소프트웨어 개발을 너무 어렵게 생각하지 않았으면 좋겠어. 사실, 초등학교 수준의 수학 지식만 있어도 개발할 수 있는 분야도 많아. 수학이 중요한 분야와 덜 중요한 분야는 다음과 같아. 아래 분야를 한번 살펴봐. 수학이 중요한 분야 게임 개발: 3D 그래픽스, 물리 엔진, 렌더링, 셰이더, 애니메이션 등 인공지능 및 머신러닝: 선형 대수학, 확률론, 최적화, 통계 등 암호학 및 보안: 수학적 알고리즘, 해시 함수, 암호화, 해독 등 로보틱스: 물리 엔진, 머신비전, 키네마틱, 다이내믹스 등 수학이 덜 중요한 분야 웹 개발: 웹 디자인, 데이터베이스, 프런트엔드 개발, 백엔드 개발 등 모바일 앱 개발: 디자인, UI/UX, 클라이언트-서버 통신 등 소프트웨어 테스트: 테스트 계획, 테스트 케이스 작성, 버그..

소프트웨어 개발 프로젝트의 성공은 신뢰를 기반으로 한다. 고객과의 신뢰, 동료와의 신뢰가 성공의 열쇠다. 신뢰 구축 방법 먼저 신뢰해야 한다. 그리고, 질문하고 경청하면 신뢰가 쌓인다. 신뢰는 상대의 관심사를 물어주고 들어주고 공감해 줄 때만 쌓인다. 신뢰를 구축하고 싶다면, 먼저 물어주고 진심으로 들어줘야 한다. 신뢰 확인 방법 사람의 마음은 양파 껍질 같다. 처음부터 속 마음을 얘기하지 않는다. 신뢰가 쌓이면 상대는 속마음을 얘기한다. 성공의 비밀은 신뢰구축이다. 신뢰가 깊어질수록 일이 잘 돌아가기 시작한다. 소통이 잘된다. 상대가 무엇을 원하는지 몇 마디만으로 안다. 심지어 눈빛 몸짓 만으로도 안다. 일이 잘 안될 수가 없다.

ChatGPT는 어떻게 생각하는가? ChatGPT등의 딥러닝 기반 AI는 귀납적으로 추론한다. 연역법과 귀납법은 대표적인 추론 (끌어내기) 방법이다. 연역법 (Deduction) Top Down 보편적 사실로부터 구체적 사실을 추론하는 방법 전제: 모든 사람은 언젠가 죽는다. 전제: 아인슈타인은 사람이다. 추론: 아인슈타인은 언제가 죽는다. 귀납법 (Induction) Bottom Up 구체적 사실로부터 보편적 사실을 추론하는 방법 관찰: 백조가 하얗다. 관찰: 백조가 하얗다. 관찰: 백조가 하얗다. ... 추론: 백조는 하얗다. 딥러닝 기반 AI의 약점 딥러닝은 귀납법을 사용한다. 이것은 딥러닝 기반 AI의 약점이다. 어느 날 검은 백조가 나오면 속수무책으로 무너진다. 이후, 검은 백조를 학습해서 보완..

존경하는 "안드레 카파씨"가 OpenAI에 재입사했다. (2023.2.9) OpenAI, 테슬라, 다시 OpenAI. 기념으로, 안드레이의 통찰력이 돋보이는 글 을 다시 읽고 되새긴다. 이 글은 그가 테슬라 재직시절(2017.11.12) 작성한 글이다. 소프트웨어 2.0 뉴럴네트워크는 소프트웨어 개발의 패러다임을 바꿔놨다. 안드레이는 이 뉴럴네트워크를 소프트웨어 2.0이라고 말한다. 소프트웨어 1.0 사람이 짜는 프로그램 소스코드를 컴파일해서 실행 프로그램을 만든다. 소프트웨어 2.0 데이터로 짜는 뉴럴네트워크 데이터를 컴파일해서 뉴럴네트워크를 만든다. AI(소프트웨어 2.0)가 소프트웨어를 먹고 있다. 세상의 많은 문제는 소프트웨어 2.0으로 짜는 것이 소프트웨어 1.0 으로 짜는것 보다 쉽고, 적합하..

생각하는 기계를 만드는 방법 앨런 튜링의 보고서 요약 그리고 상상 방법 1: 진짜 사람 같은 기계를 만든다. 진짜 사람처럼 생각하는 기계를 만드는 방법을 생각해 볼 수 있다. 하지만, 그 당시 기술로는 비현실적이었다. 지금도 인간을 닮은 사이보그를 만드는 것은 비현실적이다. 설령 만든다고 해도 식사, 섹스, 스포츠 등의 인간적 경험을 할 수 없다. 방법 2: 뇌를 모방한다. 뇌만 모방해서 생각하는 기계를 만드는 것이다. 앞의 방법보다는 현실적이다. 뇌를 모방해서 만든다면 뇌로 무엇을 할 수 있을까? 다시 말해, 뇌를 모방한 기계는 무엇을 잘할 수 있을까? 앨런은 아래 5가지가 유망할 것이라고 예상했다. a. 게임 (체스, 틱택토, 포커 등) b. 언어 학습 c. 언어 번역 d. 암호학 e. 수학 앨런은 ..

아무리 좋은 것이 있어도, 모르면 땡이다. 견물생심이다. 일단 물건을 봐야지만, 좋다 싫다, 살지 말지를 결정할 수 있다. 지식은 사용될 때만 가치가 나온다. 지식 생산도 중요하지만, 지식 광고가 더 중요한 이유다. 프로 스포츠 선수의 몸값이 왜 높은가? 일단, 경기가 중계된다. 누구나 TV, Youtube로 경기를 볼 수 있다. 누가 잘하는지, 매력이 있는지 만천하에 드러난다. 그렇기 때문에, 좋은 선수는 스카우트 제의를 많이 받고, 자연스럽게 몸값도 올라간다. 또한, 팬도 많이 생긴다. 많은 이들이 좋아해주는 만큼 상업적 가치가 올라간다. 소프트웨어 엔지니어의 몸값은 왜 그런가? 일단, 지켜보는 이가 적다. 대분의 엔지니어는 자신이 일하는 모습을 중계하진 않는다. 아무리 뛰어난 엔지니어라도 관계자들 ..