안타깝게도 우리가 만든 앱은
매우 제한적인 기능만을 제공하고 있습니다.
여기에 더해서, 더 많은 기능을 추가하고 싶을 것입니다.
그런데 소프트웨어를 만드는 여정은
처음에는 쉽지만 뒤로 갈수록 기하급수적으로 어려워집니다.
기능이 많아질수록 거기에 인생을 바쳐야 합니다.
인생을 바칠지 말지는 천천히 고민하면 됩니다.
그럼 여기서 멈춰야 할까요?
그래도 됩니다!
동시에, 조금 더 나아갈 수도 있습니다.
여러분의 상상력을 조금만 빌려주신다면...
왼쪽 메뉴에
‘전등’,
‘자동차’,
‘도로 교통시스템’,
‘국가 행정 시스템’이 있습니다.
이것들은 실제로 동작하는 기능이 아닙니다.
하지만, 상상력을 발휘해서
우리가 진짜로 이런 것들을 제어할 수 있다고 생각해보세요.
작게는 ‘전등’이라는 부품부터
크게는 '국가 행정이라는 거대한 시스템'까지
프로그래밍을 통해서 제어할 수 있습니다.
우리는 엄청난 일을 할 수 있게 되는 것입니다.
몇 가지 사례를 살펴봅시다.
사물인터넷
요즘엔 전등이나 자동차와 같은 사물에도
컴퓨터가 들어갑니다.
사물에 컴퓨터가 들어가면
여러 가지 기능을 손쉽게 제어할 수 있습니다.
전등불을 켤 수 있고, 자동차 시동을 끌 수도 있습니다.
그 컴퓨터가 인터넷에 연결되어 있다면
지구 반대편에서도 그 장치를 제어할 수 있습니다.
다시 말해서, 원격으로 조정할 수 있는
‘전등 앱’, ‘자동차 앱’을 만들 수 있다는 것입니다.
이것을 인터넷으로 사물을 제어한다는 의미에서
사물 인터넷(IoT, Internet of Things)이라고 합니다.
마법사가 멀리 있는 촛불에 불을 켜고,
무거운 물체를 움직이는 것이
과거에는 마법이라는 상상에서만 가능했는데,
오늘날에는 기술을 통해
우리 실생활에서 버젓이 일어나고 있습니다.
이런 일을 할 수 있는 엔지니어들을
‘1세대 마법사’라고 부릅시다.
머신러닝
여기에 ‘머신러닝’이라는 마법을 더한다면 어떨까요?
‘머신러닝’을 도입하면 어떤 기능을 실행할 것인가를
장치 스스로 판단할 수 있게 됩니다.
장치에 연결된 여러 가지 센서들을 통해서
데이터를 수집한 후에 그 데이터의 의미를
‘머신러닝’의 모델이 판단합니다.
그 판단 결과에 따라서 여러 가지 결정을
기계 스스로 할 수 있게 됩니다.
불을 켜기도 하고, 자동차의 핸들을 움직이기도 하는 것이죠.
이것은 1세대의 마법사가 할 수 없는 일이었습니다.
2세대 마법사들은 사물을 원격으로 조정하는 것뿐 아니라,
사물에 지능을 부여해서 스스로 동작하는
마법을 사용할 수 있게 되었습니다.
자, 잠시 진도를 멈추시고,
책상 위의 사물을 둘러보세요.
그 다음에는 집에 있는 사물들을 살펴보세요.
그리고 창문을 열고 도시의 사물들을 살펴보시고요.
적당한 높이의 산에 올라가서
조용히 세상을 바라보셔도 좋을 것 같아요.
이 많은 사물들에 컴퓨터가 탑재되고 있습니다.
컴퓨터와 컴퓨터는 인터넷으로 연결되고 있고요.
자, 여러분은 어떤 마법을 부려보고 싶으신가요?
여기서 어떤 도약을 하고 싶은가요?
상상해 보세요.
심지어 사람이 일일이 명령하지 않아도
사물들이 스스로 동작하게 할 수 있다면 어떨까요?
머신러닝은 우리를 어떻게 변화시킬까요?
흥분되면서 두려운 일입니다.
이런 복잡한 마음은
앞으로 우리가 살아가야 할 세상에서는
너무 자연스러운 감수성이 될 것입니다.
이런 환경에 익숙해져야 합니다.
아니, 익숙해질 것입니다.
한편, 사물인터넷은 여러 가지 기술의 집약체입니다.
코딩을 할 수 있어야 하고요,
네트워크에 대해서도 잘 알아야 합니다.
전자공학에 대한 지식도 필요하고,
기계를 제작할 수 있어야 합니다.
물론, 우리도 할 수 있습니다.
다만, 쉽지는 않습니다.
군더더기 없이 딱 데이터만 가지고
할 수 있는 일을 찾아봅시다.
상상력이 조금 필요합니다.
여러분은 이제부터 레모네이드를 판매하는
카페의 사장님입니다.
전국에 체인점이 100개나 됩니다.
그런데 심각한 고민에 빠졌습니다.
레몬이 얼마나 필요할지 예측이 안 됩니다.
레몬을 너무 조금 준비하면
레모네이드를 더 많이 못 팔게되니 손해,
그렇다고 많이 준비하면
남는 레몬은 버리게 되니 손해입니다.
사업이 작을 때는 별일이 아니었는데,
커지니까 심각한 문제가 되었습니다.
어떻게 하면 필요한 레몬의 양을 예측할 수 있을까요?
어느 날 문득 온도와 판매량 사이에 관계가 있다는
생각이 떠올랐습니다.
과거의 정보를 모아봤습니다.
온도에 따라서 판매량이 변화하는 것을 알 수 있었습니다.
'아! 내일의 온도를 알 수 있다면
몇 개의 레몬이 필요할지 예측할 수 있겠구나.
그럼 몇 개의 레몬을 미리 구입할지 결정할 수 있겠네!’
눈썰미가 있는 분은 온도에 2를 곱하면
판매량이 된다는 것을 눈치챘을 겁니다.
|
온도 X 2 = 판매량 |
정답입니다.
이것이 온도와 판매량 사이의 관계를 표현하는 공식입니다.
다른 말로는 판매량을
예측할 수 있는 모델이라고 할 수 있습니다.
즉 우리는 수동으로 모델을 만든 것입니다.
하지만, 현실의 데이터는 이렇게 단순하지 않습니다.
판매량은 요일이나 날짜에 영향을 받을 수도 있고,
경쟁자나 유행에도 영향을 받을 수 있습니다.
이런 복잡한 현실을 반영한
데이터를 가지고 모델을 만드는 것은
사실 사람의 힘으로는 어려운 일입니다.
여기에 머신러닝을 도입한다면
머신러닝이 자동으로 공식을 만들어 줄 수 있습니다.
과거에는 과학자와 수학자들도 간신히 하던 일을,
이렇게 작은 나의 문제에도 적용할 수 있게 된 것입니다.
가히, 놀라운 시대입니다.
실습입니다.
메모지를 펼치거나, 메모장을 실행시키세요.
그리고 천천히 여러분의 주변에서 일어나는
미스테리한 일들을 떠올려보세요.
그중에서 왠지 머신러닝으로
해결할 수 있을 것 같은 문제를 찾아주세요.
그리고 아래와 같은 형식으로 적어봅시다.
저도 하나 적어봤습니다.
 |
한 가지 금기사항이 있습니다.
기술적인 한계를 고려하지 마세요.
이 순간 우리는 공학을 배우는 공학도가 아니라,
SF나 판타지 소설을 구상하는 작가입니다.
인류의 역사는 작가들이 먼저 꿈꾼 것을 기술자들이
나중에 구현한 것들로 가득 차 있습니다.
우리의 꿈은 미래에 기술자들이 알아서 해결할 것입니다.
다른 사람들이 적은 것을 구경해봅시다.
내가 적은 것을 다른 사람들과 공유해봅시다.
다른 사람들의 꿈을 살펴보고,
나의 꿈을 표현하다 보면 언젠가 직접 구현하고
싶은 인생의 아이디어가 떠오를 것입니다.
인생의 아이디어를 어떻게 알아볼 수 있냐고요?
가슴이 막 두근거리면 그게 인생의 아이디어인 겁니다.
그 아이디어를 찾는 것까지만 노력하면,
그 다음부터는 노력하지 않아도
우리는 노력하게 되어 있습니다.
