겉이 아닌 ‘속’을 본다 🌱 딥러닝과 본질적 문제 해결의 마인드

‘미친 과학자’ 힌튼, 문제의 본질을 본 사람
1970년대 말, 영국 에든버러의 한 연구실. 젊은 과학자 제프리 힌튼은 모두가 외면하던 ‘신경망’이라는 아이디어에 몰두하고 있었어. 대부분의 학자가 논리와 규칙에 기반한 AI만 바라볼 때, 힌튼은 인간의 뇌처럼 학습하는 방식을 고민했지. 당시엔 “그건 비효율적이고 쓸모없어”라는 비웃음만 들렸지만, 힌튼은 포기하지 않았어. 왜냐고? 그건 바로 문제의 겉이 아닌 속, 즉 ‘본질’을 봤기 때문이야.

 AI 겨울, 그리고 버티는 힘
힌튼과 함께했던 얀 르쿤, 그리고 이후의 제자들… 이들은 신념 하나로 수십 년을 버텨. 기술이 주목받지 못하고 연구비도 끊기던 시절, AI는 마치 얼어붙은 땅 같았지. 하지만 그 땅 밑에서는 조용히 뿌리가 자라고 있었어.2012년, 힌튼의 제자들이 만든 알렉스넷이 컴퓨터 비전 대회에서 모든 기록을 깨고 우승했을 때, 모두가 말했어. “와, 이게 진짜였어?” 드디어 사람들은 문제의 겉이 아닌 속을 보게 된 거지.

딥러닝의 꽃, 그리고 우리가 배울 수 있는 것
딥러닝의 성공은 기술적인 혁신이기도 하지만, 동시에 생각의 전환이었어. ‘빠르게 고치는 방법’ 대신 ‘왜 이런 문제가 반복될까’를 묻는 태도, 그게 바로 본질적인 문제 해결의 출발점이야.  우리는 흔히 문제가 생기면 빠르게 해결책부터 떠올려. 하지만 진짜 중요한 건 그 밑에 있는 원인. 예를 들어 팀 내 갈등이 계속된다면 단순한 중재보다, 그 안에 자리 잡은 신뢰의 문제나 문화적인 요인을 봐야 해. 그게 바로 힌튼이 AI에서 해낸 방식이기도 하고.기술은 결국 사람을 이해하는 데서 출발해. 감정, 동기, 맥락을 보지 않으면 아무리 논리적인 해결책도 소용없을 수 있어. 그렇기에 공감과 관찰, 그리고 끈기는 본질을 보는 데 꼭 필요한 도구야.

 나도 본질을 볼 수 있을까?
힌튼은 결국 노벨 물리학상을 받았어. AI 연구가 단순한 기술이 아니라, 인간이라는 존재를 이해하는 데까지 확장되었음을 세상이 인정한 거지.  하지만 그는 여전히 경고해. “AI가 더 똑똑해지기 전에, 우리가 통제할 방법부터 찾아야 한다”고. 이 말은 곧, 기술의 미래도 결국 질문을 잘 던지는 사람이 이끈다는 뜻이야.  결국 우리도 선택해야 해. 눈앞의 문제만 해결하는 사람일지, 아니면 문제의 뿌리를 뽑는 사람일지. 겉이 아닌 속을 보는 사람이 되는 건 어렵지만, 그만큼 멋진 일이야. 어쩌면 지금 우리가 살아가는 이 빠른 세상에 꼭 필요한 태도 아닐까? (이미지출처 :유튜브)

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