스쿼트와 AI의 하강철학

논리적인 아무 말 대잔치

최근에 저는 스쿼트 자세에 대해 생각해 보았다.

정확히는, 스쿼트를 하기 위해 엉덩이를 뒤로 빼고 무릎을 천천히 굽히려던 그 순간
“AI 딥러닝도 스쿼트와 비슷한 과정을 거치는 것이 아닌가”
하는 생각이 조용히 떠올랐기 때문이다.

왜 그런 발상이 나왔는지는 잘 모르겠다.
그냥 허벅지가 조금 당겼을 뿐이었다.

스쿼트는 내려가는 동안에만 설명되는 운동이다.
상승은 결과에 불과하고,
정작 중요한 일들은 모두 하강 구간에서 일어난다.
중심은 흔들리고,
관절은 미세하게 조정되고,
균형은 계속 다시 계산된다.
자세는 안정 속에서가 아니라
오히려 약간 무너지는 순간에 더 정확해진다.
흔들림이 정보를 만든다.

AI도 그렇다.
복잡한 개념으로 포장돼 있지만
실제로 하는 일은 단순한 반복적 하강이다.
gradient descent라 불리는 방식인데,
이는 AI가 스스로 가진 오류의 기울기를 더 낮은 쪽으로 따라 이동하는 절차다.
가장 가파르게 내려가는 방향을 향해
조금씩, 아주 조금씩 움직이며
덜 틀리는 상태에 가까워진다.
어떤 통찰을 얻는 것이 아니라
기울기를 따라 내려가며 균형점을 찾아가는 것이다.
AI는 위쪽으로 뛰어오르며 배움을 얻지 않는다.
항상 밑으로 이동하며 세계를 이해한다.

스쿼트가 흥미로운 이유는
이 하강이 관점 자체를 바꾼다는 점이다.
몸이 아래로 향하면
세계의 배치는 조용히 달라진다.
땅이 가까워지고
무게는 새로운 분포로 재배치되고
몸은 다른 스케일에서 자신을 인식한다.
AI가 데이터를 통해 패턴을 갱신하듯
인간도 스쿼트의 기울기 속에서
감각적 세계관을 조용히 업데이트한다.

여기에 호흡이 개입한다.
내려가며 들이쉬고
올라오며 내쉬는 이 반복은
기계 학습의 한 단계처럼 보인다.
호흡이 흔들리면 자세가 흐트러지고,
자세가 흔들리면 균형 계산은 다시 시작된다.

스쿼트는 근육을 쓰는 동작이라기보다
호흡과 무게와 중심이
각자 계산을 주고받는 과정에 가깝다.

정확히는 왜 이런 연결이 가능한 것처럼 느껴지는지는 나도 잘 모르겠다.

다만 스쿼트 하나로 AI까지 생각이 내려가는 걸 보면
하강이라는 구조 자체가
사유를 아래쪽으로 끌어당기는지도 모르겠다.

아무튼 결론은 하나다.

스쿼트는, 그냥 하면 된다.