요 며칠

in #kr-diary8 days ago

요 며칠 사이에 스트레스를 공부에 전환하여 새로운 분야 하나를 이해하기 위해 많은 에너지를 쏟고 있다. 이러면서 캐나다의 또 다른 위대함을 깨닫는다.

이번 노벨상 물리학상을 받은 재래미 힌튼 교수는 캐나다의 토론토 대학에서 캐나다 정부로 부터 연구비를 계속 지원받아 (본인의 능력으로 연구 과제를 딴 거겠지만) 90년대 부터 꾸준하게 인공지능 특히 deep neural network 에 대해서 많은 연구를 했다.

꾸준한 신경망 연구 과정 중에 역전파 알고리즘을 개발하여 한 때 인공지능 붐을 이끌었지만, 역전파 발견의 큰 문제점 (당시 컴퓨터의 연산속도와 메모리 용량 등으로 layer 를 늘릴 수 없었다) 으로 다시 AI 연구는 찬바람이 불기 시작했고 그는 미국(카네기 멜론)에서 토론토로 옮겨(1987) 토론토에서 연구를 이어나갔다. 이후 토론토에서 많은 학자들을 키워내고 자신의 이론들, RBM(Restricted Boltzman Machnie), VAE(Variational Auto Encoder) DBN(Deep Belief Network)등을 개발해 딥러닝 연구의 붐을 이루었다.

이론물리학에서도 세계 2차 대전 이후 유럽에서 미국으로 이론물리학의 흐름이 넘어간 이후, 입자물리학 분야에서 결국 주류는 초끈이론으로 좁혀졌고, 대부분의 자리들은 초끈이론 전공자들이 차지하게 된 상황에서, 캐나다는 페리미터 연구소 및 정부에서 양자고리중력이나 Quantum foundations(양자역학을 다시 기술하는 방법론, 혹은 양자역학보다 더 일반화된 이론에 대한 구축) 연구를 지원하기 시작하여 이후 이 분야의 대가들이 캐나다로 모여 일종의 성지가 됬다. (물론 아직까지도 주류는 미국의 명문 대학들이며, 대부분의 연구자들은 이들의 분야와 파생 분야들을 연구하지만, 비율로 따지면 예전의 9:1 과 같은 비율에서 지금은 7:3 정도는 따라오지 않았나 싶다)

우리나라는 뭐 기초과학연구나 응용연구나 그냥 논문 많이 나올 수 있는 분야, 실용성, 혹은 논문수를 늘릴 수 있는 주제들에 대해서만 연구비를 선정하고, 큼직한 문제들이나 보다 근본적인 것들에 대한 탐구 문제들에 대해서는 (이런 일들은 연구비를 수주 받는 짧게는 3년짜리 길게는 5년짜리) 너무 박하다.

신진 연구자들이 저런 커다란 연구 주제를 시도해 볼 수 있게 장려하는 나라가 되어야할텐데... 윤 정부 이전 20-30년 전에도 이런 주제에 대한 것들은.... 국내 여러 기초과학 연구소가 세워지면 뭐하나 결국 그 연구소의 입맛에 맞는 사람들로만 채워지는데

이러니 다들 빨리 탈출 하라 말을 하는데, 아직도 탈출하지 못하고 (올해 취업 시도는 했지만 실패로 끝났고 살짝 분야를 바꾸어 그럴듯 해 보이는 정출연 정규직 연구원 자리도 실패로 끝났으니) 슬퍼하다가, 또 이런 순수 이론, 큰 질문거리 문제를 어쩌다가 받고 며칠 동안 관련 자료를 찾고 수십편의 논문을 읽으며, 후에 내가 계속 생각할 만한 문제 거리가 뭔지 생각하고 찾는 이 과정을 재밌어 하는, 즐기는 내 자신을 보며, 한편으로는 천성 공부쟁이이며, 또 한편으로는 이것이야 말로 어리석은 일이 아닌가 싶어 씁쓸하다.

이렇게 열심히 공부하고 즐겨도 결국 일이 잘 안풀려 생계 유지를 위해 다른 일을 하게 되면 내가 해온 것들이 무가 되니... 물론 지금 이 순간을 즐겼으니 그걸로 된거 아니냐고 스스로를 위안 할 수 있지만...

여튼 캐나다가 요즘 인재유출로(미국의 경제 수준이 올라가면서 캐나다의 젊은 인재들이 미국으로 많이 가고 있다) 국내 정치 및 경제 상황이 좋지 않은데 그럼에도 캐나다의 정부가 30-40년 전 부터 꾸준히 이런 분야들을 밀어주고 있다는 점에 부럽다는 생각이 들었다.

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