우렁이 색시와 인공지능 배우자 임신 튼살치료

우렁이 색시와 인공지능 배우자 임신 튼살치료

옛날 한 마을에 가난한 노총각이 혼자 농사를 지으며 살고 있었다. 하루는 이 총각이 논에 가서 일을 하다가 문득 자신의 처지가 한심하게 느껴졌다. 매일같이 일을 해도 가난하니, 장가를 들 수도 없고. 그래서 한숨을 쉬며 말했다.

“이 농사지어서 누구랑 먹고 사나”

“나랑 같이 먹고 살지”

총각은 사방을 둘러봤지만, 아무도 없었다. 이상하게 여긴 총각은 다시 한 번 말했다. “이 농사지어서 누구랑 먹고 사나”

“누군 누구야, 나랑 같이 먹고 살지”

총각은 아무래도 이상하다 싶어, 소리가 난 쪽으로 가서 논두렁의 풀포기를 헤쳐 보니, 사람은 없고 커다란 우렁이가 한 마리 있었다. ‘허허, 고것 참 희한하네…….’ 그래서 총각은 우렁이를 가지고 집으로 와서 농 안에 넣어뒀다.

그리고 다음날, 총각은 논에서 일을 하다 점심때가 되자 혼자 터벅터벅 집으로 돌아왔다. 총각이 방문을 여는 순간 깜짝 놀랐다. 김이 모락모락 나는 밥상이 떡 허니 차려져 있는 게 아닌가. 총각은 이게 웬 횡재인가 싶어 얼른 먹어 치웠다. 그 다음날도 논일을 하다 점심때 집에 와보니, 또 어제처럼 밥상이 차려져 있는 것이었다. 그 다음 날도 또 그 다음 다음날도 그랬다. 총각은 궁금해서 더 이상 참을 수가 없었다. 그래서 일하러 가는 척 하고 나갔다가 다시 들어왔다. 그리고는 부엌 구석에 키를 뒤집어쓰고 몰래 숨어 있었다. 점심때가 되자 방안에서 어여쁜 색시가 조심조심 나오는 것이었다. 어찌나 예쁘던지, 총각은 넋을 잃고 쳐다보고만 있었다. 색시는 뭘 뚝딱뚝딱 하더니 금세 밥한 상을 차려서는 방 안으로 가지고 들어갔다. ‘아, 저 각시가 바로 우렁이에서 나온 각시구나.’ 총각은 얼른 방안으로 들어가서는 농 안으로 들어가려는 각시를 꼭 잡았다.

“거기 들어가지 말고, 나랑 같이 삽시다.”

“며칠만 기다려주세요. 전 하늘에서 죄를 짓고 내려온 몸이라 아직은 함께 살 수가 없습니다. 지금 같이 살게 되면 반드시 슬픈 이별이 있을 거예요.”

하지만 총각은 이미 각시에게 반해서 한시도 떨어져 있을 수가 없었다. 무작정 각시의 치맛자락을 잡고는 놓아주질 않았다. 하는 수 없이 각시는 그날부터 총각과 함께 살기로 했다. 이렇게 해서 총각은 곱고 착한 각시를 맞아 살게 되었다. 그러던 어느 날, 유난히 일이 많아, 일을 하다 보니, 어느새 서산 너머로 해가 기울었다. 집에서 기다리던 각시는 점심밥을 차려놓고 기다려도 남편이 오지 않자 걱정이 돼서 들에 나가보았다. 마침 그때, 고을 원님의 행차가 지나가고 있었다. 원님은 각시를 보더니, 그만 첫눈에 반해버렸다.

“원님, 제 남편은 저기 저 들에서 일을 하고 있으니 부디 저를 보내주세요. 저는 남편에게 가야합니다.”

색시가 아무리 원님에게 통사정을 해도 원님은 색시를 관아로 데려갔다. 그것도 모르고, 일을 하던 남편은 해가 다 기울어서야 집에 돌아왔는데, 아무리 찾아도 아내가 보이지 않았다.

아내가 고을 원님에게 잡혀간 것을 알게 된 남편은, 매일 같이 관아로 가서 아내를 애타게 찾았다. 그러다가 관아의 사령들에게 잡히면 죽도록 매를 맞았지만 굴하지 않고, 날마다 관아를 찾아가 아내를 불렀다. 그렇게 몇 달을 두고 아내를 부르며 통곡하던 남편은, 그만 죽고 말았다. 죽은 남편은 한 마리 파랑새가 되어 날마다 아내가 사는 관아의 뜰을 돌면서 애처롭게 울었다. 우렁 각시도 남편을 그리워하며 시름시름 앓다가 얼마 지나지 않아 죽고 말았다. 이후 그 마을엔 파랑새 두 마리가 한시도 떨어지지 않고 늘 같이 날아다녔다는 이야기가 전해져오고 있다.

 

필자가 보기에 우렁이 색시와 같이 인공지능이 배우자 역할을 대신하여 같이 살게 되는 미래 시대의 디스토피아적인 모습이 연상된다.

인공지능은 1959년에 MIT AI연구소를 설립한 매카시와 마빈 민스키, 카네기멜론 대학교에 인공지능 연구소를 만든 앨런 뉴웰과 허버트 사이먼과 같은 개척자들에 의해 1950년도에 실험 학문으로 시작되었다. 이들 모두는 1956년에 매카시, 민스키, IBM의 나단 로체스터 와 클라우드 샤논에 의해 조직되어 열린, 이미 언급된 다트머스 대학의 여름 AI 콘퍼런스에 참가하였다. 역사적으로, 인공지능 연구는 두 개의 부류 -- 깔끔이(Neats)와 지저분이(Scruffies) -- 로 나눌 수 있다. 깔끔이는 우리가 전통적 혹은 기호적(symbolic) 인공지능 연구라고 부르는 분야로서, 일반적으로 추상적인 개념에 대한 기호적 연산과 전문가 시스템(expert systems)에 사용된 방법론을 가르친다. 이와 상반된 영역을 우리는 지저분이(Scruffies) 또는 연결주의자(connectionist)라 부르는데, 시스템을 구축하여 지능을 구현/진화시키려고 시도하고, 특정 임무를 완수하기 위해 규칙적인 디자인을 하기보다는 자동화된 프로세스에 의해서 지능을 향상시키는 방식이다. 가장 대표적인 예로 신경망(neural network)이 있다. 이 두 가지 접근법은 인공지능 역사의 매우 초창기부터 함께 했다. 1960년대와 1970년대를 거치며 scruffy 접근법은 주목받지 못했지만, 1980년대 깔끔이 접근법의 한계가 명확해지면서 다시 주목 받게 되었다. 그러나 현재 두 가지 방식을 사용하는 그 어떤 최신의 인공지능 알고리즘도 확실한 한계가 있다는 것이 명확하다. 특히 1980년대에 들어서 Back propagation (인공지능 학습방법: Training Method)가 소개되면서 많은 연구가 진행되었음에도, 신경망을 이용한 인공지능은 아직 초보단계이다. 인공신경망 (Artificial Neural Networks)을 이용한 많은 연구가 현재에도 진행되고 있지만, 몇 가지 장애로 인해서 실용화하기엔 아직도 먼 기술이다. 인공신경망을 이용한 인공지능이 어느 정도 실용화되기 위해선 우선 실효성 있는 학습방법 (Training Methods)이 필요하다. Back propagation을 이용한 학습방법이 제안되어 연구되고 있지만, 완전한 학습을 이룰 수 없을 뿐만 아니라, 학습에 사용되는 data들이 서로 orthonormal해야 하는 조건 때문에 항상 불완전한 학습으로 끝나기 쉽다. (Converge to Local Mimimum, not to the optimal minimum: 지역최적해에 머뭄. 즉, 눈먼 장님이 가장 낮은 저지대를 찾는 경우 각 현재 지점에서 아래로 내려가려는 성질이 있는데 이때 눈먼 봉사이므로 특정 지점의 저지대에 도달한 경우, 그 지점에선 어디로 가거나 위로 올라가는 것만 있으므로 앞에 설명한 성질에 의해 바로 전에 찾은 저지대 남으려 하는 성질이 있다는 것을 의미함). 이러한 단점들을 보완하기 위해서 Fuzzy Logic, Neurofuzzy (Neural fuzzy logic) and Genetic Algorithms등을 이용한 학습방법이 연구되고 있으나 전망이 밝지만은 않은 상태이다.

미국의 DARPA(미 국방부 최신 기술 연구 프로젝트 관리국)과 일본의 5세대 컴퓨터 프로젝트에 의해서 1980년대 인공지능 연구는 엄청난 연구 기금을 지원 받을 수 있었다. 몇몇 인공지능 선각자들이 거둔 주목할 만한 결과에도 불구하고, 즉각적인 결과를 산출하는 데 실패하게 된다. 이것은 1980년대 후반 인공지능 연구 기금에 대한 대폭적인 삭감을 초래하였고, 인공지능 연구의 침체기를 뜻하는 인공지능의 겨울을 가져왔다. 1990년대, 많은 인공지능 연구가들은 좀 더 구체적인 목적아래 기계 학습, 로보틱스, 컴퓨터 비전과 같은 인공지능과 관련된 하위 영역으로 이동하였고, 순수한 인공지능에 대한 연구는 매우 제한적으로 수행되고 있다.

필자가 보기에 인공지능의 배우자 또는 도우미 개발은 결혼을 적게 하게 해서 잉여 인간들의 수를 합법적으로 줄이려는 방법으로 생각된다. 특히 멜서스 이후 돌턴같은 우생학자들은 성경의 생육하고 번성하라는 말과 정반대로 행동하고 있다. Charles Darwin찰스 다윈의 명작, “ON THE ORIGIN OF SPECIES종의 기원“의 부제는?

삶을 위한 투쟁에서 우월한 인종의 보존

THE PRESERVATION OF FAVOURED RACES IN THE STRUGGLE FOR LIFE

아무튼 출산을 해야 인구수가 늘어난다. 출산은 산고가 있듯이 임신과 산후에 보이는 튼살에도 자동차의 스피드 마크와 같은 선이 나게 된다. 이런 임신으로 생기는 튼살은 다이어트는 본인 노력으로 줄일수 있지만 튼살은 튼살 크림이나 로션으로 안되니 한의학적인 이미지한의원의 ST침의 힘을 빌려 해결할 수 있다.