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기술로 완성하는 아르메니아의 정치 개혁

아르메니아의 수상 니콜 파시냔은 혁명을 주도한 지 단 6개월 만에 또 다른 혁명을 결정했다. 2018년 10월 그는 “우리는 아르메니아의 과학, 정부, 대중이 이 문제에 대해 합의하고 아르메니아의 새로운 기술적 돌파구가 새로운 기술 혁명을 불러오기를 바란다”라고 말했다.   아르메니아의 기술 커뮤니티는 수도인 예레반의 WCIT 행사에서 주목을 받았다. 전국적인 시민 불복종 운동이 암호화된 메시지 앱, 소셜미디어, 실시간 스트리밍을 통해 확산되면서 경기 침체와 부패 혐의가 끊이지 않았던 통치 체제가 사라진 해당 연도의 벨벳혁명(Velvet Revolution)에서 기술은 중요한 역할을 했다. 현재 IT는 새로운 정부의 경제 계획의 초점이 되고 있다. 지난주 아르메니아의 수도 예레반에서 열린 WCIT(World Congress on IT)에서 해당 계획의 세부사항이 일반에 공개되었다. 사르키샨 정권이 해당 행사의 유치권을 따냈지만 후임자는 이를 이용해 교육 개혁, 감세 조치, 새로운 재정 지원, 엄청난 디아스포라(diaspora)에 기초한 새로운 디지털 아르메니아를 위한 비전을 제시했다. 디지털 디아스포라 아르메니아는 국민 대부분이 해외에 거주하는 몇 안 되는 국가 중 하나다. 전 세계 아르메니아인 인구는 700만~1,000만 명이지만 그중 300만 명만 아르메니아에 거주하고 있다. 이런 광범위한 디아스포라는 약 150만 명의 아르메니아인이 살해당하고 수십만 명의 생존자들이 해외로 이주해야 했던 1915년의 아르메니아 대학살 후 빠르게 확산되었다. 현재, 점차 많은 사람이 조국의 미래 재건을 돕기 위해 귀국하고 있다. 여기에는 패션 기술 스타트업 WANTZ의 COO 소피 바바얀도 포함된다. 그녀는 1년 전 아르메니아 IT 스타트업들의 자문가 겸 멘토로 일하기 위해 런던을 떠나 아르메니아로 왔다. 그녀는 “혁명 이후 이 나라에서 훨씬 많은 일을 할 수 있으며 이 나라가 이제 더욱 개방되었다는 느낌이 들었다. 이전에는 모두가 알고 있듯...

소셜미디어 영토분쟁 아르메니아 대학살 아르메니아 실리콘마운틴 벨벳혁명 혁명 디아스포라 스타트업 레딧 체스 인공지능 창업 메인프레임 올림피아드

2019.10.22

아르메니아의 수상 니콜 파시냔은 혁명을 주도한 지 단 6개월 만에 또 다른 혁명을 결정했다. 2018년 10월 그는 “우리는 아르메니아의 과학, 정부, 대중이 이 문제에 대해 합의하고 아르메니아의 새로운 기술적 돌파구가 새로운 기술 혁명을 불러오기를 바란다”라고 말했다.   아르메니아의 기술 커뮤니티는 수도인 예레반의 WCIT 행사에서 주목을 받았다. 전국적인 시민 불복종 운동이 암호화된 메시지 앱, 소셜미디어, 실시간 스트리밍을 통해 확산되면서 경기 침체와 부패 혐의가 끊이지 않았던 통치 체제가 사라진 해당 연도의 벨벳혁명(Velvet Revolution)에서 기술은 중요한 역할을 했다. 현재 IT는 새로운 정부의 경제 계획의 초점이 되고 있다. 지난주 아르메니아의 수도 예레반에서 열린 WCIT(World Congress on IT)에서 해당 계획의 세부사항이 일반에 공개되었다. 사르키샨 정권이 해당 행사의 유치권을 따냈지만 후임자는 이를 이용해 교육 개혁, 감세 조치, 새로운 재정 지원, 엄청난 디아스포라(diaspora)에 기초한 새로운 디지털 아르메니아를 위한 비전을 제시했다. 디지털 디아스포라 아르메니아는 국민 대부분이 해외에 거주하는 몇 안 되는 국가 중 하나다. 전 세계 아르메니아인 인구는 700만~1,000만 명이지만 그중 300만 명만 아르메니아에 거주하고 있다. 이런 광범위한 디아스포라는 약 150만 명의 아르메니아인이 살해당하고 수십만 명의 생존자들이 해외로 이주해야 했던 1915년의 아르메니아 대학살 후 빠르게 확산되었다. 현재, 점차 많은 사람이 조국의 미래 재건을 돕기 위해 귀국하고 있다. 여기에는 패션 기술 스타트업 WANTZ의 COO 소피 바바얀도 포함된다. 그녀는 1년 전 아르메니아 IT 스타트업들의 자문가 겸 멘토로 일하기 위해 런던을 떠나 아르메니아로 왔다. 그녀는 “혁명 이후 이 나라에서 훨씬 많은 일을 할 수 있으며 이 나라가 이제 더욱 개방되었다는 느낌이 들었다. 이전에는 모두가 알고 있듯...

2019.10.22

인간-AI 토론 배틀 승자가 밝힌 'IBM 프로젝트 디베이터의 한계'

AI가 체스와 퀴즈쇼에서는 우승했지만, 토론에서는 아직 사람을 이기지 못했다. IBM의 인공지능(AI) 시스템은 체스 그랜드마스터와 제퍼디 챔피언을 패배시켰지만, 토론 분야만큼은 신통치 못했다. 토론에서 AI에게 패배를 안겨준 인물은 하리시 나타라쟌. 그는 2012년 유럽 토론 챔피언십 우승자였고 2016년 월드 토론 챔피언십 최종 결승에 진출했던 인물이기도 하다.    올해 31세로 옥스퍼드대학교에서 정치, 철학, 경제학 학사 학위를 취득하고 케임브리지대학교에서 석사를 마친 나타라쟌은 지금까지 세계 최고의 인간 논객들과 토론에서 승리했지만, 이번은 사람이 아닌 컴퓨터를 상대로 한 최초의 토론에서 승리했다는 점에서 관심을 끌었다.  미국 샌프란시스코에서 열린 IBM 씽크 컨퍼런스에서 그의 상대방은 2미터 크기의 프로젝트 디베이터(Project Debater)라는 검은 상자였다. 기계는 움직이는 푸른 입을 통해 미국 여성의 목소리로 이야기했다. IBM의 주장에 따르면 이는 복잡한 주제에 관해 인간과 토론할 수 있는 최초의 AI 시스템이다.  승부가 시작되기 15분 전, 각 진영에게 ‘유치원에 보조금을 주어야 한다’라는 토론 주제를 전달했다. 프로젝트 디베이터는 이 주제를 찬성하기로 선택했고, 나타라쟌은 이를 반대하기로 선택했다. 이들은 신속히 각자의 주장을 작성했고, 차례대로 4분 동안의 개시 발언, 4분의 반박, 2분의 요약을 이행했다. 청중들은 토론이 시작되기 전에 한 쪽에 투표했고, 토론 이후에 다시 한번 투표했다.  프로젝트 디베이터는 “당신이 인간을 상대로 한 토론 대회 승리에서 세계 기록을 보유하고 있다고 들었다. 그러나 아마 기계와 논쟁한 적은 없을 것이다. 미래에 온 것을 환영한다”며 말문을 열었다.  그러나 이 미래 시스템은 인간의 상대가 되지 못했다.  토론에 들어가기 전에, 청중의 79%가 유치원에 대한 보조금 지급을 찬성했고...

IBM 프로젝트 디베이터 퀴즈쇼 개리 카스파로브 IBM 씽크 컨퍼런스 제퍼디쇼 딥블루 알렉사 토론 체스 인공지능 왓슨 하리시 나타라쟌

2019.02.21

AI가 체스와 퀴즈쇼에서는 우승했지만, 토론에서는 아직 사람을 이기지 못했다. IBM의 인공지능(AI) 시스템은 체스 그랜드마스터와 제퍼디 챔피언을 패배시켰지만, 토론 분야만큼은 신통치 못했다. 토론에서 AI에게 패배를 안겨준 인물은 하리시 나타라쟌. 그는 2012년 유럽 토론 챔피언십 우승자였고 2016년 월드 토론 챔피언십 최종 결승에 진출했던 인물이기도 하다.    올해 31세로 옥스퍼드대학교에서 정치, 철학, 경제학 학사 학위를 취득하고 케임브리지대학교에서 석사를 마친 나타라쟌은 지금까지 세계 최고의 인간 논객들과 토론에서 승리했지만, 이번은 사람이 아닌 컴퓨터를 상대로 한 최초의 토론에서 승리했다는 점에서 관심을 끌었다.  미국 샌프란시스코에서 열린 IBM 씽크 컨퍼런스에서 그의 상대방은 2미터 크기의 프로젝트 디베이터(Project Debater)라는 검은 상자였다. 기계는 움직이는 푸른 입을 통해 미국 여성의 목소리로 이야기했다. IBM의 주장에 따르면 이는 복잡한 주제에 관해 인간과 토론할 수 있는 최초의 AI 시스템이다.  승부가 시작되기 15분 전, 각 진영에게 ‘유치원에 보조금을 주어야 한다’라는 토론 주제를 전달했다. 프로젝트 디베이터는 이 주제를 찬성하기로 선택했고, 나타라쟌은 이를 반대하기로 선택했다. 이들은 신속히 각자의 주장을 작성했고, 차례대로 4분 동안의 개시 발언, 4분의 반박, 2분의 요약을 이행했다. 청중들은 토론이 시작되기 전에 한 쪽에 투표했고, 토론 이후에 다시 한번 투표했다.  프로젝트 디베이터는 “당신이 인간을 상대로 한 토론 대회 승리에서 세계 기록을 보유하고 있다고 들었다. 그러나 아마 기계와 논쟁한 적은 없을 것이다. 미래에 온 것을 환영한다”며 말문을 열었다.  그러나 이 미래 시스템은 인간의 상대가 되지 못했다.  토론에 들어가기 전에, 청중의 79%가 유치원에 대한 보조금 지급을 찬성했고...

2019.02.21

왕년의 체스 챔피언 가리 카스파로브가 전하는 '인공지능과 미래'

가리 카스파로프(Garry Kasparov)는 15년 동안 세계 체스 챔피언 ‘왕좌’를 유지하면서 수천 번의 승리를 거뒀다. 그러나 여기에 못지않게 그의 ‘유명세’에 일조한 사건 하나가 있다. 1997년, IBM 컴퓨터인 딥블루(Deep Blue)와 체스 게임에서 진 사건이다. 그는 지금도 당시 패배를 기억하고 있다. 패배를 극복하지 못한 것이다. 그는 가트너 심포지엄에 참석한 청중들에게 “게임과 ‘수’를 보면 딥블루가 완벽하지 않다는 것을 알 수 있다. 체스 랭킹을 보면, 객관적으로 내가 더 강한 체스 선수라고 할 수 있다”고 언급했다. 그는 당시 큰 압박감과 스트레스를 받고 있었다. 이 러시아계 미국인에 따르면, ‘대결’ 하루 전날 뉴스위크 첫 페이지의 머리기사는 ‘인간 두뇌의 마지막 저항(The Brain’s Last Stand)’였다. 그는 가트너 심포지어 참가자들에게 “TV 뉴스 진행자 한 명은 ‘인류의 미래가 걸린 대결’이라고 말했다. 대결에 대한 준비가 잘 되어있지 않았다. IBM 과학자들의 공이 크다. 아주 훌륭한 일을 해냈기 때문이다. 그렇지만 대결 조건이 완벽하지는 않았다. 물론 그것에 대해 불평하는 것은 아니다”고 이야기했다. 그는 청중들에게 1997년 패배한 대결이 사실은 재대결이었다고 밝혔다. 카스파로프는 해당 대결 1년 전 딥블루와 4번 게임을 해서 2번은 이겼고, 2번은 비겼다. 카스파로프는 “나는 패배를 인정하고 받아들이지 않는다. 그래서 오랜 기간 ‘챔피언’ 자리를 유지할 수 있었다. 지는 것이 아주 괴롭기 때문이다”고 말했다. 약한 ‘한 수’들 카스파로프는 컴퓨터가 ‘우습도록 약한 장치’에서 ‘절대 지지 않는 장...

구글 브루트 포스 가리 카스파로프 체스 챔피언 딥 블루 이세돌 바둑 알파고 딥마인드 심포지엄 체스 인공지능 IBM 가트너 심층신경망

2018.11.12

가리 카스파로프(Garry Kasparov)는 15년 동안 세계 체스 챔피언 ‘왕좌’를 유지하면서 수천 번의 승리를 거뒀다. 그러나 여기에 못지않게 그의 ‘유명세’에 일조한 사건 하나가 있다. 1997년, IBM 컴퓨터인 딥블루(Deep Blue)와 체스 게임에서 진 사건이다. 그는 지금도 당시 패배를 기억하고 있다. 패배를 극복하지 못한 것이다. 그는 가트너 심포지엄에 참석한 청중들에게 “게임과 ‘수’를 보면 딥블루가 완벽하지 않다는 것을 알 수 있다. 체스 랭킹을 보면, 객관적으로 내가 더 강한 체스 선수라고 할 수 있다”고 언급했다. 그는 당시 큰 압박감과 스트레스를 받고 있었다. 이 러시아계 미국인에 따르면, ‘대결’ 하루 전날 뉴스위크 첫 페이지의 머리기사는 ‘인간 두뇌의 마지막 저항(The Brain’s Last Stand)’였다. 그는 가트너 심포지어 참가자들에게 “TV 뉴스 진행자 한 명은 ‘인류의 미래가 걸린 대결’이라고 말했다. 대결에 대한 준비가 잘 되어있지 않았다. IBM 과학자들의 공이 크다. 아주 훌륭한 일을 해냈기 때문이다. 그렇지만 대결 조건이 완벽하지는 않았다. 물론 그것에 대해 불평하는 것은 아니다”고 이야기했다. 그는 청중들에게 1997년 패배한 대결이 사실은 재대결이었다고 밝혔다. 카스파로프는 해당 대결 1년 전 딥블루와 4번 게임을 해서 2번은 이겼고, 2번은 비겼다. 카스파로프는 “나는 패배를 인정하고 받아들이지 않는다. 그래서 오랜 기간 ‘챔피언’ 자리를 유지할 수 있었다. 지는 것이 아주 괴롭기 때문이다”고 말했다. 약한 ‘한 수’들 카스파로프는 컴퓨터가 ‘우습도록 약한 장치’에서 ‘절대 지지 않는 장...

2018.11.12

블랙박스 AI 아닌 '설명 가능 인공지능'이어야 하는 이유

인공지능 엔진이 어떻게 의사 결정을 내릴까? 이는 시스템을 좀더 자세히 조사해야 하는 많은 논리적이고 윤리적인 이유 중 하나에 불과하다. 18세기 후반 볼프강 폰 켐펠렌(Wolfgang von Kempelen)은 메카니컬 터크(Mechanical Turk)라는 체스 로봇을 만들어 세상을 놀라게 했다. 이 로봇이 나폴레옹 보나파르트와 벤자민 프랭클린을 비롯한 능력 있는 상대를 물리쳤기 때문이다. 구경꾼들은 기어와 톱니바퀴로 만들어진 이 장치가 복잡한 체스를 어떻게 마스터 할 수 있었는지에 놀랐고 그 내부에 무엇이 있는지 알고 싶어 했다. 나중에 알고 보니 메카니컬 터크 안에는 실제 사람이 들어가 앉아 있었던 것이었다. 구경꾼들이 내부를 들여다볼 수 없었던 점을 이용한 단순하면서도 매우 효과적인 속임수였다. 메카니컬 터크에 이야기는 100년이 넘었지만 인공지능(AI)의 활용이 늘어나고 있는 현대사회에서 유용한 비유가 될 수 있다. AI의 구현 방식을 거의 이해하지 못한 상태에서 우리가 얼마나 결과에 의존하는지에 대해서도 마찬가지다. AI 시스템의 불명확함은 특히 의도적이거나 의도하지 않은 데이터 편향의 장기적인 영향을 통해 악용 가능성이 커진다. 이는 많은 컴퓨터 과학자와 연구원들 사이에서 주요 주제가 됐고 설명 가능 인공지능(Explainable AI∙XAI)의 개념을 탄생시켰다. 스탠퍼드대학교에서 컴퓨터 과학 분야의 전략적 연구 이니셔티브 책임 연구자인 스티븐 이글래시 박사는 XAI의 잠재력을 옹호하는 사람 중 하나다. 7월 19일 열린 멜버른 비즈니스 분석 컨퍼런스(Melbourne Business Analytics Conference)에 마련된 자신의 차례에 앞서 CMO와 가진 인터뷰에서 이글래시 박사는 효과적인 ‘블랙박스’인 AI 시스템을 우리가 어떻게 만들 수 있을지를 설명했다. AI로 인한 결과가 어떻게 만들어지는지 모를 경우 그들의 영향력을 감안하면 그 결과와 결정으로 인해 감정이 상...

CMO 윤리 인공지능 체스 XAI 블랙박스 AI 설명 가능 인공지능 스탠퍼드대학 대출 심사

2018.07.18

인공지능 엔진이 어떻게 의사 결정을 내릴까? 이는 시스템을 좀더 자세히 조사해야 하는 많은 논리적이고 윤리적인 이유 중 하나에 불과하다. 18세기 후반 볼프강 폰 켐펠렌(Wolfgang von Kempelen)은 메카니컬 터크(Mechanical Turk)라는 체스 로봇을 만들어 세상을 놀라게 했다. 이 로봇이 나폴레옹 보나파르트와 벤자민 프랭클린을 비롯한 능력 있는 상대를 물리쳤기 때문이다. 구경꾼들은 기어와 톱니바퀴로 만들어진 이 장치가 복잡한 체스를 어떻게 마스터 할 수 있었는지에 놀랐고 그 내부에 무엇이 있는지 알고 싶어 했다. 나중에 알고 보니 메카니컬 터크 안에는 실제 사람이 들어가 앉아 있었던 것이었다. 구경꾼들이 내부를 들여다볼 수 없었던 점을 이용한 단순하면서도 매우 효과적인 속임수였다. 메카니컬 터크에 이야기는 100년이 넘었지만 인공지능(AI)의 활용이 늘어나고 있는 현대사회에서 유용한 비유가 될 수 있다. AI의 구현 방식을 거의 이해하지 못한 상태에서 우리가 얼마나 결과에 의존하는지에 대해서도 마찬가지다. AI 시스템의 불명확함은 특히 의도적이거나 의도하지 않은 데이터 편향의 장기적인 영향을 통해 악용 가능성이 커진다. 이는 많은 컴퓨터 과학자와 연구원들 사이에서 주요 주제가 됐고 설명 가능 인공지능(Explainable AI∙XAI)의 개념을 탄생시켰다. 스탠퍼드대학교에서 컴퓨터 과학 분야의 전략적 연구 이니셔티브 책임 연구자인 스티븐 이글래시 박사는 XAI의 잠재력을 옹호하는 사람 중 하나다. 7월 19일 열린 멜버른 비즈니스 분석 컨퍼런스(Melbourne Business Analytics Conference)에 마련된 자신의 차례에 앞서 CMO와 가진 인터뷰에서 이글래시 박사는 효과적인 ‘블랙박스’인 AI 시스템을 우리가 어떻게 만들 수 있을지를 설명했다. AI로 인한 결과가 어떻게 만들어지는지 모를 경우 그들의 영향력을 감안하면 그 결과와 결정으로 인해 감정이 상...

2018.07.18

'AI vs. 인간' 최후의 대결··· '텍사스 홀덤' 포커 승자는?

지난 수십년간 인공지능(AI) 연구자들은 여러 분야에서 세계적인 선수와 AI 간의 대결을 거듭했다. 이제 거의 최후의 대결까지 온 것 같다. 바로 포커의 한 종류인 헤드업 무제한 텍사스 홀덤(Heads-up No-limit Texas Hold'em)이다. 지난 1997년 IBM의 체스 컴퓨터 '딥 블루(Deep Blue)'는 세계 체스 챔피언 개리 카스파로프를 이겼다. 2011년에는 IBM '왓슨(Watson)'이 제퍼디(Jeopardy) 게임 역사상 최고의 승률을 기록한 켄 제닝스와 브래드 루트너를 넘어섰다. 2015년 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 '알파고(AlphaGo)'는 세계 최고의 바둑 선수로 알려진 대한민국의 이세돌을 이겼다. 그러나 게임 진행에 있어서 헤드업 무제한 텍사스 홀덤은 완전히 다르다. 정보가 불완전한 게임으로 참가자는 게임 중 카드의 일부만 알 수 있고 블러핑(Bluffing)과 기타 전략을 이용해 상대방을 속일 수 있다. 카네기멜런대학(Carnegie Mellon University)의 컴퓨터 공학 전문가 토마스 샌드홀름에 따르면, 이 게임의 정보 집합 수는 우주의 모든 원자를 합친 것보다 많은 10의 161승개이다. 베팅과 레이즈(Raise)를 사전에 결정된 금액으로 제한하는 제한 홀덤의 정보 집합의 수도 10의 13승개나 된다. 그는 "게임의 규모가 정해진 상태에서 불완전 정보 게임은 완전 정보 게임보다 풀기가 어렵다. 완전 정보 게임은 기본적으로 분석이 가능하고 게임의 종반에는 보이는 것만으로 최선의 답을 얻을 수 있다. 하지만 불완전 정보 게임에서는 거의 마지막 순간에 에이스가 4개라 하더라도 공격적으로 배팅 할 수 없다. 동시에 패가 약하다고 배팅까지 약하게 해서는 안 된다. 그러면 상대방에게 간파 당한다"라고 말했다. 불완전과 허위에 능한 인간 실제로 인간은 항상 불완전한 허위 정보에 기초해 의사를 결정해야 하...

CIO 인공지능 체스 포커 바둑 이세돌 텍사스 홀덤 퀴즈

2017.01.24

지난 수십년간 인공지능(AI) 연구자들은 여러 분야에서 세계적인 선수와 AI 간의 대결을 거듭했다. 이제 거의 최후의 대결까지 온 것 같다. 바로 포커의 한 종류인 헤드업 무제한 텍사스 홀덤(Heads-up No-limit Texas Hold'em)이다. 지난 1997년 IBM의 체스 컴퓨터 '딥 블루(Deep Blue)'는 세계 체스 챔피언 개리 카스파로프를 이겼다. 2011년에는 IBM '왓슨(Watson)'이 제퍼디(Jeopardy) 게임 역사상 최고의 승률을 기록한 켄 제닝스와 브래드 루트너를 넘어섰다. 2015년 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 '알파고(AlphaGo)'는 세계 최고의 바둑 선수로 알려진 대한민국의 이세돌을 이겼다. 그러나 게임 진행에 있어서 헤드업 무제한 텍사스 홀덤은 완전히 다르다. 정보가 불완전한 게임으로 참가자는 게임 중 카드의 일부만 알 수 있고 블러핑(Bluffing)과 기타 전략을 이용해 상대방을 속일 수 있다. 카네기멜런대학(Carnegie Mellon University)의 컴퓨터 공학 전문가 토마스 샌드홀름에 따르면, 이 게임의 정보 집합 수는 우주의 모든 원자를 합친 것보다 많은 10의 161승개이다. 베팅과 레이즈(Raise)를 사전에 결정된 금액으로 제한하는 제한 홀덤의 정보 집합의 수도 10의 13승개나 된다. 그는 "게임의 규모가 정해진 상태에서 불완전 정보 게임은 완전 정보 게임보다 풀기가 어렵다. 완전 정보 게임은 기본적으로 분석이 가능하고 게임의 종반에는 보이는 것만으로 최선의 답을 얻을 수 있다. 하지만 불완전 정보 게임에서는 거의 마지막 순간에 에이스가 4개라 하더라도 공격적으로 배팅 할 수 없다. 동시에 패가 약하다고 배팅까지 약하게 해서는 안 된다. 그러면 상대방에게 간파 당한다"라고 말했다. 불완전과 허위에 능한 인간 실제로 인간은 항상 불완전한 허위 정보에 기초해 의사를 결정해야 하...

2017.01.24

사람과 체스 두고 커피 타 주는 '로봇'

로봇이 컴퓨티 비전 시스템의 도움을 받아 사물의 모양, 크기, 색상, 성향을 인지할 수 있는 것으로 알려졌다. 2017년 1월 5일 라이베이거스 CES에서 ITRI'의 컴퓨터 비전 로봇이 사람과 체스를 두면서 그 사람에게 커피를 따라주고 있다. Credit: Magdalena Petrova 필자는 체스를 한 번도 해본 적 없지만, CES의 ITRI(Industrial Technology Research Institute) 부스에 있던 체스 로봇을 관찰하니 체스가 쉬워 보였다. 이 로봇은 체스 말을 부드럽게 움직이고, 상대방의 움직임에 반응하기 위해 컴퓨터 비전 시스템과 딥러닝 기능을 사용했다. 체스를 두는 사람과 로봇은 태블릿을 통해 소통하며, 로봇은 말을 어떻게 움직일지 정하기 전에 생각할 시간을 달라고 자주 요청했다. 로봇의 움직임은 완벽하지 않았다(체스판이 기울어졌을 때 체스 말을 똑바로 내려놓지 못했다). 하지만 말을 정확히 쥐고 정확한 위치로 움직이는 것은 정말 잘했다. 필자가 부스에 머물렀던 짧은 시간에 로봇은 사람을 상대로 2번 이겼다. 이 로봇은 친절한 면도 있었다. 로봇은 시력 시스템과 손재주를 이용해 상대방에게 커피를 대접했다. 로봇은 커피잔에 커피를 천천히 따랐다. ITRI는 이 기술이 노인을 돌보는 병원뿐만 아니라 공장의 조립 설비에서도 쓰일 수 있다고 밝혔다. ciokr@idg.co.kr  

체스 딥러닝 CES 2017 컴퓨터 비전 시스템 ITRI Industrial Technology Research Institute

2017.01.09

로봇이 컴퓨티 비전 시스템의 도움을 받아 사물의 모양, 크기, 색상, 성향을 인지할 수 있는 것으로 알려졌다. 2017년 1월 5일 라이베이거스 CES에서 ITRI'의 컴퓨터 비전 로봇이 사람과 체스를 두면서 그 사람에게 커피를 따라주고 있다. Credit: Magdalena Petrova 필자는 체스를 한 번도 해본 적 없지만, CES의 ITRI(Industrial Technology Research Institute) 부스에 있던 체스 로봇을 관찰하니 체스가 쉬워 보였다. 이 로봇은 체스 말을 부드럽게 움직이고, 상대방의 움직임에 반응하기 위해 컴퓨터 비전 시스템과 딥러닝 기능을 사용했다. 체스를 두는 사람과 로봇은 태블릿을 통해 소통하며, 로봇은 말을 어떻게 움직일지 정하기 전에 생각할 시간을 달라고 자주 요청했다. 로봇의 움직임은 완벽하지 않았다(체스판이 기울어졌을 때 체스 말을 똑바로 내려놓지 못했다). 하지만 말을 정확히 쥐고 정확한 위치로 움직이는 것은 정말 잘했다. 필자가 부스에 머물렀던 짧은 시간에 로봇은 사람을 상대로 2번 이겼다. 이 로봇은 친절한 면도 있었다. 로봇은 시력 시스템과 손재주를 이용해 상대방에게 커피를 대접했다. 로봇은 커피잔에 커피를 천천히 따랐다. ITRI는 이 기술이 노인을 돌보는 병원뿐만 아니라 공장의 조립 설비에서도 쓰일 수 있다고 밝혔다. ciokr@idg.co.kr  

2017.01.09

2016년 실험실 밖으로 나온 인공지능 툴

“자꾸 컴퓨터를 의인화하는데, 그러지 마. 그 친구들은 그런 거 싫어해.” 이 농담은 1997년 딥블루가 세계 체스 챔피언 게리 카스파로프(Garry Kasparov)를 상대로 체스 게임에서 우승했던 이야기만큼이나 오래된 것이다. 물론 그동안 인공지능 분야에서 많은 발전이 있기는 했지만, 아직도 컴퓨터의 ‘감정’에 대해 걱정해야 할 단계는 아니다. 로보이( Roboy)의 머리에 있는 프로젝터는 감정을 나타내는 데 쓰일 수 있다. 입이 내려가고 만화에서 화난 상태를 표현할 때처럼 로봇의 눈과 볼이 빨갛게 변하기도 한다. Credit: Peter Sayer / IDG News Service 컴퓨터는 소셜 미디어에 올라간 사람들의 감정 표현을 분석할 수도 있고, 또 그런 것을 로봇의 얼굴에 투영해 마치 화가 나거나 기쁜 듯한 표정을 짓게 할 수도 있지만, 그렇다고 해서 진짜로 로봇이 감정을 느낀다고 믿는 사람은 없다. 반면 지난 1년간 인공지능의 다른 분야들은 소프트웨어 및 하드웨어 측면에서 놀라울 만큼의 발전을 거두었다. 딥블루는 세계적인 체스 챔피언과 대결해 이겼지만 그렇다고 거만해지거나 뻐기지도 않았고, 졌다고 해서 화가 나 씩씩거리지도 않았다. 작년까지만 해도 바둑에서 인공지능은 인간의 상대가 되지 못한다고 생각했다. 그 생각은 지난 3월, 구글의 딥마인드가 개발한 알파고가 세계적인 바둑 고수 이세돌과의 대국에서 4:1의 승리를 거둠에 따라 완전히 깨지게 됐다. 알파고의 비밀 무기는 바로 강화학습(reinforcement learning)으로서, 목표 달성에 유리한 행위가 무엇인지를 프로그램이 스스로 깨달아 그러한 행위를 강화하는 메커니즘이다. 때문에 사람이 개입하여 어떤 선택이 옳은지를 일일이 가르칠 필요가 없다. 강화학습 덕분에 알파고는 자기 자신을 상대로 끊임없이 대국을 두어 더 나은 전략을 찾아낼 수 있었다. 강화학습 기술 역시 십수 년 전부터 있었던 것이지만, ...

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2016.12.27

“자꾸 컴퓨터를 의인화하는데, 그러지 마. 그 친구들은 그런 거 싫어해.” 이 농담은 1997년 딥블루가 세계 체스 챔피언 게리 카스파로프(Garry Kasparov)를 상대로 체스 게임에서 우승했던 이야기만큼이나 오래된 것이다. 물론 그동안 인공지능 분야에서 많은 발전이 있기는 했지만, 아직도 컴퓨터의 ‘감정’에 대해 걱정해야 할 단계는 아니다. 로보이( Roboy)의 머리에 있는 프로젝터는 감정을 나타내는 데 쓰일 수 있다. 입이 내려가고 만화에서 화난 상태를 표현할 때처럼 로봇의 눈과 볼이 빨갛게 변하기도 한다. Credit: Peter Sayer / IDG News Service 컴퓨터는 소셜 미디어에 올라간 사람들의 감정 표현을 분석할 수도 있고, 또 그런 것을 로봇의 얼굴에 투영해 마치 화가 나거나 기쁜 듯한 표정을 짓게 할 수도 있지만, 그렇다고 해서 진짜로 로봇이 감정을 느낀다고 믿는 사람은 없다. 반면 지난 1년간 인공지능의 다른 분야들은 소프트웨어 및 하드웨어 측면에서 놀라울 만큼의 발전을 거두었다. 딥블루는 세계적인 체스 챔피언과 대결해 이겼지만 그렇다고 거만해지거나 뻐기지도 않았고, 졌다고 해서 화가 나 씩씩거리지도 않았다. 작년까지만 해도 바둑에서 인공지능은 인간의 상대가 되지 못한다고 생각했다. 그 생각은 지난 3월, 구글의 딥마인드가 개발한 알파고가 세계적인 바둑 고수 이세돌과의 대국에서 4:1의 승리를 거둠에 따라 완전히 깨지게 됐다. 알파고의 비밀 무기는 바로 강화학습(reinforcement learning)으로서, 목표 달성에 유리한 행위가 무엇인지를 프로그램이 스스로 깨달아 그러한 행위를 강화하는 메커니즘이다. 때문에 사람이 개입하여 어떤 선택이 옳은지를 일일이 가르칠 필요가 없다. 강화학습 덕분에 알파고는 자기 자신을 상대로 끊임없이 대국을 두어 더 나은 전략을 찾아낼 수 있었다. 강화학습 기술 역시 십수 년 전부터 있었던 것이지만, ...

2016.12.27

"알파고의 이색 행마, AI 역량 입증" AI 전문가진 평가

구글 딥마인드의 AI 프로그램 알파고가 최정상 바둑 기사를 상대로 정상적인 수에 해당되지 않는 묘수를 놓아 해설진에게 당혹감을 안겨주고 있다. AI 전문가들은 이러한 수를 통해 AI로서의 알파고의 강점, 즉 경험을 통해 학습할 수 있는 능력이 드러난다고 분석했다. 캐나다 퀘벡주 맥길대학교 컴퓨터과학대 부교수인 도이나 프리컵은 이메일 인터뷰에서 인간의 지식을 단순히 합치는 것만으로는 이러한 수를 둘 수 없다고 평가했다. 스위스 국제경영개발원(IMD)의 전략적 관리·혁신과 교수인 하워드 유는 “알파고는 기계가 생각할 수 있을 뿐만 아니라 학습하고 전략을 세울 수 있음을 보여줬다”라고 밝혔다. 알파고는 지난주 이세돌 9단을 상대로 3연승을 거두며 최종 승리했다. 그러나 지난 13일에 있었던 4차 대국에서는 실수를 하며 결국 패했다. 구글 측은 100만 달러의 우승 상금을 추후 기부한다는 방침이다. 알파고 프로젝트 소속 연구원인 데이비드 실버는 “2년 전 딥러닝을 사용하는 신경망으로 바둑을 둘 수 있을지 테스트하기 위한 연구 사업의 일환으로 알파고를 시작했다”고 밝혔다. 구글은 영국계 AI 기업인 딥마인드를 지난 2014년에 인수했다. 알파고는 바둑기사들의 기보로 구성된 ‘정책망’을 통해 상대방의 수를 예측하면서 동시에 ‘가치망’을 통해 해당 수를 뒀을 때의 승률을 심도 있게 평가하는 방식으로 작동한다. 딥마인드의 CEO인 데미스 하사비스는 알파고가 인간과 달리 중간 이득보다는 최종 승률을 극대화하도록 설계됐다고 설명했다. 알파고와 대결 중인 이세돌 9단이 다음 수를 고심하고 있다. 2016년 3월 12일. 출처 : Google/IDGNS 프리컵은 바둑의 경우 체스와 같은 다른 전략 게임보다 복잡하고 경우의 수가 훨씬 많기 때문에 알파고가 이기려면 수년의 시간이 더 필요할 것으로 예상했었다고 밝혔다. AI 기업 센션...

구글 이세돌 바둑 알파고 딥마인드 체스 인공지능 AI IBM 딥블루

2016.03.15

구글 딥마인드의 AI 프로그램 알파고가 최정상 바둑 기사를 상대로 정상적인 수에 해당되지 않는 묘수를 놓아 해설진에게 당혹감을 안겨주고 있다. AI 전문가들은 이러한 수를 통해 AI로서의 알파고의 강점, 즉 경험을 통해 학습할 수 있는 능력이 드러난다고 분석했다. 캐나다 퀘벡주 맥길대학교 컴퓨터과학대 부교수인 도이나 프리컵은 이메일 인터뷰에서 인간의 지식을 단순히 합치는 것만으로는 이러한 수를 둘 수 없다고 평가했다. 스위스 국제경영개발원(IMD)의 전략적 관리·혁신과 교수인 하워드 유는 “알파고는 기계가 생각할 수 있을 뿐만 아니라 학습하고 전략을 세울 수 있음을 보여줬다”라고 밝혔다. 알파고는 지난주 이세돌 9단을 상대로 3연승을 거두며 최종 승리했다. 그러나 지난 13일에 있었던 4차 대국에서는 실수를 하며 결국 패했다. 구글 측은 100만 달러의 우승 상금을 추후 기부한다는 방침이다. 알파고 프로젝트 소속 연구원인 데이비드 실버는 “2년 전 딥러닝을 사용하는 신경망으로 바둑을 둘 수 있을지 테스트하기 위한 연구 사업의 일환으로 알파고를 시작했다”고 밝혔다. 구글은 영국계 AI 기업인 딥마인드를 지난 2014년에 인수했다. 알파고는 바둑기사들의 기보로 구성된 ‘정책망’을 통해 상대방의 수를 예측하면서 동시에 ‘가치망’을 통해 해당 수를 뒀을 때의 승률을 심도 있게 평가하는 방식으로 작동한다. 딥마인드의 CEO인 데미스 하사비스는 알파고가 인간과 달리 중간 이득보다는 최종 승률을 극대화하도록 설계됐다고 설명했다. 알파고와 대결 중인 이세돌 9단이 다음 수를 고심하고 있다. 2016년 3월 12일. 출처 : Google/IDGNS 프리컵은 바둑의 경우 체스와 같은 다른 전략 게임보다 복잡하고 경우의 수가 훨씬 많기 때문에 알파고가 이기려면 수년의 시간이 더 필요할 것으로 예상했었다고 밝혔다. AI 기업 센션...

2016.03.15

컴퓨터가 할 수 있는 일 vs. 할 수 없는 일

컴퓨터가 운전하고 심지어 사람보다 체스도 잘 둔다. 하지만 ‘컴퓨터가 못하는 일이 있을까?’는 정말 잘못된 질문이다. 기술이 점점 더 우리 삶의 영역을 장악하게 되면서 이 질문은 ‘사람이 꼭 해야 하는 일이 무엇인가’로 해야 하는 게 맞다. 이미지 출처 : Jimngu, CC BY-SA 3.0, via Wikimedia Commons 기술의 발달은 역설적으로 그것을 개발한 우리 인간에게 ‘내가 없어도 컴퓨터로 모든 게 가능해졌다’는 자존감의 하락을 야기하고 있다. 세계 체스 챔피언도, 제퍼디(Jeopardy) 퀴즈쇼의 우승자도 모두 컴퓨터로 바뀐 지 오래다. 컴퓨터는 어떤 사무관보다도 깔끔하고 완벽하게 서류를 정리하며, 전기만 충분히 공급해주면 열심히 일하면서 연봉에 욕심을 내지도 않는다. 공장의 단순 노동자들 역시 이제는 제3 세계 이민자들에 더해 최신형 컴퓨터와도 경쟁해야 하는 상황에 놓였다. 그 네모난 쇳덩어리들은 머지 않아 운전사와 택시기사들의 일자리 마저 위협할 것으로 예고하고 있다. 이제는 누구도 우리 인간이 기계를 지배하고 있다고 확언할 수 없다. 최근 한 기사는 컴퓨터가 여전히 인간을 앞지르지 못하는 분야로 ‘유머’를 꼽으며, 때문에 심리 치료 활동을 컴퓨터가 대체할 가능성이 없다는 안심되는(?) 전망을 내놓기도 했다. 그러나 그 기사의 작성자는 한 가지 핵심을 간과하고 너무 쉽게 결론을 내려버렸다. 컴퓨터와 관련한 논의의 핵심이란, 컴퓨터는 2년마다 두 배 가량의 발전을 이어가고 있다는 사실이다. 우리 인간은 절대 도달할 수 없는 성장세다. 이 사실을 고려한다면, 우리가 고민해봐야 할 질문 역시 달라질 것이다. 그간 우리는 ‘컴퓨터가 절대 수행할 수 없는 일은 무엇일까?’라는 잘못된 질문으로 스스로를 괴롭혀왔다. 물론 이 역시 충분히 의미 있는 질문이다. 그러나 거기에서 찾아낸 답을, 컴퓨터가 깨부순다면, 그 다음...

미래 자율주행자동차 제퍼디 퀴즈쇼 스토리텔링 공감 로봇 체스 컴퓨터 번역 창의적 문제 해결

2015.08.10

컴퓨터가 운전하고 심지어 사람보다 체스도 잘 둔다. 하지만 ‘컴퓨터가 못하는 일이 있을까?’는 정말 잘못된 질문이다. 기술이 점점 더 우리 삶의 영역을 장악하게 되면서 이 질문은 ‘사람이 꼭 해야 하는 일이 무엇인가’로 해야 하는 게 맞다. 이미지 출처 : Jimngu, CC BY-SA 3.0, via Wikimedia Commons 기술의 발달은 역설적으로 그것을 개발한 우리 인간에게 ‘내가 없어도 컴퓨터로 모든 게 가능해졌다’는 자존감의 하락을 야기하고 있다. 세계 체스 챔피언도, 제퍼디(Jeopardy) 퀴즈쇼의 우승자도 모두 컴퓨터로 바뀐 지 오래다. 컴퓨터는 어떤 사무관보다도 깔끔하고 완벽하게 서류를 정리하며, 전기만 충분히 공급해주면 열심히 일하면서 연봉에 욕심을 내지도 않는다. 공장의 단순 노동자들 역시 이제는 제3 세계 이민자들에 더해 최신형 컴퓨터와도 경쟁해야 하는 상황에 놓였다. 그 네모난 쇳덩어리들은 머지 않아 운전사와 택시기사들의 일자리 마저 위협할 것으로 예고하고 있다. 이제는 누구도 우리 인간이 기계를 지배하고 있다고 확언할 수 없다. 최근 한 기사는 컴퓨터가 여전히 인간을 앞지르지 못하는 분야로 ‘유머’를 꼽으며, 때문에 심리 치료 활동을 컴퓨터가 대체할 가능성이 없다는 안심되는(?) 전망을 내놓기도 했다. 그러나 그 기사의 작성자는 한 가지 핵심을 간과하고 너무 쉽게 결론을 내려버렸다. 컴퓨터와 관련한 논의의 핵심이란, 컴퓨터는 2년마다 두 배 가량의 발전을 이어가고 있다는 사실이다. 우리 인간은 절대 도달할 수 없는 성장세다. 이 사실을 고려한다면, 우리가 고민해봐야 할 질문 역시 달라질 것이다. 그간 우리는 ‘컴퓨터가 절대 수행할 수 없는 일은 무엇일까?’라는 잘못된 질문으로 스스로를 괴롭혀왔다. 물론 이 역시 충분히 의미 있는 질문이다. 그러나 거기에서 찾아낸 답을, 컴퓨터가 깨부순다면, 그 다음...

2015.08.10

칼럼 | 나는 리스크가 좋다

독자 여러분들이 믿기 어려울 거라 생각하지만, 사실 체스 게임을 하는 많은 사람들은 지루해 한다. 그리고 상대방 역시 체스 게임에 지루해 하기는 마찬가지다. 이는 양쪽 다 리스크 없는 체스를 두려 하기 때문이다. 체스 경기자들은 말들을 위험하지 않은 곳으로 갖다 놓으려고만 하고 어떠한 경우라도 오류를 파하며 소극적으로 움직임으로써 이기려고만 든다. 이들은 무언가를 걸고 내기하는 것도 아니고 새로운 아이디어를 시도하지도 않는다. 그렇다고 다른 사람이 관심을 갖거나, 기발하거나, 따라 할 만한 가치가 있는 게임을 하는 것도 아니다. 사실 이들은 이기기 위한 게임을 하는 게 아니라 지지 않는 게임을 할 뿐이다. 화요일 밤 클럽에서 3~4시간 동안 게임하기 위해 앉아 있으며 상대방의 유일한 목적이 체스판에서 내 말들을 잡는 것이라는 걸 알아채는 것은 영혼을 갉아먹는 일이다. 이런 일은 화요일 밤을 보내는 방법이 아니라고 필자는 생각한다. 위험을 무릅쓰지 않는 체스는 지루하다. 체스에서와 마찬가지로 직장 경력에서도 필자는 위험을 즐겼다. 필자는 창의적인 일을 좋아하고 이기고 싶어한다. 필자는 나 자신의 판단에 도박을 걸기를 좋아한다. 그리고 설령 기대와 다른 결과를 얻을 경우, 필자는 이 새로운 데이터를 가지고 분석을 다시 생각한다. 필자가 전에도 같은 결정을 내렸다면, 두 번 실패하는 셈이다. 물론, 체스 게임의 결과는 중요하지 않다. 당신이 뭔가에 완전히 실패할 수도 있다. 잘못된 것들을 바로 잡고 다음 주에 처음부터 다시 시도하면 된다. 어처구니 없는 실수들을 찾아내면 된다. 그런 것들은 중요하지 않다. 기업에서 이러한 접근 방법을 채택한 결과는 훨씬 더 효과적이다. 특히 보안 위험에 대해 무신경해 진다는 것은 말도 안되는 일이다. 그렇다고 귀사가 위험을 감수하지 말라는 뜻도 아니다. 리스크가 전혀 없는 사업은 그저 지루할 뿐이다. 그런 회사는 거의 정체돼 있다. 이것이 바로 보안 담당 임원들이 리스크에 훌륭하게 대응해야 하는...

CSO 리스크 리스크 관리 체스

2012.12.11

독자 여러분들이 믿기 어려울 거라 생각하지만, 사실 체스 게임을 하는 많은 사람들은 지루해 한다. 그리고 상대방 역시 체스 게임에 지루해 하기는 마찬가지다. 이는 양쪽 다 리스크 없는 체스를 두려 하기 때문이다. 체스 경기자들은 말들을 위험하지 않은 곳으로 갖다 놓으려고만 하고 어떠한 경우라도 오류를 파하며 소극적으로 움직임으로써 이기려고만 든다. 이들은 무언가를 걸고 내기하는 것도 아니고 새로운 아이디어를 시도하지도 않는다. 그렇다고 다른 사람이 관심을 갖거나, 기발하거나, 따라 할 만한 가치가 있는 게임을 하는 것도 아니다. 사실 이들은 이기기 위한 게임을 하는 게 아니라 지지 않는 게임을 할 뿐이다. 화요일 밤 클럽에서 3~4시간 동안 게임하기 위해 앉아 있으며 상대방의 유일한 목적이 체스판에서 내 말들을 잡는 것이라는 걸 알아채는 것은 영혼을 갉아먹는 일이다. 이런 일은 화요일 밤을 보내는 방법이 아니라고 필자는 생각한다. 위험을 무릅쓰지 않는 체스는 지루하다. 체스에서와 마찬가지로 직장 경력에서도 필자는 위험을 즐겼다. 필자는 창의적인 일을 좋아하고 이기고 싶어한다. 필자는 나 자신의 판단에 도박을 걸기를 좋아한다. 그리고 설령 기대와 다른 결과를 얻을 경우, 필자는 이 새로운 데이터를 가지고 분석을 다시 생각한다. 필자가 전에도 같은 결정을 내렸다면, 두 번 실패하는 셈이다. 물론, 체스 게임의 결과는 중요하지 않다. 당신이 뭔가에 완전히 실패할 수도 있다. 잘못된 것들을 바로 잡고 다음 주에 처음부터 다시 시도하면 된다. 어처구니 없는 실수들을 찾아내면 된다. 그런 것들은 중요하지 않다. 기업에서 이러한 접근 방법을 채택한 결과는 훨씬 더 효과적이다. 특히 보안 위험에 대해 무신경해 진다는 것은 말도 안되는 일이다. 그렇다고 귀사가 위험을 감수하지 말라는 뜻도 아니다. 리스크가 전혀 없는 사업은 그저 지루할 뿐이다. 그런 회사는 거의 정체돼 있다. 이것이 바로 보안 담당 임원들이 리스크에 훌륭하게 대응해야 하는...

2012.12.11

칼럼 | 체스에서 배우는 보안 전략과 전술

독자 여러분들은 보안에 적용할 만한 외부 수업에 관심 있는가? 당연히 있을 것이다. 필자의 경우, 체스를 통해서 보안 전략을 배웠다. 필자는 5월에 쓴 편집자 칼럼에서, 전략과 전술을 주제로 다룬 적이 있다. 전략과 전술간의 균형을 잡는 것은 체스에서 상대와 싸워서 이기는 것만큼 매우 중요하다. 보안도 마찬가지다. ‘나’를 공격하려는 적과 싸우는 게 바로 보안이기 때문이다. 전략과 전술의 차이점 중 하나는 다음과 같다. 전략은 무엇을 해야 할 지를 결정하는 것이고 전술은 그 일을 수행하기 위한 구체적인 단계다. 필자는 전략과 전술이 분명하게 구분되지만, 이 둘이 복잡하게 연결됐다는 사실에 동의한다. 전술 능력이 없다면 의미 있는 전략을 짜는 것이 매우 어려울 것이다. 체스에서 많은 점잖은 전략적 선수들(특히 필자처럼 오랜 경험이 있는)은 전략적으로 떨어지는 전술 마법사(종종 어린 아이)와의 게임에서 패배한다. "체스판에서 기사를 얻었다면, 분명 나는 이겼을 것이다”라는 말은 체스의 명인들이 게임이 끝나고 나서 늘어놓는 변명이다. 이 때 체스의 신참내기가 한마디 한다. “음, 그래요. 하지만 당신은 졌어요”라고 말이다. 체스 말에 대한 구체적인 전술은 전략의 실행을 방해했다. 따라서 그것은 실패한 전략이 됐다. 반면, 이 신출내기 전략가가 체스의 명인과 게임을 할 때, 이 신출내기 전략가의 전술이 뛰어나다 해도 이는 전혀 게임에 아무런 영향도 미치지 못한다. 신출내기 전략가는 매우 구체적인 전술로 말의 움직임을 계산하는 데만 자신의 모든 시간을 할애한다. "내가 말을 이쪽으로 옮기면, 상대방이 저쪽으로 가겠지. 그럼 내가 상대의 기사를 가질 수 있어"라고 머리 속으로 생각한다. 그러나 체스의 명인은 "그럴지도 모르지. 하지만 상대가 비숍(bishop)을 움직이기 전에 이미 내가 이길 수도 있다"라고 답했다. 명인의 전...

전략 보안 CSO CISO 전술 체스

2011.12.13

독자 여러분들은 보안에 적용할 만한 외부 수업에 관심 있는가? 당연히 있을 것이다. 필자의 경우, 체스를 통해서 보안 전략을 배웠다. 필자는 5월에 쓴 편집자 칼럼에서, 전략과 전술을 주제로 다룬 적이 있다. 전략과 전술간의 균형을 잡는 것은 체스에서 상대와 싸워서 이기는 것만큼 매우 중요하다. 보안도 마찬가지다. ‘나’를 공격하려는 적과 싸우는 게 바로 보안이기 때문이다. 전략과 전술의 차이점 중 하나는 다음과 같다. 전략은 무엇을 해야 할 지를 결정하는 것이고 전술은 그 일을 수행하기 위한 구체적인 단계다. 필자는 전략과 전술이 분명하게 구분되지만, 이 둘이 복잡하게 연결됐다는 사실에 동의한다. 전술 능력이 없다면 의미 있는 전략을 짜는 것이 매우 어려울 것이다. 체스에서 많은 점잖은 전략적 선수들(특히 필자처럼 오랜 경험이 있는)은 전략적으로 떨어지는 전술 마법사(종종 어린 아이)와의 게임에서 패배한다. "체스판에서 기사를 얻었다면, 분명 나는 이겼을 것이다”라는 말은 체스의 명인들이 게임이 끝나고 나서 늘어놓는 변명이다. 이 때 체스의 신참내기가 한마디 한다. “음, 그래요. 하지만 당신은 졌어요”라고 말이다. 체스 말에 대한 구체적인 전술은 전략의 실행을 방해했다. 따라서 그것은 실패한 전략이 됐다. 반면, 이 신출내기 전략가가 체스의 명인과 게임을 할 때, 이 신출내기 전략가의 전술이 뛰어나다 해도 이는 전혀 게임에 아무런 영향도 미치지 못한다. 신출내기 전략가는 매우 구체적인 전술로 말의 움직임을 계산하는 데만 자신의 모든 시간을 할애한다. "내가 말을 이쪽으로 옮기면, 상대방이 저쪽으로 가겠지. 그럼 내가 상대의 기사를 가질 수 있어"라고 머리 속으로 생각한다. 그러나 체스의 명인은 "그럴지도 모르지. 하지만 상대가 비숍(bishop)을 움직이기 전에 이미 내가 이길 수도 있다"라고 답했다. 명인의 전...

2011.12.13

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