Mobile 2

 

Log in 
 
Hint 음식을 즐겁게 먹어야 건강 불량지식 사 례 바로보기 위 로 자연과학 원 료 제 품 Update Site


Link통찰력

통찰력 : 사물의 관계를 뚫어 이해하는 능력

미래 지식인의 역할
- 최소화 : 최소한의 요소로, One concept One word  
- 최대화 : 통찰력의 연결 , Infinite link & interaction
- 시각화 : 보면 알 수 있게
- 구조화 : 모듈화, 패턴발견, 통찰력, 창의성

통찰 : 표면 아래의 진실을 보는 눈

- 도서]통찰의 기술
- 통찰력은 사실과 판단의 분리에서 나온다
- 창조는 새로운 것을 생각하는 것이 아니라  이미 있는 것을 새롭게 엮는 것이다
- 하늘 아래 새로운 것은 없다. 다만 새로운 조합이 있을 뿐이다
- 진실은 단순하다. 단순한 원리가 복잡하게 연결되어 있다

- 아인쉬타인은 꽃가루 운동을 보고 원자를 증명하였다. 논란의 종지부를 찍었다
- 이연연상 : 낯선 조합을 통해 이종결합을 추구
- 화이부동(和異不同) : 다양한 세계의 공존을 추구
- 구동존이(求同存異) : 다름을 인정하면서도 같은 것을 추구하여 호혜적 이익을 추구
- 발산적사고 & 수렴적사고
- 이종결합
- 강제결합
- 경계 넘나들기
- T : 확고한 중심과 주변과의 원할한 교류
- 인접 유관 분야를 둘러 보면서 동시에 깊이 파고들기
- 하이퍼텍스트적 지식축적 : 관련분야 통합 관계망 구축
- 거시적 접근, 미시적 접근
- 정반합을 통한 변증법적 지식융합
- 맥락변경
- 역발상




아직 기계가 인간의 통찰력을 대신할 수 없다

- 검색엔진의 한계
- 복잡계 : 분할 정복 ?, 나누고 쪼개도 알 수 없는 세상
- 파편화 : 정보의 폭증, 컴퓨터가 답을 구할 수 있을까 ?
- 불량화 : 오해와 모순, 잘못된 식품 지식,
- 통찰력 : 지식 생태계, 온전한 지식 Whole knowledge

토지도 아니고 자본도 아닌, 정보가 가장 중요한 자원이 되는 경제. 현대 정보사회에서는 그러나 '정보의 과잉'이 우리를 괴롭힙니다. 이미 그런 조짐이 나타나고 있지만, 이런 추세는 앞으로 더욱 심해질 것입니다. 유명한 미래학자 존 나이스비트도 이런 '정보과잉의 문제'를 강조합니다. 정보부족이 아니라 정보과잉이 심각한 부작용을 낳을 사회. 이제 '버리는 노하우'를 익히고, 통찰력(Intuition)을 쌓아야 할 시점입니다.

복잡성에 지배당하게 되면, 차라리 더 간단한 이유인 믿음을 택하고 본질은 회피한 채 개인에게만 책임을 묻기 시작한다(책임의 개인 전가). 그런 사회는 결코 시스템의 문제를 제대로 해결할 수 없다. 또한 인과관계가 명료해지지 않는 복잡성의 시대에는 거짓분석이 그 자리를 차지한다.

진실과 거짓을 구별하고 중요도를 판단하는 등 가치판단이 작용하는 기사의 편집과정에 있어서는 컴퓨터와 알고리즘이 아무리 발전했다하더라도 아직은 인간의 능력을 따라 잡을 수 없다. 컴퓨터의 무한 확장 능력과 인간의 논리, 통찰력의 조화가 필요하다

사람이 가진 가장 중요한 능력은 창조의 힘이다. 정말이지 흔한 지식이나 정보 따위는 오늘날 사회에서 그다지 중요하지 않다. 정보의 성질에 따라서는 기억하거나 재생하는 기능을 컴퓨터에 맡겨버릴 수 있다. 사람의 뇌는 ‘창조’라는 가장 고도의 인간적인 작업을 위해 써야 한다. 창조적인 활동을 할 수 있는 사람이야말로 가장 인간다운 충만감을 느낄 수 있는 사람이기도 하다.



이론의 종말. The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete
롱테일 법칙이라는 용어를 고안한 Chris Anderson은 탁월한 예지력을 지닌 과학 저술가이다. Science 지와 Nature 지의 에디터를 역임했고, 현재 Wired Magazine의 편집장을 맡고 있다. 주목할만한 베스트셀러를 3권이나 내놓았다. 대단한 이력의 소유자이며, 세계적인 영향력을 가진 작가이다.
그런데, 그가 2008년에 '이론의 종언'이라는 글을 와이어드 지에 게재했다. 그 글의 요지는 간단하다. 페타바이트 데이터 시대에, 가설을 세우고, 모델링을하고, 실험과 같은 조사를 통해서 가설을 검증하는 식의 과학은 더 이상 설자리가 없다는 것이다.
좀 부연하자면, 거대한 데이터(big data)와 응용수학만 있으면 된다. 이제 과학자(사회과학자를 포함하는 것으로 믿어짐)가 해야할 일은 data crunching이다. 거대한 데이터를 관찰하고 패턴을 찾아내고 상관관계를 찾는 것이다. 굳이 모델을 개발하고, 인과관계를 발견하려 애쓸 것 없다. 기존의 과학적 원칙은 무너졌다. 이론보다 데이터가 중요하고, 상관관계만 찾으면 충분하다. 대단한 주장이다. 아마도 누군가 다른 평론가가 그 글을 와이어드 지에 기고했다면 편집장인 그는 그 글의 게재를 거부했으리라. 이 사람 정신 나간 사람 아니야 하면서.
Big data가 요즘 뜨는 용어가 되었다. Big data 환경이 전통적인 과학적 연구방법 혹은 과학 자체에 성찰을 요구하고 있다는 점에서 앤더슨의 주장에는 일말의 공감이 간다. 그리고 적지 않은 사회 영역 혹은 주제에 관해서는 그의 주장처럼 big data 분석이 과학적 수고를 대신해 줄 것으로 예상된다.

그러나, 쓰레기라도 어마어마한 양을 컴퓨터에 집어 넣고 잘 처리하면 의미있는 메시지를 생산할 수 있다, 소위 "많으면 달라진다(More is different)"는 그의 주장은 잘 해야 부분적으로만 진실이다. 쓰레기도 잘 처리하면 건질만한 게 있을 것이리라. 그런데 쓰레기는 아무리 많이 모여도 쓰레기이다. 헛소리는 아무리 많이 모여도 헛소리이다. 페타바이트의 헛소리를 모은다고 거기서 발견될 인간관계는 그다지 많지 않을 것이다.
페이스북 담벼락에서 일어나는 대화를 제대로 분석할 수 있는 알고리즘만 개발되면 인간관계에 관한 심리학이나 사회학 이론은 무용지물이 될까? 주위에 그런 환상을 가진 학자들이 더러 눈에 띈다.
앤더슨이 이론의 종언을 선포한 지 4년이 지났지만, 빅데이터 분석이 전통적인 사회과학을 대체하는 조짐이 전혀 보이지 않는다. 빅데이터 분석을 통한 연구 결과를 들어보면 현란한 방법에 비해 얻어지는 지식과 지혜가 초라한 경우가 많다. 아직 알고리즘이 충분히 발달하지 않았기 때문인가? 아니면 데이터가 부족한가?
내 눈에는 4년이 아니라 40년이 지나도 빅데이터분석이 사회과학을 대체할 것으로 보이지 않는다. 단, 사회과학이 새로운 시대에 맞게 거듭난다면 말이다.


Hint for 쉽게 알기

사이트 소개
- about Me, 질문, 희망
- about Site, 목적, 경과
- 참고서적 : Bookshelf
- 방명록

보면 알 수 있다
- 분자 보인다, 알면 보인다
- 만물은 화학 물질이다
- 구조식에 답이 있다
- Size : 개요
- Shape : 개요
- Movement : 개요
 

지식생태계

지식 생태계
- 생태계 필요성
- 아직은 구호만
- 집단 지성
- 학습 생태계

항해 지도

구성요소
Mapping 방법
- One source
- Multi use
- 인간의 통찰력
Mapping engine
- 개발 방향
- 전체를 시각화




페이스북 올리기            방명록           수정 2012-10-18 / 등록 2011-01-30 / 조회수 : 20009 (235)



우리의 건강을 해치는 불량지식이 없는 아름다운 세상을 꿈꾸며 ...  2009.12  최낙언