단이고, 인공지능이고, 바이오고 뭐고..
기본적으로 질 보다 양이며, 대개 노가다가 근본이다.
모든 것은 노가다다. 모든 것은 양이다. 양에서 질이 나온다. 꾸준히, 그것도 빈번히, 자주하다보면 언젠가 된다.
