1. 인간과 기계의 상호작용 그리
고 “인공지능”
<<신세기 GPX 사이버 포뮬러>>를 중심으로...
2. 발표자
• 한상곤(Sangkon Han)
• www.sangkon.com
• sigmadream.github.com
• Microsoft MVP / 우분투 한국 커뮤니티 운영진
• Favorie에서 Back-end 개발자로 근무
• Java/Spring Boot
• Python/Django
• 로그(Log)를 통한 서비스 분석 및 예측에 관심이 많
고, 매우 좋아함
• I Love Data!
• 현재는 부산대학교 컴퓨터공학과에서 컴파일러를 주
제로 공부도 같이하고 있음
• LLVM
• Functional Programming Language
4. 인간과 데이터
“수량의 변화는 품질의 변화를 동반한다(A change in Quantity also entails a
change in Quality).” - 프리드리히 엥겔스(Friedrich Engels)
5. 인간(human being, 人間)
• 동물계(Animalia) 척삭동물문
(Chordata) 포유강(Mammalia) 영장
목(Primates) 사람과(Hominidae) 사
람속(Homo) 사람(H. sapiens)
• 알고보면 우린 ‘사람’
• 인간(人間 )이란 말에는 사람과 사람,
즉 사회 적인 의미가 내포, 사람은 개별
적인 하나의 종류로 지칭
• 사람은 권리, 의무의 주체로 법률에서 지칭
• 그러한 권리, 의무를 가질 수 있는 권리능
력을 ‘인격’이라 함
6. 교육, 훈련
• 교육
• 무엇인가를 습득하기 위한 체계적인
방법
• 훈련
• 무엇인가를 몸에 익히기 위해서 반복
적으로 하는 방법
7. 인간의 학습
• 유아기 ~ 초등학교
• 지도학습
• 중등학교
• 강화학습
• 대학교
• 비지도학습
• 사회
• 전문가시스템
8. 뭘로?
• 유아기 ~ 초등학교
• 부모님, 뽀로로, YouTube
• 중등학교
• 학원
• 대학교
• (소위 말하는) 고전, 흔한 Google 그
리고 우리의 보물같은 지식인
• 사회
• (해본적없는) 경험
9. 사례연구 - 인간의 데이터 분석
• 공자
• 최초(동양)의 교육 스타트업 CEO
• 서양의 플라톤이 있다면, 동양엔 공자가
있다고 해도 과언이 아님
• 투자를 위해서 중국 전역을 돌아다닌
경험이 있으나, 투자 실해
• 결국 투자는 받지 못했음(왤까?)
• ‘자공’이라는 CMO(마켓팅 담당자)
덕분에 해당 사업을 유지할 수 있었
음
• 역시 스타트업은 사람이 중요
• 플라톤도 아리스토텔레스가 ‘알렉산드
로스’ 덕분에 사업이 유지
10. 논어(論語) - Raw 데이터
• 공자형님이 논어(論語)라는 로그
(log) 데이터를 남겼음
• 초기 로그는 공자의 스타트업에서 C-
Class를 겸했던 제자들에 의해서 작
성됨
• 해당 로그가 어떤 이유에서든 트랜잭
션 없이 샤딩
• 샤딩하는 과정에서 제나라, 노나라, 한나
라 등의 버전으로 나눠짐
11. 데이터분석가의 등장
• 해당 로그의 트랜잭션이 보장되지
않았기 때문에 내용의 일관성이
사라짐
• 해당 데이터 분석을 위해서 온 동네
사람들이 데이터 분석에 동원됨
• 동양의 Kaggle
• 데이터분석을 위해 원천 데이터에
주석을 작성하기 시작함
• 국내에서 조선의 위키피디아를 완성했
던 정약용님이 <<논어고금주(論語古
今注)>>를 출판
12. 천하제일 알고리즘 대회
• “유학/유교” – 알고리즘의 집합
• 2000년의 데이터분석 결과를 바탕
으로 학습에 돌입
• 해당 데이터를 바탕으로 알고리즘
을 제시한 중국의 주자(朱子)의 성
리학, 조선에선 이황(李滉) a.k.a
퇴계, 일본은 하야시 라잔(林 羅山)
필두로 제법 다양한 형태의 알고리
즘이 제시됨
• 이황형님과 당대의 배틀러 기대승 형
님의 글타래 덕분에 알고리즘의 수준
이 한차원 높아짐
13. 인간의 데이터분석
• 경전, 그림, 음악, 대화, 소설, 시, 연극 이 모든 것이 ‘데이터’, 잘 생각해보
면 빅 데이터
• 루터의 95개조 반박문
• 마사초의 삼위일체
• 인간의 학습이 약간은 어리석고, 많이 느린 듯 하지만 우리는 말로만 듣
던 “분산 인공지능”을 사용해서 데이터를 분석하고 결과를 공유
• SNR이 무척 높다는 단점이 있음
• 생각보다 분산의 효율이 매우 떨어지는 경우(신드롬, 유행, 가치관)가 존재
• 모든 사람은 데이터분석과 학습을 통해 사회화 과정을 거치고, 사람과
사람 사이의 ‘상호작용’을 진행함
14. 기계와 데이터
“… 당신은 나를 사랑했고, 당신의 사랑이 나를 인간으로 만들었다(You loved me
and your love made me—human).” - 아이작 아시모프(Isaac Asimov),
<<Forward the Foundation>>
15. 기계에 대한 동경 – 1. 고대
• Deus ex machina
• 그러므로 사건의 해결은 플롯(사건)
자체에서 발생해야 한다는 것이 분명
하며, <<메데이아;Medea>> 에서처
럼 Deus ex machina에 의해 또는
<<일리아드; Iliad>에서 그리스인들
의 귀환같은 것으로 해결하지 않아야
한다. – 아리스토텔레스(Aristotle),
<<시학;Poetics>>,15(XV)장
16. 기계에 대한 동경 – 2. 중세
• Götz von Berlichingen
• 괴츠의 강철 의수(Iron prosthetic
hand)
• 의수로 사용했으며, 건틀렛의 내부에 용
수철과 톱니바퀴 등을 끼워넣어서 배치
한 구조
• 의수를 사용해서 검을 잡을 수 있었고, 깃
털펜을 사용하여 글을 쓸 수 있었음
17. 상속(Inherit)보단 확장(Extended)
• Deus ex machina 에서 Iron
prosthetic hand
• Single responsibility principle 을 위
반하면서 까지 강력한 특성을 부여받은
특별한 존재를 갈구하던 인간
• 자신의 능력을 확장시킬 수 있는 기계장
치를 이용해서 욕망을 반영하기 시작함
• 이러한 인간의 특성은 현재
(datetime.datetime.now())에도 다
양한 기계를 통해서 재생산됨
• 자동차 - 다리
• 스마트폰 – 뇌
18. 기계에 대한 동경 – 3. 근대
• 찰스 배비지(Charles Babbage)
와 에이다 러브레이스 백작부인
(Augusta Ada King, Countess
of Lovelace)
• 찰스 배비지는 프로그래밍 가능한 차
분 기관을 개량한 해석 기관을 제시
• 에이다 러브레이스는 이탈리아 수학
자 루이기 메나브레아(Luigi
Menabrea)가 프랑스어로 작성한 해
석 기관 설명을 영어로 번역하면서 베
르누이 수를 계산하는 방법을 포함한
광범위한 주석을 추가
• 그녀는 최초의 컴퓨터 프로그래머로
불림
19. 기계에 대한 동경 – 4. 현대
• Cyborg = Cybernetics(인공두뇌학)
+ Organism(유기체)
• Kevin Warwick
• 세계 최초의 사이보그 형님, 자신의 한쪽 팔에
100개의 전파 교신 기능을 갖춘 전자 칩을 이
식하여, 전동 휠체어를 조종하고 인공 손을 움
직임
• 워윅의 부인도 팔 근육에 두 개의 전극을 삽입,
그 결과 두 사람은 각기 다른 방에서도 컴퓨터
망을 통해 각자의 신경계통을 연결하여 통신
에 성공함(어떤 프로토콜 이였을까?)
• 뇌 연구(뉴런, 전류, MRI)의 성과를 산업계
에서 공유하고 적용하기 시작
20. 자동화(Programming)와 연결(Connection)
• 기계를 다양한 용도로 혹은 범용적인
목적으로 사용할 수 있는 자동화 장치
를 기계에 적용하기 시작
• 범용적인 기계를 제어하기 위해서 프로
그래밍이란 방법을 도입
• 기계를 자신과 연결하여 움직일 수 있
는 방법을 연구하기 시작
• 기계를 사용하기 위한 다양한 인터페이
스(손가락, 목소리, 눈동자 등…)를 제공
21. 기계에 대한 동경 – 5. 인공지능
• 인공지능
• 자신과 비슷한 걸 만들어서 인간의 욕망을 확
장
• 그래서 인간이 지닌 지적 능력의 일부 또는 전
체를 인공적으로 구현하기 시작, 심지어 엄청
잘 함
• Weak v.s. Strong
• Weak(규칙, 알고리즘) 우리도 할 수 있음,
지금 당장!
• IBM Watson, DeepMind AlphaGo
• Strong(지능, 자아, 자율) 이게 되나? 싶음
• 인공 지능(Artificial general intelligence), 인
공의식(Artificial consciousness)
22. 상호작용
“우리는 도구를 만들고, 도구는 우리를 만듭니다(We shape our tools, and
thereafter our tools shape us).” - 마샬 맥루한(Marshall McLuhan)
23. 상호작용 - 교환
• 행동에 따른 대가를 받으려는 목적으
로 서로에게 행위하는 작용
• 교환에 따른 상호간 “합의”가 필요
24. 상호작용 - 협동
• 동일한 목표, 여러 사람이 공동으로 노
력하는 것
• “기회는 평등할 것입니다. 과정은 공
정할 것입니다. 결과는 정의로울 것입
니다”
25. 상호작용 - 경쟁
• 동일한 목표, 사람들이 서로 차지하기
위하여 애쓰는 것
• 규칙이나 규율이 존재함
26. 상호작용 - 갈등
• 이해관계가 충돌하거나 경쟁이 심해져
서 상대방을 강제로 굴복시키거나 제
거해서 목표를 달성하려는 상태
• 극단적인 경우 지배와 파멸을 가져옴
27. 상호작용 = {교환, 협동, 경쟁, 갈등} with 데
이터 분석
• 데이터 분석은 데이터를 이해, 분해, 재구축하여 해
당 데이터를 다른 어떤 것과 상호작용함
• 교환 : 데이터 분석을 통해 알게된 정보나 확인된 사실
을 교환가치가 있는 품목과 교환
• EX) 마켓팅 리포트
• 협동 : 데이터 분석을 통해 현재 문제를 재정의하고 해
결하는 방법
• EX) 서버 유지보수 일정
• 경쟁 : 더 좋은 서비스를 위해 데이터를 다양한 방법으
로 분석
• EX) 맞춤 서비스
• 갈등 : 데이터 분석을 통해 상대방 보다 전략적 우위를
점하고 시장을 독점하는 방법을 연구
• EX) 선거 전략
29. <<신세기 GPX 사이버 포뮬러>>
• 91년 3월에 방영을 시작, 작품의
내용은 아래와 같음
• 주인공인 카자미 하야토가 우연한
계기로 자신의 아버지가 설계한 자
동차인 아스라다에 탑승하게 되
고, 자동차 경주(사이버 포뮬러 월드
그랑프리)에 참가해 성장해 나간다
는 줄거리, 마지막 시리즈인
<<SIN>>에서는 주인공이 하야토에
서 블리드 카가로 바뀜
30. 91년 3월에 방영을 시작, 98년에 막을 내림
• 사실 너무 평범한 내용이고, 2000
년에 막을 내리는 작품이라 별 볼
일 없다고 생각되기 딱! 좋은 작품
31. 1991년, 기억하나요?
• 91년 8월 6일에 Tim Bernes-
Lee가 웹서버를 구축하여 온라
인에 공개하고, 20일 후인 8월
25일에 Linus Torvalds가 리눅
스 개발을 알렸던 격동의 91년.
• 그런데, 당시 이 작품에선
• 홍채 및 음성 인식 시스템
• GPS, 헤드-업 디스플레이
• 지도 학습 기반의 인공지능 탑재
32. 지도 학습
• 91년 당시, 해당 작품에서 ‘인
공지능’을 다루면서 해당 인
공지능의 학습 시스템을 지도
학습 (supervised learning)
을 제시
33. 지도 v.s. 자율(비지도)
• 일반적으로 알려져 있듯이 지도학
습의 경우 대량의 데이터가 필요로
하고, 자율 학습의 경우 학습할 수 있
는 환경이 필요
• 해당 작품에선 레이싱을 통해 지도
학습에 필요한 데이터를 수집해서
실시간으로 반영
• 무려 실시간!
34. 협동
• 우리가 생각하는 전형적인 인공지능
의 모습을 제시함
• 해당 작품에서 인공지능 시스템으로
소개되는 아스라다의 경우 운전자의
생명을 지키는 것이 가장 중요한 임무
중 하나
• 테슬라가 자전거 운전자를 위험으로
간주하는 것도, 운전자의 안전을 가장
중요한 임무라 생각하기 때문
• 윤리/도덕에 관한 문제는 별개로 생각할
필요가 있음
35. 잠깐, 정리해 봅시다.
• 빨리 달리고 싶은 인간의 욕망을 충족하기 위해서 우리의 다리를 확장
한 형태로 존재하는 기계 시스템인 ‘자동차’
• 더 빨리, 더 안전하게 달리고 싶은 욕망을 위해서 기계에 인공지능 시스
템을 탑재
• 해당 인공지능 시스템을 탑재하여 드라이버(사용자)와 협력 관계를 유지할 수
있도록 프로그래밍함
• 빨리 달리고 싶은 욕망을 충족하기 위해서 센서를 이용해서 주행 데이
터를 실시간으로 학습하고 해당 결과를 사용자에게 알려줘서 빠른 피
드백을 통해서 학습 과정을 진행
• 이런 생각을 91년 작품을 통해 세상에 알림
36. 98년, <<신세기 GPX 사이버 포뮬러 - SIN>>
• 호그와트에서 해리가 볼드모트가
마지막 전투를 마무리하고, MS에
서는 윈도우98, 숫자3과는 전혀 연
관없는 회사 벨브에서 하프라이프
를 출시했던 격동의 98년.
• 98년 12월, 해당 작품의 마지막을
장식할 새로운 OVA가 발표, 새로운
밀레니엄의 시작이라고 방송에서
떠들어서 다들 밀레니엄의 시작으
로 알고 있던 2000년에 5화를 마
지막으로 해당 작품이 종결
37. 바이오 컴퓨터
• 생물의 뇌를 ‘모방’하는 광의적 의
미와 실제 생물의 뇌를 활용하는
협의적 의미
• 광의적 의미를 나타낼 때는 ‘인공
신경망(Artificial Neural
Network)’또는 ‘뉴로 컴퓨터
(Neurocomputer)’라고도 함
• 신경구조를 컴퓨터 소프트웨어로
구현하는 방식으로, 대표적으로
딥러닝(Deep Learning) 알고리
즘이 있음
38. 강화학습(Reinforcement Learning)
• <<…SIN>>에 등장하는 바이오컴
퓨터는 현대적인 관점에서 해석하
자면 강화학습이라 할 수 있음
• 오거(작품에서 등장하는 바이오컴
퓨터)의 경우 드라이빙 코스를 계
산해서 최적의 코스를 산출, 드라
이버가 해당 코스를 달린다면 협
력, 해당 코스를 벗어나면 방임하
는 형태로 작동
39. 스스로 오류를 발생
• 오거시스템의 경우 ‘레이스에서
승리하고 싶다’라는 목적을 위해
서 ‘체커’를 보상으로 선택
• 마지막회에서 자신의 기체나 드라
이버의 안전을 포기하고 체커를
받을 수 있도록 자신의 기체를 조
절(사실상 오류)
• 기체는 폭발하지만 ‘체커’를 받아
냄
40. 속력보다는 방향성, 목표(objective)보다는
목적(goal)
• 우리는 데이터 분석을 통해서 무
엇을 원하는가?
• 올바른 방향성을 향해서 데이터를
해석하고 있는가?
• 단순한 목표가 아닌, 우리가 달성하
고자 하는 목적이 있는가?
• 파이썬, R, 텐서플로우 정도만 다
룰 수 있으면 정말 데이터 분석를
할 수 있는가?
42. 1. 데이터분석은 우리 뇌(직관)의 확장
(Extended)
• 데이터분석은 결론적으로 말해서,
대량의 데이터를 통해 인간의 직관
을 확장하는 과정
• 그러나 Bonferroni’s principle을
주의해야 함
• 데이터에서 일정한패턴을 찾을 때, 패
턴이 존재 하지 않는 상황에서 특정 패
턴(bogus)의 데이터가 랜덤하게 생
성 될 수 있음
43. 2. 인간의 데이터분석
• 각자의 경험을 기준으로 한 데이터분석
기술은 세계 최고의 능력을 가지고 있음
• 괜히 석가형이 “천상천하 유아독존 (天上
天下 唯我獨尊) 삼계개고 아당안지 (三界
皆苦 我當安之)”라고 하신게 아님
• 학습능력도 지구상에서 가장 훌륭한 성
능을 가지고 있음
• 분산 인공지능 능력은 은하계 최고
• 문제는 “알고리즘”이 아니라 “해석”
• 데이터를 어떻게 받아들이고, 그것을 무엇
으로 해석하는지가 중요
44. 3. 기계의 데이터분석
• 기계에서 생산해내는 데이터를
수집, 가공, 분류하는건 문제가 아
님, 심지어, 해당 데이터를 처리하
는 우리가 하지 않음
• pd.read_json , tf.models ?
• 데이터를 기계가 스스로 분석하
기 위해선 어떠한 “목적”이 필요
• 목적을 어떻게 정의했는지에 따라
알고리즘이 결정
• 당연히 데이터는 인간의 해석이 반
영됨
45. 4. 블랙박스 주의보
• 강화학습을 통한 ‘인공지능’
• 목적을 달성하기 위해서 과정의 오류를
용납하는 미래
• 목적을 달성하기 위해서 우선 적인 목표
변경을 우리가 인식할 수 있는 시스템이
있을까?
• 결론적으로 알고리즘에 의해서 제출된
어떤 결과는
• 인간이 데이터를 해석하는 방법
• 기계가 데이터를 처리하는 목적
• 이 둘 사이의 상호작용 방법이 결정
46. P.S
• 발표자는 고전을 “누구나 알고 있지만, 아무도 읽지 않는 것”
이라 정의하는 입장
• 공학을 전공한 자들에게 “인문학”이 부족하다는 의견에 동의
하지 않음
• 따라서 우리가 공유하고 즐기는 문화를 가지고도 충분히 수
준 높은 대화나 인간에 대한 본질적인 문제를 토론할 수 있
다고 생각함
• 배틀그라운드를 통해 삶에 대해서 고민하고, 리니지2
의 바츠 해방 전쟁을 통해 우리 사회를 돌아보고, WoW
를 통해 급진적인 사회변혁이 어떤 결과를 가져오는지
알 수 있음
• 즐거운 40분이 되셨길 기대하며, 다음에 기회가 된다면 또
뵙기를 기원하며!
