Q. 가장 좋은 자세는 무엇인가?
가장 좋은 자세가 있다는 가정 하에 해내는 질문.
Q-1. 의자에 앉아있는 건 무엇인가.
의자에 앉아있는 동물은 인간 뿐. 따라 유효한 질문.
Q-2. 그럼 인간은 언제부터 의자에 앉았는가.
7,000년 전 신석기 시대부터 앉았던 걸로 추정. (유물 기반)
조선시대 의자를 보면 직각으로, 편하게 앉으려고 만든 게 아님. 자신이 남과 다르다는 걸 보여주기 위한 권위를 보여주는 도구.
인간의 몸은 생물학적으로 앉기 편하게 설계되어 있지 않음.
-> 옛날 수렵할 때는 동물이 쓰러질 때까지 쫒아가는 게 중요.
4족 보행하는 동물은 30분 이상 뛰면 쓰러진다.
인간은 마라톤을 할 수 있을 정도로 오래 걷고 뛸 수 있음.
발바닥을 보면 다른 유인원들과 달리 움푹 파여있는 아치 구조.
걷기 위해서 발로 잡는 걸 포기했다.
고릴라는 주로 앉아있는다. 사자도 먹이를 먹고 잔다. 열량 소비를 막고자.
인간은 먹고 자거나 쉬면 곧 몸에 병이 나게 되어있다. 돈을 주고서라도 걷고 움직이고 뛰게 만드는데, 그럼 왜 인간은 의자에 앉게 되었을까.
시민 혁명이 일어나고 시민들은 귀족을 따라한다.
돈 많은 사람들, 왕만 앉다가 귀족도 앉고 가족들 중에 가부장만 등받이 있는 의자에 앉았는데 사람들이 의자에 앉는 걸 따라하기 시작했다.
산업화가 일어나고 사무직이 늘어나며 공교육이 발전하였다. 기차가 발명되고 사람들은 100km 정도를 이동할 수 있게 되었다. 공교육의 목표는 언어의 통일. 교육을 시켜야 했으므로 의자에 앉는 훈련이 필요했다.
19세기 이후로 생겨난 병으로 요통, 추간판탈출증(디스크) 가 있다. 성경에는 의자가 나온 부분이 없으며 쉐익스피어가 집필한 책에는 20번이 나온다. 19세기 산업혁명의 산물이 의자인 셈이다.
A. 정지한 좋은 자세는 없다. 가급적 움직여라.
-> 문제를 되짚어 보기. 문제가 가정하고 있는 것들이 맞는 건지, 사용한 단어는 알맞는지, 등.
Q. 가장 자연스러운 운동은 무엇인가?
자연스럽다는 것은 과학적으로 알맞지 않다. 자연스럽다는 것은 인간이 만든 정치적 틀 안에서 자연스럽지 않다고 분리를 시키고자 쓰는 말이다.
일단 여기에서는 운동을 하는 동안 의문이 들지 않는 걸 자연스럽다고 정의해보자.
우주 전체에서 가장 자연스러운 운동은 무엇인가 답을 구하고자 사고실험을 진행해보자. 바닥을 없애고 지구를 없애고 태양계를 없애보자. 그리고 밀어봤을 때 어떻게 운동하는가? 영화 gravity 처럼 움직일 것.
A. 일정한 속도로 움직이는 운동은 자연스럽다. (여기에서 등속 직선 운동이 자연스럽다는 결론을 내렸고, 근대 물리학이 시작되었다. 갈릴레오 -> 뉴턴 프린키피아)
-> 부차적인 것을 제거하기. 내가 다루는 문제보다 작은 것들을 없애고 에센스만 담고 있는 가장 단순한 것들만 남기는 것이 중요하다. 문제와 취지가 맞지 않을 정도까지 모형을 단순화시켜라.
F=ma
왜 a가 가속도일까? 왜 a는 속도를 한번 미분해서 얻을까? 속도가 안 변하면 자연스럽기 때문에. 자연스러운 것에 이유를 댈 필요가 없다. 속도가 변한다는 건 가속도가 0이 아니라는 것. 왜 저 공식은 2법칙일까?
관성: 등속 직선 운동을 하는 이유는 자연스럽다. (갈릴레오)
가속도: 속도가 변한다면 위의 공식을 따른다. (뉴턴) 이기 때문에 가속도 법칙 하에 관성 법칙이 들어있다.
물리학은 이후 세계를 다른 방향으로 전개되게 만들었다. 힘이 부여한 권력으로 왕이 지배하는 거였지 왕이 태생적으로 타고 나는 것이 아니다. 계몽주의의 탄생.
Q. 변화의 시대, 무엇을 해야하나?
Earl Tupper. 폴리에틸렌(1939) - 2차 세계대전의 시작. 전기장비가 사용된 최초 전쟁. 고무를 타이어를 만들고자 절연체로 사용했어야 했는데 바다가 시끄러움. 폴리에틸렌을 사용해 가벼운 절연체로 군수용으로만 사용. 전쟁 후에는 민간용으로 수출, 민간이 좋아할거라 예상했으나 예상보다 너무 좋아함.
탄소가 끝없이 연결되어야 하는데 8개 연결: 휘발유, 보다 많이 연결하면 플라스틱. 석유 화학의 일종.
플라스틱이 탈 때 나오는게 CO2. 처음 내연기관을 만들 때 사람들은 매연을 걱정하였다. 눈에 보이지 않는 이산화탄소는 100년 뒤에 가장 큰 문제를 일으켰다.
이렇듯 과학 기술은 미래의 변화를 예측하기는 어렵다.
하지만 사람은 미래를 예측하고 싶어한다. 그러려면 역사를 알아야 한다. 인간의 행동양식은 바뀌지 않으므로.
뇌과학자들이 말하길, 인간의 본성은 바뀌지 않으므로 5만년 전에 수렵, 채집을 하는 사람들을 데려와 교육을 시키면 지금 일반인대로 행동할 거다. 이렇게 인간의 행동양식은 예측할 수 있으나 100년 전에 플라스틱을 개발되지 않았다.
증기기관도 오래 전에 개발된 적이 없었다. 인공지능 또한 존재하지 않았다.
역사의 선례가 없기 때문에 과학 기술로 만든 것들의 미래의 변화는 예측할 수 없다.
-> 미래를 확신하지 말아라.
과학 기술에 대해 확신하는 사람들은 그렇게 바뀐 미래에서 가장 이익을 볼 사람들. 이익을 보지 않는 사람들은 말을 하지 않는다. 모르니까.
에너지 보존 법칙: 대개의 정격 전압, 정격 전류 등은 선형 작동이 보장된 것들. 만약 진자 운동에서 나사 하나를 풀고 복잡한 운동을 하게 되면 운동을 예측하기 어려워진다. (카오스 이론) 에너지 이론에 쓰이는 공식에 4개의 변수가 있다. 이것들이 마음대로 변할 수 있다. 하지만 이 공식 내에서 변하지 않는다.
변화 속에서도 변하지 않는 것들이 있다.
-> 첫 번째 할 일은 변하지 않을 것부터 찾아라.
아마존 창업자 제프베조스: 전략은 변하지 않는 것에 토대를 두어야 한다. 사람들은 나에게 5년 후나 10년 후 무엇이 변할 것인지를 묻지만, 무엇이 변하지 않을 것인지는 묻지 않는다.
장기전략은 변하지 않을 것들을 기반으로 세워야 한다. 다리를 세울 때 우선 땅에 박아 움직이지 않을 기둥을 중심으로 계획을 세워야지, 홍수가 나면 쉽게 움직일 돌들이 무엇일까를 고려하지 않는다.
Q. 교육에서 변하지 않을 것은?
A. 모르지만, 10년이 지나도 지금 우리가 배우는 것과 똑같이 남아있을 것을 남아라. 역사, 철학, 예술, 읽기, 쓰기, 듣기, 말하기, 수학, 물리, 화학, 생물...
역사: 타임머신이 나타나기 전까지 중요할 것.
철학: 인간의 본성은 변하지 않으므로 중요할 것.
예술: 10년 후에 노래 안 부를까? 안 꾸밀까? 그런 감성을 갖고 있는 사람들이 사라질까?
읽기, 쓰기, 듣기, 말하기: 내가 하루종일 하는 일. 끝없이 책을 읽고 동료들 말을 듣고, 생각이 정리되면 쓰고, 강연에서 말을 하고, 발표하고.
독서: 긴 호흡으로 이루어진 긴 글을 읽고 논지를 파악할 수 있는 능력을 기를 수 있다.
1차 산업혁명: 내연기관, 증기기관
2차 산업혁명: 트랜지스터, 전자부품
3차 산업혁명: 컴퓨터, 반도체
4차 산업혁명: 사물인터넷
모든 산업혁명에 수학과 물리가 활용되었다. 아직까진 화학과 생물이 산업혁명을 일으킨 사람이 없으나 사회에 팬데믹이 오거나 노화를 막을 수 있는 방법이 생긴다면 거대한 분야가 될 수 있을듯.
대학에서 예술과 기초과학을 가르쳐야 한다. 인공지능학과에서 인공지능을 하려면 수학부터 공부해야 하지만 수학과나 물리학과에서 인공지능을 만들려면 금방 만들 것. 기초적인 것들이 가장 중요하다. 변하지 않을 것을 배우고 싶다면 이런 것들을 공부할 것.
Q. 사과는 떨어지는데 달은 왜 안 떨어지나?
우주를 둘로 나누고 사과는 떨어지는 세상에, 달은 안 떨어지는 세상에 두면 된다. (이원론) 하늘에서는 끝도 없이 움직이는 운동을 하고 지상은 멈춘다.
질문을 그대로 답변으로 바꾸기 때문에 반박하기 어려우나 대개 답은 아니다.
고대 그리스에서 기하학이 가장 완벽한 학문. 수학은 아니다. 1이 계속 변하기 때문.
갈릴레오는 최초로 망원경으로 달을 본 최초의 과학자. 그가 달을 봤을 때 완벽한 원이 아니다. 지상의 것과 비슷하네. 그럼 달도 떨어져야 하는데?
Q. 떨어지는 달은 왜 땅에 닿지 않나?
떨어지는 것과 땅에 닿지 않는 건 같지 않다고 가정했다. 문제가 틀리면 아무리 답을 구해도 답이 구해지지 않는다. 자꾸 질문을 바꾸고 정교하게 만들면 문제가 제대로 세워진 순간 대개 문제가 답이 된다.
-> 답은 질문을 제대로 해야 나온다.
물병을 계속 점점 세게 만들면 강원도, 일본, 하와이, 점점 더 세게 던지면 한 바퀴를 돌겠지. 그걸 내가 피하면 계속 돌거다. 그게 궤도운동.
떨어지긴 떨어지는데 땅에 안 닿는 이유는 지구가 둥글기 때문. 천사가 달의 뒤에서 밀어주고 있다고 중세시대 때 결론을 내리고 성경을 기반으로 천사가 얼마나 있어야 하는지, 예상 안의 수인지 계산한 기록도 있다.
전 세계 모든 문명이 이 질문에 대한 답을 내려고 했으나 뉴턴은 달이 떨어진다고 말했다. 달의 움직임을 사과와 똑같이 두되, 지구가 둥글어서 떨어지지 않는다고 말한거다. 천상을 지상으로, 지상을 천상으로 두어 힘이 있는 장소를 없애버렸다.
이러한 사고 실험을 해내려면 (인공위성이 없는 시대에 눈을 감고 지구 밖을 떠올린거다. 문제 밖으로 나가면 답이 보인다.)
저걸 바로 떠올린 애가 영재일까? 선행학습을 한거다.
마구마구 풀다가 답을 찾아내는 애가 영재이다. 방 안에 열쇠가 없는데 방탈출 게임을 만들어 아이들을 모았다.
김상욱: 방 안에 1m 간격으로 그리드를 그리고 labeling을 진행. 엑셀을 쓰고 1번부터 찾아본다. 다 해봤는데 모두 X. -> 내가 빠뜨렸다.
0.5m 간격으로 그려서 더 촘촘하게 찾아본다. 이때 자신을 믿을 수 있는게 중요한데, 자신을 믿을 수 있고자 대학에서 배운다. 자신에게 나온 이상한 결과에 확신과 용기를 가질려면 (문제 밖으로 나가려면. 이 문제 안에 답이 없다는 확신이 필요하므로) 죽을만큼 노력해야 한다. 이를 대학과 대학원에서 배우는 것.
-> 창의성은 노가다에서 온다.
예술은 질문을 내면 충분하다. 다만 공학과 과학은 답이 나오는 질문을 내야 한다. 이 질문에 답이 없다는 걸 확신하기 위해서는 노가다를 해야한다.
리처드 파인만은 모든 적분 문제에 10초만에 답하였다. 하지만 나중에 말하길 학교에서 적분 테이블을 하나씩 다 해보면서 외웠다고 한다. 그게 재밌으니까. 바로 답이 나오는 사람들은 천재가 아니라 이미 다 해본 사람이다. 이미 다 해본 이유는 재밌으니까.
모든 가능성을 해본 사람들은 뒤돌아보지 않는다. 문제는 누가 더 빨리 탐색을 해내는가. 누구에게 창의성이 발현되는가. 그리고 이를 즐겁게 해낼 수 있는가.
방탈출을 제일 빨리 해내는 애들은 그리드를 긋고 하나씩 찾아보는 걸 재밌어 하는 애들이다. 창의성은 노가다에서 오고 노가다는 재미에서 온다. 재미를 느끼는 사람들은 이길 수 없다.
플라톤과 아리스토텔레스 부터 문자가 사용되었다. 고도의 수학과 사고력은 문자에서 오는 건데 유튜브와 sns로 인해 문해력이 극도로 떨어지고 있다. 우리는 아직 휴대폰을 완전히 이해하지 못했다. 앞으로 일어날 일도 알지 못할 것.
노가다가 극복될만한 것인가?
직업은 하루종일 반복해도 지루하지 않은 일을 잡는 게 좋다. 여기서 재미를 느낄 수 있다면 그 분야에서 천재가 될 수 있다.
-> 최소 아무것도 느낄 수 없거나 재미를 느낄 수 있으면 좋겠다.
철학과의 차이점은 물리는 주로 물질적 대상을 기반으로 결론을 내린다. 오늘 날의 철학자들은 대부분 물리를 기반으로 결론을 내린다. 따라 서로 연관이 깊은, 물리는 자연의 원리와 원칙을 밝혀낸 가장 성공한 철학이다.
김상욱 교수님도 어렸을 때 등수가 절반정도였다. 여기서 물리학으로 살아남을 수 있을까? 고민하셨음. 하지만 어렸을 때 반복적인 걸 두려워하지 않았음. 노가다하는 게임을 즐겨함.
책 보는 것도 문자를 읽는 노가다. 이상하게 독서로 본다.
교수님께서 하신 연구는 대부분이 노가다. 모든 논문을 찾아보고 모든 가능성을 탐색하고 답이 있는데도 놓치고 정한 틀 내에서 구할 수 있는 답은 모두 구하고 가능성들을 100개 중 90개는 해보자고 하는 스타일. 언제나 내 창의성은 노가다에서 왔다.
인공지능이나 플라스틱 등 이러한 발생 가능한 위험과 피해를 감수할만큼 변화와 발전은 필요한 걸까요?
-> 실제로 UN에서 6개월 간 인공지능 개발을 멈추자는 의결안이 나옴. 배아 실험도 정부 지원금이 나오지 않음. 유발 하라리는 넥서스에서 이렇게 말한다. 알고리즘 기술은 인간의 선택권을 포기시킨 기술.
인공지능에 대한 규제가 필요하다고 말하고 있지만 기술의 문제가 아니고 철저한 정치의 문제다. 인공지능 기술은 대부분 미국 기업이고 따라 정부가 규제해야 한다. 지금은 중국과 경쟁 중이지. 공허한 외침이다.
프로그래밍, 소프트웨어, 인공지능 공부도 좋지만 기초적인 공부를 해야.
여전히 데이터, 이산성, 행렬과 라플라스 변환, 확률..., 인공지능에서 제일 잘 나가는 알고리즘을 공부하면 망한다는 이야기.
문제 밖으로 나가야 하는 일을 푸는 건 흔하지 않다. 루틴화된 시험문제, 공부를 다 하는게 노가다고 그걸 다해야지만 문제 밖으로 나갈 수 있다.
답이 없는 질문은 노가다를 해도 답을 구할 수 없다. 답이 없는 질문을 시간과 노력을 적절히 투입해서 해나가는 게 인생을 잘 살 수 있는 방법일 것.
추상명사는 존재하지 않으므로, 인간이 상상으로 만든 것이기에 답이 없는 것이다.
따라 생각을 많이 해도 답을 낼 수는 없을 것. 하지만 생각을 해서 자신만의 최선의 판단을 내리며 살 수는 있다. 이는 필요한 것. 과학적 문제도 일부분만 풀고 끝나는게 인간의 일생. 인생의 문제를 풀려고 하기에는 인생은 더더욱 짧다. 너무 많이 하면 사람이 이상해진다.
전공을 선택하려 할 때 다른 선택지는 없었다. 로봇공학자, 판사, 대통령.. 꿈은 많았으나 선택한 길은 고2 이후로 하나 뿐. 후회한 적은 계약직 직원 일 떄. 한치 앞도 보이지 않았을 때 힘들어서 한 후회 뿐. 한번도 회사나 기업에 있던 적은 없고 계속 학교에만 있었다.
우리와 다른 방식으로 세상을 살아가는 사람들을 보고 와라. 재미있는 게 무엇인지 알 수 있다면. 대부분의 사람들이 좋아하는 걸 하려다 좌절감을 느끼며 살아가는 사람들이다. 정말 어리석은 사람들. 남의 말 많이 듣지 말고 스스로 찾아라.
Q. 나한테 2년동안 시간을 줄게. 하고 싶은 걸 해봐. 그걸 해야 한다.
