"축구를 잘 한다, 발표를 잘 한다, 친구들과 잘 어울린다"
이렇게 멋진 성적표는 지금까지 본 적이 없다.
벌써 너의 운동화가 엄마 구두만큼 커진 것처럼
금세 평가자는 귀여운 같은 반 친구들에서 빡빡한 주체들로 바뀌고,
평가 내용도 따뜻한 격려에서 야속한 숫자 모양들로 점점 바뀌어 가겠지만
우리는 늘 오늘의 처음 마음을 잊지 않아야겠다.
]]>복잡해서 인수인계가 안된다는 일을 가끔 만났었는데 내 경험에 그건 본인이 과학적으로? 일을 하지 않기 때문이었다. 애써 휴리스틱 같은 포장을 덮어보기에도 서로 민망한 노릇이었다.
그렇게 우리는 바둑을 지고 운전대도 뺏기게 될 것이다. 욕구 말고 ... 그래서 잘하는게 뭐에요?
고전게임 모던워페어를 돌리며도 느낀다. 이건 단순 사격 슈팅게임이 아니라 택틱 시뮬레이션이다. 프로그램은 테러진압 공략의 매뉴얼 - 문 열면서 총 덜 맞고 적을 제압할 확률이 높은 전술 기동 - 을 진행한다. 내가 707 요원처럼 상황에 맞는 접전 수칙을 안다면 쉽게 클리어 할 수 있을 것이다. 그러나 베테랑 캡틴 프라이스(극중 NPC)처럼 문을 열 때 두세명이 각각 어디에 서서 어떻게 겨낭하고 움직이며 체포 작전을 진행해야할지 나는 도무지 알 수가 없다.
다음번 청소기엔 더 많은 돈을 지불할 것이다. 나는 압도되었다. 아 강철부대가 아니라 로봇 청소기 말이다.
]]>멋진 위로, 우리는 모두 다른 롤을 살고 있다.
]]>이 최신 탐사 로버에 1998년 오리지널 아이맥에 쓰였던 파워PC(PowerPC) 750 프로세서가 탑재됐다고 더버지 등 외신들이 2일(현지시간) 보도했다.
파워PC 750은 단일 코어, 233MHz 프로세서, 600만개의 트랜지스터를 특징으로 하는 칩으로, 최근 출시된 애플 M1칩의 160억 개의 트랜지스터, 3.2GHz의 최대 클럭 속도 등의 성능과 비교하면 너무 구형 사양이다.
해당 프로세서는 최신 스마트폰이나 게임용 PC에 비해서는 성능이 부족할 수는 있지만...
왜 최첨단 화성탐사 로버에 최신 칩이 아닌 1990년대 나온 구형 칩을 사용했을까?그 이유는 화성의 혹독한 기후 조건 때문이다. 화성의 대기는 많은 방사선과 하전입자들을 내뿜고 있으며영하 55도에서 영상 125도를 넘나든다. 화성의 이런 기후 조건은 컴퓨터 프로세서를 손상시킬 수 있으며, 컴퓨터 칩이 복잡해질수록 더 많은 오류가 발생할 수 있다.
작은 위로가 되네, X세대니 뭐라고 이야기 되는 즈음에 20대였던 우리들에게...
가끔 주니어들에게 이야기한다, "여러분들은 덩크슛 마구 시원하게 꽂을 생각만 하고 오셨겠지만, 현실은..."
한편으로,
묵혀두었던 보호기사를 다시 켜고 말았다. 검방, 판금 중독, 곰 변신에 감정이입이 잘 안되는 구조.
굳이 게임까지 들어가서도 맞고 버티는 직업을.
"신의 가호" : 마나15, 6초동안 어떠한 주문이나 물리 공격에도 피해를 입지 않습니다. 하지만 이 기간 동안 공격하거나 물리적인 능력을 발휘할 수 없게 됩니다.
]]>초대받으려면...
- 여기서 한국사람들에게 유독 더 강하게 나타나는 어디 빠지면 뒤처질까 염려하는 마음이 발동.
1. 아이폰/아이패드 등 iOS 기기에서만 가능 (안드로이드도 개발중?)
2. 앱을 다운받아 내 전화번호를 계정으로 등록하면 이미 안에 있는 사람(그의 연락처에 내 번호가 저장되어 있어야함!!)이 그것을 알람 받고 그러한 경우들에 대해 "제한 없이" 불러줄 수 있음. - 그러니까 그렇게 귀한 초대장은 아님!
제한된 초대장 컨셉은 가입하면 생기는 1장이 있던데, 아마 이메일을 통해 링크 등 직접 서비스 초대를 보내줄 수 있는 듯함.
결론. 내 전화번호 연락처 중에 이미 하는 사람이 한 명 쯤은 있을 것으로 기대하고, 앱을 깔고 기다리면 내가 요청중이라는 알람을 보고 누군가 내 손을 잡아줄 것이다. 이는 이미 사용중인 사람에게 부담되는 일이 아니므로 기존 사용자를 찾을 수 있다면 직접 부탁해도 그만.
2/14 기준. "나좀 클럽하우스 들여보내줘" 손 든 사람을 이미 안에 있는 사람이 받아주는 것은 안에 있는 사람에게 제한이 없다는 이야기를 잘 안 함. 나만 들어와있고 싶어서?
양키들이 프레임 잘 잡아서 이렇게 플랫폼들을 열어가는 장면들을 볼 때마다 늘 괜히 얄미운 느낌이다. 공개라디오나 팟캐스트를 누구나 손쉽게 열 수 있고 관객들의 청취나 라이브 참여가 쉽게 가능해진 것. 이러한 목소리 기반 서비스가 정말 효과적이고 과연 오래 갈지에 대해서는 잘 모르겠다. 처음 기획 의도는 그랬다지만 결국 어떤 쪽으로 서비스가 진화하고 사람들에게 쓰일지는 두고볼 일. 지금의 (반)제한적 초대는 시스템 카파가 확보되면 싹 풀겠다던데 오히려 이런 비공개 멤버식이 더 솔깃할듯.
아니, 근데 아직도 안드로이드라고요?! 왜죠?
나에게도 아들이 물어본다. 이런 시대에 왜 여기 골방구석에다가 굳이 글을 쓰고 있냐고.
테넷 - ★★★ 놀란께서 이번에는 좀 도를 넘은 것 같다. 이게 그래서 맞는건가? 큰 재미도 안 주면서 공부할 꺼리만 잔뜩 주고 갔네.
위플래시 - ★★★★ Not Quite My Tempo! 예체능은 너무 무자비한 영역, 뭐든 연주하고 싶어진다.
승리호 - ★★ 작가라면 문학에 대한 기본적인 소양을 갖추신 후에 뭘 창작하셨으면 좋겠다. 그래도 영상은 촌스럽지 않았으니 승리 맞네.
마침 엄마도 전화로 이야기했다, "실패하는 일 없어, 끊이면 결국 끝나게 되어있는 일이야."
그래선가 조금은 위안이 되었을까. 그래도 두 번 할지는 잘 모르겠네.
문득 크게 일 하기 싫어질 때마다 할 수 있는 요리 가짓수가 늘어나는 느낌이다.
설렁탕 끓여드릴까요?
]]>3등으로 순위권. 스타벅스 버디 제이, 제니, 그레이스라고?!
]]>과몰입을 피하기 위한 요즘 나의 새로운 시도, 요리를 또 무작정 해보기로 했다.
처음 시도인데도 속까지 닭이 잘 구워졌네, 웬일.
그리하여 이제 치킨 배달을 안 시킬 것만 같더니 오늘 기어이 찜닭을 ...
그래도 오늘 아침에 뛰었으니까.
지겨운 겨울이, 아니 역병이 빨리 끝났으면 좋겠다.
]]>현재 공개되어 두들겨 맞은 버전은 습작 수준이 맞다. 예쁘장한 그림까지 넣어서 인격을 부여한 기획이 무리했지.
더 문제가 되는 것은 100억건의 대화를 썼다는 부분인데, 언젠가 그들의 강연에서도 자기들이 카카오도 아니면서 그 많은 대화를 갖고있다고 자랑하던 것이 영 이상했는데... 완성도야 스타트업이니 뭐 하면서 귀엽게 봐달라 하더라도 Data 확보 관련 공격을 받은 부분은 한동안 회복하기 어려울 것으로 보인다 - 결국 바로 서비스가 닫혔다.
스OO은 카카오톡 대화 약 100억건을 기반으로 이XX를 개발, 지난해 12월 출시했다. 여기서 사용된 카카오톡 대화는 2016년 출시된 연O의 과X 앱 이용자들의 대화다. ... 연O의 과X 이용자들은 자신들이 넘긴 정보가 '이루다'에 쓰일지 몰랐다고 주장하고 있다.
카카오나 누구들이 왜 저렇게 안하고 지내겠는가. 늘 이야기하지만 카카오 정도면 가족도 속일만한 내 클론 챗봇 정도 쉽게 만들 수 있을 것이다. 지금 문제는 기술이 아니라 Data와 동의에 있기 때문이다. 크게 보면 비슷한 업종에서 일하는 사람으로서 안타까운 일이다. Data 활용에 대한 규제가 또 얼마나 더 생겨날 것인가.
덧. 십년만에 탈 것을 한국의 H사로 바꿨다. 와우 시절에서도 탈것은 특히 더 가난했었는데... 근데 H의 라이언은 아직 말을 잘 못 알아듣는 것 같더라. 좋아하진 않지만 그래도 아리가 "드라이하게" 잘하는 모양. 기계도 기계고 C가 늘 나보고도 드라이한 사람이 되라고 하는데 아직도 갈 길이 멀다.
]]>무엇보다 건강하고(더 많이 달리고),
계속 공부 열심히 하고(올해는 강화학습을...),
(능력 있는?) 좋은 아빠가 되어야지.
작년 연초엔 무얼 썼나 돌아보다가 위 3가지 테마는 변함없겠구나 싶다. ( )를 활용해야지. 회사 업무는 이제 오롯이 Data 분석모듈 리딩과 ML 실무 적용만 업무로 남았다. 변화는 좋은 것, 더 좋은 변화들을 만들어야겠다. 완주와 전문화, 최근 동료에게 나도 모르게 이야기 한 내 직장생활의 방향성이더라. 작은 것들에 연연하지 말아야지.
지난 한 해를 봐도 남겨지는 글들은 적네. 2020년은 예년보다 더 알찼다, 참 감사합니다.
]]>첫째, 대규모 언어처리 인공지능 모델은 엄청난 전력소모를 유발해 지구온난화에 영향을 미침
둘째, 인종차별, 성차별적 언어들이 섞이면서 인공지능이 잘못된 언어를 학습할 위험 있음
셋째, 대규모 언어처리 인공지능 모델은 인간의 언어를 이해하지 못하면서 흉내내는 것에 집중하고 있음
넷째, 대규모 언어처리 인공지능은 인간을 너무 흡사하게 흉내낼 수 있기 때문에 악용될 수 있음
- 게브루? 박사
첫째, 딥러닝이 무식한 접근방법이다보니 현 기술 수준에서 어쩔수 없음
둘째, (사람처럼) 머신러닝도 데이터를 주는 대로 데이터가 나오는 것, 세상 어디에도 평등하며 정치적으로 옳은 데이터나 사람이란 없다고 봄
셋째, 뇌를 흉내내는 것과 뇌를 만드는 것의 차이가 있더라도 그것은 다른 영역인 점, 뇌는 누구에게도 여전히 완전히 이해받지 못하고 있는 것으로 알고 있음
넷째, 그렇게 하자고 만든 것임
위 지적이 구글에서 기각당한 것은
연구의 깊이가 낮으면서 (구글에게) 괜한 노이즈를 만들기 때문이라고 생각한다.
(구글 월급 받으면서 하실 말씀은 아니세요.)
그렇게 이슈가 되고 싶으셨으면 ...
구글이 의도적으로 인종차별, 성차별적 데이터를 주입하고 있다는 음모(Evil Deed?)에 대한 내부고발 정도는 있었어야지.
TF_IDF는 "한 문서 내 단어 출현 빈도수 / 전체 문서 중 단어 출현한 문서수" concept.
-> 많은 사람들이 두루 하지 않는 행동을 그 사람이 많이 한다면 그의 특징으로 볼 수 있다.
(적용 - 아빠가 해커랭크 10번 접속했고, 전체 샘플 200 중 20 해커랭크 접속자가 있다면, 10/20 -> 0.5, 아들은 2회 접속했다면 0.01, 아빠는 해커랭크 관심자로 볼 수 있음. 주로 log 걸어 처리...)
여기서 NMF로 이어지고 TF_IDF도 조 선생님(감사합니다!)에 한두말씀 보태서 정리해볼 수도 있겠는데 굳이 내 정리까지 궁금해하는 사람이 없을 것이므로...
그리고 그들이 또 설명하지 않는 부분들이 있는데...
]]>슬라임 한 마리 정도 나와줄 것 같은 아침 조깅길
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