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딸의 여름방학 숙제는 가을부터 이미 아빠의 취미가 되었다.
딸하고 노는 시간과 도둑게 손에 올려놓고 노는 시간이 비슷해짐... ;;

집안과 딸에게 소홀해지면 이제 아내의 협상 수단은 도둑게가 되었다.
삶아서 국물을 내 버리겠다고... ㄷㄷ
그러면 나는 흙맛이 심해서 어차피 맛없다고 버티고,
그렇게 등짝스매싱 각? ㅋㅋ

그러나, 진정한 등짝스매싱 각은 바로...

외로워 보이는 유치원 출신 도둑게를 위해 소형 도둑게 두마리를 더 사고,
두달 전에 샀던 집도 세마리한테는 좁아서 더 큰 어항을 사고,
자갈이 마음에 안 들어서 흙 대용으로 코코피트를 사서 깔고,
은신처도 공평하게 하나씩 있어야 하므로 두개 더 사고,
자연에서 나무 타던 녀석들을 위해 유목도 사서 넣어 주었는데,

...정작 어항 뚜껑은 안 삼. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

도둑게는 매달려서 올라갈 수 있으면 어디든 기어올라가서 탈출한다고 한다. 
그래서 궁여지책으로...

어항을 택배로 배송받을 때 위에 덮여 있던 종이박스를 뚜껑 대용으로 쓰게 됐다. =_=
그리고 아직까지는 탈출한 적 없이 잘 지내고 있다. ㅋㅋㅋ

다만, 새로 산 두 마리를 소형으로 샀더니 생각보다 크기가 작더라는...

크기 차이가 너무 나면 큰 게가 작은 게를 공격하지는 않을까 걱정이 되는데, 다행히 아직까지 서로 공격하는 일은 없어 보인다. 그래도 자기들 나름대로 서열은 있는지, 제일 큰 도둑게가 아무 은신처에나 들어가면 원래 있던 작은 도둑게는 쫓겨난다. ㅜㅜ 불쌍하지만 공격 안당하고 평화롭게(?) 다른 은신처로 이사 가는 수준이니 괜찮은 것 같다.

도둑게가 세 마리가 되면서 이름을 하나씩 지어 줬다.
유치원에서 받은 제일 큰 녀석은 애플파이,
두번째로 큰 수컷은 허니마시멜로,
제일 작은 암컷은 애플망고 라고 딸아이가 직접 지었다.

제일 작은 애플망고는 딸아이가 귀엽다고 제일 좋아함. ㅎㅎ
게다가 움직임도 제일 많아서 사육장에서 이것저것 다 건드려 보고 다닌다.

귀여운 친구들 건강하게만 자라 주길... ㅎㅎ

여름에 처음 도둑게를 받아 왔을 때는 집안 살림이 손바닥만한 집, 분홍색 자갈, 장식용 야자수밖에 없었다.
그래서 얘가 하루종일 하는 일은 히키코모리처럼 우두커니 있다가 가끔 먹을거 넣어주면 먹고, 하루종일 집게로 자갈 옮기는 일이었다.

그리고 자갈과 물을 섞어서 반수생 환경으로 키우다 보니,
먹고 흘리고 똥싸면서 생기는 모든 부산물이 자갈 틈에 다 들어가는 문제가 생겼다. ㅠㅠ
물만 갈아주는 게 아니라 자갈도 매번 씻어 줘야 했다.
안 그러면 냄새가 심해지고, 이런 환경에서는 금방 폐사하지는 않을까 걱정되는 수준이라... ㄷㄷ

불쌍해 보여서, 마트 가는 날에 은신처, 타넘을 수 있는 돌, 물통, 이것들을 다 집어넣을 수 있는 크기의 새로운 집을 샀다. 

최근 시세로 도둑게 한마리에 5천원쯤 한다던데, 위의 물건들 다 샀더니 3만원 넘음...
자기 몸값의 6배를 들여서 집을 해준 셈인데...
나도 내 연봉의 6배 되는 집에 가고싶다!! ㅋㅋ

어쨌든 물과 육지를 명백히 분리해 주니 자갈이 오염이 덜 돼서 관리가 훨씬 편해졌다.
도둑게 녀석도 가끔 물속에 푹 들어갔다가 나오면서 잘 지내는 것 같다.

이제 밥이나 잘 먹어주면 좋겠는데,
먹을 걸 넣어줘도 도통 먹지를 않는 거다.
알고보니, 낯가림 끝판왕임...
누가 지켜보고 있으면 얼음이 돼서 절대 안 먹다가,
인기척이 사라지면...

아주 신나게 씹고 뜯고 맛보고 즐기는 녀석 =_=
인터넷에 보면 주는 대로 받아먹는 도둑게도 많던데,
우리 언제 친해질 수 있을까?

딸아이가 유치원에서 여름방학 숙제로 도둑게 키우기 세트를 받아 왔다.
게가 음식(...)이 아니고 키우는 반려동물이라니?
아무튼 우리집에 들어온 생명이니 잘 키워야지 뭐 ㅎ

그런데...
유치원에서 도둑게를 받아온 날은 우리 가족이 여름 휴가를 시작하는 날이었고,
부모님 댁에 들렀다가, 제주도에 가서 5일 간의 여행을 시작하는 날이었다. ㄷㄷ
그렇게 우리의 가족이 되자마자 같이 여행부터 나니는 처지가 됨.

그렇게 도둑게는 우리를 만난 첫날부터 빨간 뚜껑의 A4용지보다 작은 상자에서,
삼시세끼 상추만 먹으며 (가끔 빵부스러기 같이 다른 것도 넣어줘 봤지만 편식함. 까탈스러운 녀석-_-)
차에 실렸다가 배에 실렸다가 호텔 방에 있다가, 일주일을 산넘고 물건너 같이 다녔다.

인터넷에 찾아 보니, 도둑게는 바다에서 어린 시절을 보낸 뒤에 해안가 근처 산에 올라와서 사는 육지게라고 한다. 음식은 아무거나 잘 먹는 잡식성이고, 가끔 민가의 부엌에 몰래 들어와서 밥을 훔쳐먹어서 도둑게가 되었다고... 특히 산속 생활에 적응한 게라서 나무를 잘 타는데, 그래서 다리끝이 다 뾰족해서 손에 올려두면 기어다닐 때마다 조금 따끔하다.

그래도 잘 물지도 않고 (처음에는 몇번 물긴 했지만), 손에 올려놓고 데리고 놀 수 있는 게 매력이다.

아쉬운 게 있다면, 처음부터 다리가 1개 부절된 상태로 받았다는 것. 그리고 초반에 핸들링 적응시키다가 반대편 다리 하나가 또 부절돼서 ㅠㅠ 다리 8개를 가진 게가 되었다. 탈피하면 새로 생길 테니 기다리는 수밖에.

지난 3월 말, 집 이사를 끝으로 길었던 대전에서의 생활을 정리했다.

태어난 곳 다음으로 긴 시간을 보내며 나의 20대와 대학원 생활, 결혼, 출산, 육아 등 중요한 이벤트가 모두 있었던 대전인데, 떠날 때는 진심으로 미련이 단 한톨도 남아 있지 않았다. 추억이 많았지만, 그만큼 내 영혼을 가장 많이 찌그러뜨려 놓은 곳이 대전이니까. 

세어 보면 결코 적지 않은 성과가 있었지만, 자괴감가 함께 파묻어버린 그보다 훨씬 더 많은 미숙한 연구 조각이 화석처럼 새겨진 곳. 모든 것을 내 탓으로 돌리자니 죽을 것 같았고, 모든 것을 남탓으로 돌리자니 내 부족한 역량이 적나라하게 드러났던 곳. 졸업 후 상황이 좋아질 것이라는 희망 하나만 가지고 결혼과 육아를 하며 가족에 대한 부채의식을 쌓았고, 실제로 부모님께 손 벌리고 카드 결제일이 돌아올 때마다 걱정하며 재정적 부채 역시 함께 쌓여갔던 곳. 나에게는 시간과 실력과 돈이 모두 부족했던 삶으로 점철된 곳이 대전이었다. (그래도 아내와 아이는 나의 극단적인 표현이 무색하게 대전을 즐겁게 지냈던 곳으로 생각해 주어서 다행이다.)

그렇게 십수 년 동안 썩지는 않았지만 미라처럼 말라비틀어져 가던 나에게 일어난 생활환경의 전적인 변화가 너무나 반가웠다. 홀가분하게 대전을 벗어난 후, 오로지 회사에서 일만 하고 남는 시간에는 집에서 쉬기만 하면서 내 머릿속에 들어찬 독기를 빼내듯, 해독의 시간을 보냈다. 아직도 우울증 약은 계속 필요하지만, 대략 10년 만에 잘 먹고 잘 자는 평범한 삶이 내게 주어져서 감사하다.

작년 한해 동안 나는 실패한 박사라는 생각이 머리에서 떠난 적이 없었는데, 요즘은 잊을 만하면 한번씩 불쑥 떠오르는 정도로 줄어들었다. 시간과 실력과 재정의 결핍 중에서 시간이 해결되었고, 재정도 조금씩 해결되기 시작하면서 이제서야 나 자신을 삐뚤어진 시각이 아닌 정상적인 시각으로 되돌아볼 수 있게 되었다고 생각한다.

지도교수는 졸업할 때 온전하게 증빙하지 못했던 내 '실력'을 만회할 수 있도록 아직도 연구에 코멘트를 해 주시고, 나는 일주일 중 겨우 3시간밖에 쓰지 못하지만 그 얼마 안되는 시간을 써서 논문 진도를 나가고 있다. 사실 평일 퇴근 후 저녁시간과 주말 전체 시간이 다 자유롭게 쓸 수 있는 시간이지만, 지금은 그 대부분의 시간을 가족에 쓰고 있다. 박사과정 내내 방치했던 가족을 향한 일종의 부채 상환이기 때문에 연구 시간으로 쓰면 안 되기 때문이다.

앞으로는 무리하지 않고 주어지는 시간 안에서 실력을 쌓아 가야겠다. Keep learning.

세상이 너무 빨리 변한다.

딥러닝을 필두로 하는 인공지능이 사람만큼 (아니 어쩌면 사람보다 더 뛰어나게) 특정 인물의 얼굴을 인식한다. 개와 고양이를 겨우 분류할 수 있게 된 것이 그리 오래 전 뉴스가 아닌데, 이제는 실시간 영상에서 미리 알고 있는 물체(자동차, 동식물, 인공 구조물 따위)를 인식할 수 있다. 물론 아직은 실시간 영상에서 인식하는 정확도가 아주 높지는 않지만, 고화질 비디오에서 화면에 보이는 모든 것을 평균 95%의 정확도로 인식해 내는 것은 시간 문제이다.

강화학습은 우리의 일상에 꽤 많이 침투해 있다. 스마트폰만 살펴 봐도 내가 눈치채지 못하는 사이에 결정과 행동을 학습하고, 다음 번에 스마트폰 화면을 켰을 때에는 적절한 화면 밝기와 진동 모드, 잠금화면 해제 여부 등을 나에게 먼저 추천해 주는 건방진(?) 수준에 이르렀다.

생산적 적대 신경망(Generative Adversarial Network; GAN)은 특정 화가의 화풍을 따라하면서 새로운 그림을 창조하고, 세상에 없는 음악을 만들어 내기도 하며, 특정 사람의 학습된 얼굴을 바탕으로 가짜 비디오까지 만들어 내는(deepfake) 수준이 되었다. 그로 인해 유명인의 가짜 영상을 만드는 등 벌써부터 폐해가 생겨나고 있다.
글 생성 쪽으로 집중한 GPT-2 [1]는 아무 주제나 영어 문장으로 던져 주면, A4 용지 두어장 분량의 글을 의외로 그럴 듯하게 작성해 낸다. OpenAI에서 800만여 개의 웹사이트를 학습한 결과물인 Lite version (...)만 공개하고, 그보다 더 큰 버전은 딥페이크와 마찬가지로 사회적인 폐해가 심할 것이라고 판단해서 비공개로 결정했다고 한다. "오픈"이라는 단어가 이름에 들어가 있는 단체에서 위험성 때문에 일부러 공개를 안 하는 것이 어이가 없지만, lite version이 생성해 내는 샘플만 읽어 봐도 생각보다 전문적인 느낌이 드는 문장과 그럴 듯한 흐름에 묘한 기분을 느끼게 된다. 물론 문장 간의 연결이 아직까지는 이상하고, 같은 맥락의 말을 여러 번 반복하는 등 궤변으로 보이지만, 이것이 lite version의 성능이고 정식 버전은 훨씬 더 강력할 것이다. 즉, AI가 그럴 듯한 가짜 글을 써서 사람을 설득시켜서 말도 안되는 결정을 내리게 하는 상황도 언젠가는 일어날 수 있는 일이 된 것이다.

현재는 인공지능 기술이 특정한 분야와 특정한 목적에 맞추어 개발되고 있고, 인공일반지능(Artificial General Intelligence; AGI)은 아직 없다. 그러나 각 분야에서 인공지능 기술이 보여 주는 놀라운 성능을 볼 때, 시간이 걸리겠지만 언젠가 만들어질 수도 있는 AGI가 인류에게 주는 사회적 영향력에 대해서는 최대한 보수적으로 바라봐야 하지 않을까?

오늘날과 같은 자유로운 사회에서 AGI를 개발하고자 하는 방향 자체를 막는 것은 불가능하고, 이미 시간적으로도 늦은 것 같다. 일각에서는(빌 게이츠, 일론 머스크 등) AGI가 지구상에 엄청난 재앙을 안겨다 줄 것이라고 경고하고, 다른 쪽에서는(레이 커즈와일 등) 아예 우리가 신인류로 업그레이드 되는 유토피아를 상상하는 엄청난 낙관론을 주장한다.

AGI가 어느 쪽으로 가던지 결국 그 방향을 최대한 올바른 방향으로 두고서 인류를 보호/보존하기 위한 노력은 세계적인 차원에서 계속될 것이다 (UN 같은 단체를 통한 개입이 필요할 것이다). 그보다 나는 AGI와 같은 존재가 보편적인 인간의 지성과 물리적 능력을 모두 뛰어넘게 되었을 때, 그리고 그 존재가 기계적으로 대량 생산이 가능할 때, 인류의 진정한 존재 목적과 의미는 무엇인지 묻고 싶다.

딥러닝, 강화학습, GAN 등의 근간이 되는 인공 신경망은 인간의 뇌 구조의 일부를 모방한 것이다. 거꾸로 생각해서 인간이 일상 생활 속에서 외부 자극을 받아들이고 신경 세포에 기억을 해 두고, 잠을 자면서 뇌의 활동을 통해서 신경 세포 간에 새로운 연결을 만들거나, 기존 연결을 강화시키거나 거꾸로 약화시키는 등의 작업을 거치고, 또다른 일상 생활 속에서 자신의 뇌를 사용하여 직관, 창의성 등을 발휘하며 살아 간다.

아직까지는 한 사람의 뇌를 인공 신경망으로 만들기에는 용량이 지나치게 커서 불가능한 것이 (딥러닝 기준에서 노드 수와 hidden layer 수가 현존하는 슈퍼컴퓨터 용량을 아득하게 뛰어넘는) 다행이지만, 인간의 뇌 속에서 뉴런을 통한 신경 물질의 전달 속도에 비해 압도적으로 빠른 컴퓨터의 신호 전달 속도는 어쨌든 저용량의 AGI라고 하더라도 산업적으로 상당히 뛰어난 생산성을 보일 것이다. 생산 활동을 하지 않는 인간 개인의 입장에서, 자신의 존재 목적과 의미를 찾지 못한다면, 좀더 멀리 보자면 더 나은 미래를 향한 희망을 상실한다면, 그리고 그런 인간이 매우 많다면?

내 생각에는 마지막으로 남는 것은 진부하게 들리겠지만 사랑일 지도 모르겠다. 서로 상호작용하고, 사랑하면서 기쁨을 느끼는 것. 인풋에 대해 특정 아웃풋을 극대화하기 위해서 내리는 판단이 아닌, 말 그대로 사랑하기 때문에 utility function의 결과값에 전혀 상관 없이 내리는 모든 결정만큼은 인공지능이 학습할 수 없기를 바란다.

[1] https://openai.com/blog/better-language-models/