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하버드에도 없는 AI시대 최고의 학습법
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하버드에도 없는 AI시대 최고의 학습법

  • 박병기,김미영,나미현
  • |
  • 거꾸로미디어
  • |
  • 2020-12-25 출간
  • |
  • 268페이지
  • |
  • 140 X 205 mm
  • |
  • ISBN 9791197175015
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




거꾸로미디어연구소가 특허 출원한 지정의 학습(IEV Study)의 핵심 내용이 소개된 책이 2020년 12월25일 크리스마스를 앞두고 나왔다.

책 제목에 ‘하버드’라는 이름이 있는 이유는 하버드가 독서를 실천과 문제해결을 위해 하기 때문이다. 지식 자체를 쌓기 위해 하지 않는다. 지정의 학습도 그렇다. 실천을 위해 학습을 한다. 그런데 ‘하버드에도 없는’이라고 한 이유는 뛰어난 사람이 되는 게 목표가 아니라 지정의가 회복되는 것을 목표로 한다는 세계관을 근거로 하기에 그렇다. 하버드나 일반 대학의 목표는 뛰어난 사람이 되는 것을 우선으로 한다.

또한, 제목에 ‘AI 시대의 최고의 학습법’이라고 한 이유는 AI가 잘하는 것과 못하는 것을 비교하면서 AI가 못 하는 것에 집중하는 학습을 하기 때문이다. 이 학습에서는 AI가 못하는 것에 집중하면서 AI를 배제하지 않고 AI 도구를 최대한 활용하는 연습을 한다.

거꾸로미디어연구소가 이 학습을 특허 출원한 이유는 학습이 4차 산업혁명 시대를 준비하는 학습법이기 때문이다. ‘지정의’라는 이름으로 많은 사람이 강의하고 논문도 썼지만 새 시대를 생각하며 인공지능과 함께 살아갈 인재를 키우는 용으로 지정의 학습을 진행한 사람은 없다. 거꾸로미디어연구소는 그런 의미에서 특허를 낸 것이다. 연구소에서 만든 지정의 학습(IEV Study)은 왜 새 시대를 준비하는 학습법인가?

지정의에서 지知를 한자로 보면 이는 단순히 ‘안다’라는 의미이다. 안다는 것이 무엇인가? 2, 3차 산업혁명 시대에 ‘안다’는 것은 지식과 정보를 뇌에 저장하고 그것을 끄집어내는 것이었다. 주로 그것이 지知였다.

4차 산업혁명 시대에는 인공지능의 등장으로 인간에게 안다는 개념이 바뀔 수밖에 없게 되었다. 단순 지식과 정보는 인공지능에 물어보거나 스마트폰에서 네이버 검색 또는 구글 검색을 하면 넓고 깊은 내용을 빠르게 얻을 수 있다.

이런 상황에서 인간은 단순 지식과 정보가 아니라 인간만이 가진 독특한 지식이 있어야 하는데 개발자(박병기)는 그것을 통찰, 분별, 깨달음 등으로 보았다. 사실 이는 고대 철학자들이 갖던 생각과 비슷하다.

소크라테스는 제자의 질문에 답하는 것보다 질문하는 것을 중요시했다. 이유는 앎이란 어떤 단순한 지식이나 정보나 이론이 아님을 그는 알았기 때문이다. 소크라테스에게 앎이란 이미 완성된 진리가 아니라 ‘사람 안에서 나오는 그 무엇’이었다. 고대 철학 연구의 권위자인 피에르 아도는 소크라테스의 앎에 대해 ‘영혼 그 자체에서 찾아지는 것’이라고 해석했다.1) 아도에 따르면 플라톤은 앎을 영혼이 전생에 보았던 것을 되돌아 기억하는 것으로 보았다. 필자가 말하는 통찰, 분별, 깨달음은 소크라테스, 플라톤이 말하는 앎과 연관성이 있다.

2, 3차 산업혁명 시대 때 우리가 통상적으로 알았던 지식과 정보는 늘 ‘거기에(스마트폰 또는 인공지능)’ 있기에 인간은 영혼에서 나오는 독특함과 창의성을 덧붙일 때 참지식과 참 앎에 도달하게 된다. 만약 그것이 되지 않으면 지知식 산업에서 인간은 그다지 할 게 없어진다. 지식 사회, 정보 사회에서 주인공은 인공지능이 된다.

그런데 지식과 정보에 인간만의 통찰, 분별, 깨달음 등을 넣게 된다면 이는 인공지능이 도무지 할 수 없는 그 무엇이 된다. 물론 인공지능도 통찰, 분별, 깨달음에 ‘대해’ 말은 할 수 있다. ‘대해’에 강조점을 둔다. 그런데 진짜 통찰, 진짜 깨달음, 진짜 분별은 오직 인간만이 경험하게 되는 것이다. 메이누스 아일랜드 국립대학 필 맥과이어 교수에 따르면 “우리 뇌는 정보 조직, 분해, 해석 능력이 무척 복잡하고 예측할 수 없어 인공적인 시스템으로 재현하기 어렵다”고 한다.

미국 위스콘신 대학 메디슨 캠퍼스 연구진에 따르면 “로봇의 사고기반인 컴퓨터 연산능력이 제한된 메모리와 한정된 시간이라는 물리적 시스템을 뛰어넘을 수 없고 궁극적으로 인간과 유사한 ‘통합적 사고’로 이어지지 못한다”고 한다.

인간만이 갖게 되는 통찰, 깨달음, 분별을 지정의 학습에서는 지知로 쓰게 된다. 기존의 단순 정보, 지식을 쓰는 것은 4차 산업혁명 시대에는 인간만의 지知가 될 수 없기 때문이다. 그것은 인공지능이 더 잘한다.

인간만이 갖게 되는 통찰, 깨달음, 분별을 통해 얻게 되는 감정을 적는 것이 지정의 학습에서 정情이다. 지知와 정情이 인간만의 것이라면 인간만이 할 수 있는 실천(의意)을 하게 될 수밖에 없는 것이 지정의 학습에서 주장하는 것이다.

이렇게 학습을 하면 인간만의 독특성과 창의성을 유지하게 되고 인간은 지식 산업, 정보 산업에서 인공지능을 컨트롤하며 함께 나아갈 수 있게 된다는 가설에서 시작한 것이 지정의 학습이다.

이 가설은 지정의 학습에 관한 설문조사와 심층 인터뷰를 통해 입증될 수 있다. 이를 뇌과학 전문가가 연구하게 된다면 흥미로운 결과가 나오지 않을까 전망한다. 심리전문가들도 연구해볼 만한 과제가 아닐까 싶다. 교육전문가들도 연구해볼 만한 주제가 될 수 있다. 심리학자, 철학자, 교육학자, 생명공학자, 신경과학자, 컴퓨터공학자 등 각 분야의 연구가들에 의해 이 연구가 진행되기를 기대한다.

“인간이 만든 로봇이 독자적으로 내린 의사 결정을 인간은 얼마나 믿을 수 있는가, 로봇에게 얼마나 높은 수준의 자율성을 부여할 것인가 하는 점은 지능형 로봇 개발 과정에서 중요한 쟁점이 되고 있다.”

이는 진석용 LG 책임연구원이 ‘스스로 판단하고 행동하는 지능형 로봇의 현주소’라는 리포트에서 쓴 내용이다. 이 내용을 읽으며 필자에게 든 질문은 4차 산업혁명 시대의 지정의 학습을 깊이 있게 해보지 않은 사람이 과연 이러한 이슈에 답을 할 수 있을까이다.

다음은 전문가들과 리더들의 말이다. 출처는 생략했다.

“우리 아이들은 ‘전뇌적인 인간’으로 키워야 한다.”- 정재승, 카이스트대 교수
“인간과 감정 로봇의 일방적 정서적 교감이 가져올 수 있는 잠재적 위험을 고민해야 한다.”
-천현득, 이화여자대학교 교수
“권리주체성이 인간에서 법인으로 확대되었듯이, 법인에서 전자적 인간electronic person으로 확대될 가능성도 고려할 필요가 있다”- 정진명, 이상용 교수, 단국대 & 충남대 교수
“빅데이터가 우리에게 많은 약속을 했다면, 인공지능과 머신러닝은 그 약속을 지키기 위해 온 것이다. 그 약속이란, 새로운 통찰, 새로운 가치 창출, 혁신적인 제품 및 서비스 창조, 자동화 등이다.”- 커크 본 Kirk Borne, 부즈 앨런 해밀턴의 수석 데이터 과학자
“기업이 인공지능 기능을 갖추면 사람을 대할 때 소비자로서가 아니라 진짜 사람으로서 대할 수 있는 것이 가능해질 전망인데, 이 부분에서 개인적으로 큰 기대감을 가지고 있다”- 조시 블룸 Josh Bloom, GE 디지털의 부회장
“우리 모두 똑같이 모르고, 인공지능이 가져올 미래에 대해서는 고만고만한 수준의 지식만을 가지고 있다는 것은 분명하다. 그러니 최소한 뒤떨어지지 않는 게 중요하다. 그런 관점에서 ‘맞는 방향일까’를 고민하는 것보다는 ‘얼마나 더 알게 되었나’를 점검하는 게 맞다”- 보안뉴스 문가용 기자


목차


제 1 장 AI 시대 인재 만들기- 지정의 학습
1) 지정의 학습의 기초
2) 언택트 시대의 지-정-의 회복

제 2 장 지정의 학습, 이래서 최고의 학습법
제 1 절 변화를 위해 기록해야 한다.
제 2 절 생각과 감정을 문자로 기록하기
제 3 절 기록한 것을 작은 실천으로
제 4 절 성장하는 독서
제 5 절 하버드대생들의 독서법
제 6 절 글쓰기의 모든 것

제 3 장 지정의 학습에 다 있다
제 1 절 지정의 학습 어떻게 진행되나?
제 2 절 지정의 학습과 자성지겸예협
제 3 절 지정의 학습과 3차원 공부
제 4 절 지정의 학습과 서번트 리더십
제 5 절 지정의 학습과 9번째 지능
제 6 절 지정의 학습과 큰 그림 보기
제 7 절 지정의 학습과 시대의 인재
제 8 절 지정의 학습과 언택트 리더십

제 4 장 지정의 학습 양적 연구 (나미현 박사)
1. 조사대상
2. 측정도구
3. 분석결과

제 5 장 나가는 말
제 6 장 참가자들의 말말말
부록 (연관 글 모음)
지정의 학습 어떻게 시작할까?
참고문헌
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