Computational Thinking 과 인공지능

요사이 초등학교부터 대학교까지 Software교육 열풍이다초등학생부터 코딩을 가르친다거나 SW중심대학을 선정하는등의 움직임의 중심에는 Computational Thinking 이라는 핵심 컨셉이 있다.

Computational Thinking 의 창시자 Jeannette Wing 마이크로소프트연구소 부사장의 정의는 다음과 같다. “Computational Thinking is the thought process involved in formulating a problem and expressing it’s solution(s) in such way that a computer-human or machine-can effectively carry out”

 

좀 쉽게 설명하자면사람이 직접 문제를 풀려면 시간이 너무 오래 걸릴 수 있는 일을 컴퓨터에게 시키기 위해서 문제를 컴퓨터가 풀 수 있는 방식으로 재정의 하는일 ( Abstraction, 추상화모델링 ) 과 데이터를 주고 컴퓨터가 문제를 풀 수 있도록 방법을 정해주는 일 ( Algorithm ) 그리고 같거나 유사한 문제를 풀어내는 것을 재현 가능하게 하는 일 ( Automation ) 을 할 수 있는 사고체계가 Computational Thinking 이다.

 

이런 컨셉이 크게 대두된건 컴퓨터의 성능이 좋아지고 대용량 분산처리를 가능하게 해주는 솔루션들이 commodity화 되면서 부터이다.

 

우선은 빅데이타의 시대가 왔다컴퓨터가 비싸고 저장용량이 적고 데이터 전송 속도가 느린 빅데이타 이전의 시대에는 할 수 있는게 별로 없었다그나마 스몰데이타로 뭔가 해보던가 빅데이타가 필요한 영역에서 샘플링으로 원하는 것의 유사값을 구할 수 있었다컴퓨터의 성능 향상과 함께 찾아온 빅데이타의 시대에는 쓸모있는 데이터인지 아닌지를 구별할 필요없이 우선 저장가능하다이메일도 모두 저장하고 사진도 모두 저장하고 사진을 두고 사람들이 대화하는 것도 모두 저장한다구글이 사용자가 검색을 한번 할 때 상당히 많은 양의 정보를 저장한다는 것도 널리 알려진 바다공장에서 수없이 많은 센서가 배출하는 데이터도 몽땅 저장한다.

 

빅데이타 다음은 어떤 시대가 오는가어마어마하게 많은 데이터에서 어떻게 유의미한 정보를 찾을 것인가어떻게 데이터를 가공해야 정보가 될까앞에서 컴퓨터가 문제를 풀 수 있도록 방법을 정해주는 일을 알고리즘이라고 설명했다.그 동안에는 사람이 생각해 낸 알고리즘으로 빅데이타를 처리해 보았다그래서 음성인식도 하고 자동번역도 가능해 지고 길찾기도 가능해지고 맛집도 잘 찾아 주게 되었다하지만 알고리즘을 생각해 내지 못한다면 어떻게 해야 할까혹은 알고리즘을 만들어 내는 것 자체가 너무 시간이 오래 걸린다면 어떻게 해야 할까? 이 질문에 대한 답을 물고 다음 시대가 온다.

 

빅데이타 이후에 빅데이타를 타고 오는 이 시대는 인공지능의 시대다.

최근의 15년간 구글 검색을 이끌었던 아밋 싱할이 빠지고 그 자리를 AI 전문가인 존 지아난드레아가 담당하게 되었다고 한다그가 만든 랭크브레인이 사람이 만든 알고리즘을 제치고 구글 검색 결과의 15%를 담당하고 있다고 뉴스가 전하고 있다최근 화제가 되고 있는 알파고도 다가오는 미래가 보내는 시그널이다.

 

알고리즘의 수많은 가지 중에 인공지능은 한가지 가지이고 그중에 unsupervised machine learning 이 있고 또 그중에deep learning 이 있다인공지능의 시대에 가장 조명 받게 되는 것은 빅데이타 위에서 사람이 미쳐 생각지 못한 알고리즘을 찾아내는 딥러닝이 아닐까

 

로봇과 컴퓨터가 인간의 직업을 없애는 시대에 거꾸로 로봇과 컴퓨터에게 데이터를 부어주고 유의미한 결과를 받아 실생활에 도입하는 일을 하게 되는 사람은 그야 말로 만인지상에 위치에 이르게 될 것이다그런 사람을 길러내려면 어떻게 해야 할까


Computational Thinking 부터 가르쳐야 한다.

 


전사가 한 방향을 바라 보는 사업계획 수립

매년 사업계획을 짜지만, 백여명의 규모의 사업계획을 짜고 공유하는 것은 쉽지않다. 어떻게 회사의 모든 구성원이 한방향을 바라보고 매진하게 할 것인가? 탑다운 방식이 효율적이라고 주장하는 조직도 있으나 탑다운으로 정해지는 업무지시가 뚜렷하고 알아서 할때 보다 믿고 따를때 결과가 더 좋은 경험이 쌓일때만 그렇다고 생각한다. 인터넷 서비스 분야처럼 변화무쌍한 시장에서 과거의 큰 성공을 이루는 것을 옆에서 지켜보지 못한 사람들에게 감으로 방향을 제시할때는 일년 헛스윙이 될 가능성이 크다.

어떻게 할것인가? 항상 맞딱뜨리는 문제들이 있다.

첫째는 자료부족, 숫자부족 - 예전에는 판단에 도움이 되는 숫자가 부족했으나 이제는 인터넷에 볼만한 숫자가 넘쳐나지만 막상 내 고민을 해결해 주는 구체적인 숫자는 언제나 부족하다. 이것은 미래를 예측할때 당연한 것이며 과거의 숫자가 미래의 예측에 큰 도움을 못 주는 변화무쌍한 업계에서는 더더욱 그렇다.

둘째는 공감대 형성의 어려움이다. 어느 조직에서 어떤 자리에 있던 자기의 상황과 관점이 있으니 탑매니지먼트에서 뭐라고 외치던 잘 와닿지 않는다. 모 회사에서는 같은 이야기 10번해야 된다거나 하는데, 반복학습만으로는 부족하다. 울림이 없는 이야기를 두번 해봐야 귓등으로 들을 뿐이다. 

세째는 관성이다. 조직에는 이미 하던일이 있다. 하던일로도 충분히 바쁘다. 업무 시간의 80%를 하던일에 써야 되고 나머지 20%의 시간을 어떻게 쓸지는 이미 마음속에 뿌옇게 정해져 있다.    

이런 문제는 어떻게 해결할 것인가? 어떻게 할까? 연말연시에는 생각할 시간이 많은 것 같지만 막상 지나고 보면 아니라는 것을 알게 된다. 시간을 이래저리 쉽게 쓰여지고 생각할 시간은 부족하다. ( 딴 이야기로 새고 있으니 생각하는 시간을 갖는 주제는 생략 )

2016년의 접근 방식은 사이먼 사이넥의 골든서클에서 부터 시작했다. 우선 WHY 를 정하는 것이다. 고민하다 보니 why 가 3가지 있어야 했다. 하나의 why 를 정하기에는 너무 두루뭉술해지고 3개를 넘어가면 흐트러진다. why 를 정할때는 수치적 근거와 논리적 근거가 조화를 이루도록 한다. 수치적 근거가 부족한 것을 논리적 근거로 보완한다. Done is better than perfect 라고 하던가.  

최대한 전달하기 쉬운 메세지를 Why 에 담는다. 2단어나 3단어가 적당하다. 설명이 길어져야 하는 Why 는 실패다. 신입사원이 들어도 무슨 뜻인지 이해할 수 있는 why 를 만드는 것이 중요하다. 자! 정했다.

다음 단계로는 Why 를 본부장님들께 전달한다. 이 대목에서는 10번을 설명해야 한다면 10번 해야 한다. 하지만 Why 자체가 선명하면 전달은 쉽다. 저항감이 있는 것은 나의 리더쉽의 부족이거나 인덕의 문제일 가능성이 높다. 그리고 본부장님들 스스로 주입식 교육에 저항 하시는 분들이 많다. 부모와 선생님의 주입식 교육도 거절하고 살아왔는데 사장따위의 메세지는 가뿐하다.  

이 대목을 해결하는 방법은 '질문이다.' 코칭보다도 강력한것이 질문이라고 생각한다. 이런 WHY들을 해결할 수 있는 HOW 는 무엇일까요? 하고 묻는 것이다. 올해는 이 부분에 충분한 시간을 투자 하지 못했다. 다음 단계에서 어려움을 겪는 이유는 아마도 여기가 서툴러서 그랬던 것 같다. 여튼 질문은 새로운 접근 방법을 도출하기도 하고 모르고 있던 문제가 파악 되기도 한다. 도출된 How 는 Why 를 해결할 수 있는 How 여야 한다. 아무리 그럴듯한 How 가 도출되어도 그것은 distraction 일 뿐이다. 

도출된 How 를 가지고 본부장님들은 팀장님들과 What 을 도출한다. 이 단계에서 마찬가지로 본부장님들이 팀장님들과 충분한 토론이 필요하고 하향식 What 을 만드는게 아니라 질문을 통해서 What 이 도출되어야 한다. 

What 을 잘 만드려면 우선 여유가 있어야 한다. 이미 하고 있는 일로 야근을 밥먹듯이 하는 마당에 What 이 잘 나올턱이 없다. 새로운 일을 생각해낼 여유를 만들어야 한다. ( Slack 에서 드마르코가 주장 ) 기존에 잡혀 있는 업무에서 기대효과가 작은것, 안해도 크게 문제가 안되는 것, 천천히 해도 되는 것은 우선 과감히 빼버린다. 어떤때 보면 어차피 진행이 안되고 있던 프로젝트가 많은 경우도 있다. 하지 말자. 열심히 하지 말고 잘하자. 잘하는 방법을 생각할 여유를 확보하자. 

새로운 일을 시도할 마음의 준비가 되었으면 접근 방식에 대한 제시가 필요하다. What 은 3가지 종류가 있다. 첫번째는 Doable, 하면 할 수 있는것. 두번째는 Stretch, 자신의 한계까지 최대한 뻣어야 닿을 수 있는 것, 그리고 Breakthrough ( 혹은 possibility ) 한계를 돌파할 수 있는 돌파구. 보통 Doable 은 팀장님들이 잘 알고 있는 자신의 팀원들이 할 수 있는 일을 배정해 줄때 도출된다. 사람을 보고 이 사람에게는 이런 일을, 저 사람에게는 저런 일을, 이렇게 사람에게 일을 할당할때 잘 정해진다. 과거 업무 결과를 보면 이것이 적재적소로 보인다. 하지만 일로 보면 해야 하는데 배정이 안된일, 일감에 인력이 과하게 배치된일등, 실행하기에 어려움이 많은 경우가 대부분이다. Stretch 는 반대로 해야할 프로젝트 (What)을 정하고 사람을 배치하는 방법으로 도출된다. 프로젝트를 정하고 WBS 를 작성한후에 사람을 배정하고 나면 배정 못한 task 가 남는데, 해당 Task에는 충원이 필요하다. Breakthrough 는 도전정신이다. 도출되기가 쉽지않다. 안정된 조직에서 한정된 대가를 받는 누가 risk 를 안고 도전하겠는가? What으로 채택되면 경영진에서 전폭적인 지지와 보상을 약속해야 한다. ( 이 약속을 지키지 않으면 보스의 자격이 없으니 물러나는게 좋다. )     

How 를 통해 Why 를 달성할 수 있는 What 들이 도출되면 계획 수립은 마무리다. Why-How 에 일관된 What 이 아니라면 아무리 그럴듯해도 distraction 이다. 일관되지 않은 what 은 버리고 KPI 를 설정한다. 측정할 수 없는 것은 개선할 수 없다. 라고 했다. 기대효과가 큰것 중심으로 우선순위를 높게 설정하되 KPI 가 최대한 자동측정되면 좋다. 기계가 뽑아 내는 통계로 측정이 되면 좋다는 뜻인데 이것이 필수는 아니므로 측정 그 자체가 일이 되면 안된다. 팀장님이 빈칸에 쳐 넣으면 그것이 KPI 가 되어도 좋다. 

이것을 모두 모아 놓고 매일 한번은 꼭 방문하는 페이지에서 공유한다.  

이제 주주들께 설명하고 Q&A 를 거치면서 혼나는 과정이 남아 있다. 
실행은 또 다른 이야기다. 

 



MATAHIWI pinot noir 2013 뉴질랜드


피노누와라고 먹어봤던 와인중에서 단연 최고다. 와인잔에 반쯤 채워서첫날 두잔, 둘째날 두잔, 셋째날 탈탈 털어서 한잔을 마셨는데, 아직도 그 여운이 남아 있는 와인이다. 어째서 이런 맛이 난단 말인가? 더 알고 싶어서 구글지도를 찾아보니 북섬 타우포에서 웰링턴으로 가는 길목에 있는 와이너리다. 그래! 그곳의 풍경이 떠오른다. 그곳의태양과 공기와 물이 만들어 내는 와인이란 말이지.   

 

사이드웨이에서 마일즈가 피노누아에 대해서 아무 환경에나 못 자라서끊임없이 보살펴 줘야 하고 인내심 없인 재배가 불가능한 품종이죠. 맛과 향은 태고적 아름다움을 느끼게해줘요라고 했다던데 그간 마셔본 피노누아들은 대부분 묘사된 성장과정처럼 그랬다. 까탈스럽고, 세심하고 부드럽고 하지만 까끌까끌하고 뭔가 여리여리한그런 느낌. 하지만 마타히위 피노누아는 다르다. 강렬하지만까쇼보다 보드럽고 새콤한가 싶다가도 푸근하다. 그야말로 첫째잔이 부드럽게 둘째잔을 불러내는 와인이다.

 

어디서 구매했는지 잊었지만, 다시 만나기를 기대하게 된다.


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