All posts by veritaholic
  • 2020년 2월 7일. 우리는 왜 존스홉킨스 대학에서 동문 특혜를 없앴는가

    내가 캐나다에서 가장 훌륭한 법대인 토론토 법대 학장으로 근무하던 당시, 동문들은 종종 내게 자신들의 자녀가 대학에 지원할 때 어떤 혜택이 있는지 물었습니다. 내 대답은 한결 같았죠. “전혀 없습니다.” 10년 전, 존스홉킨스에 총장으로 부임한 나는 신입생 여덟 명 중 한 명이 동문의 가족 혹은 친척이라는 이유로 입학한다는 사실을 발견했습니다. 하지만 이제 나는 존스홉킨스의 동문들에게도 내가 토론토 대학에 있을 때와 똑같은 답을 할 수 있습니다. 레거시(Legacy)라 불리는, 졸업생의 가족에게 입학시 특혜를 주는 더 보기

  • 2020년 1월 31일. 우주는 의식으로 가득차 있는 것일까? 철학자 필립 고프의 “범심론(Panpsychism)”

    과학의 가장 중요한 문제 중 하나는 이렇게 쉽게 말할 수 있습니다. 바로, 의식은 어떻게 생겨나는가 하는 것입니다. 철학자 필립 고프는 “갈릴레오의 오류: 의식에 대한 새로운 이론의 기초(Galileo’s Error: Foundations for a New Science of Consciousness)에서 다소 극단적인 가능성을 제시합니다. 곧 의식은 뇌에서 만들어지는 특별한 것이 아니라 모든 물질이 기본적으로 가지고 있는 특성이라는 것입니다. 이는 “범심론(panpsychism)”이라 불리는 이론으로 고프는 이 이론의 역사와 일반적인 반론(“말도 안돼!”와 같은)에 대한 답, 그리고 왜 그가 더 보기

  • 2020년 1월 3일. 문화 전쟁 2.0 시대에 오신 것을 환영합니다: 거대한 재정렬(The Great Realignment)

    지난 60년 동안 미국 정치의 중심에는 문화 전쟁이 있었다. 사람들은 문화 전쟁의 시작으로 흔히 1960년대의 사회 변혁을 이야기한다. 하지만 첫 번째 문화 전쟁, 즉 문화 전쟁 1.0은 1950년대 기독교 중심의 사회를 유지하고자 한 기독교 신도들이 급격하게 성장하는 자유주의와 세속주의에 대해 일으킨 전쟁이었다. 이 전쟁은 2013년, 미국의 대법원이 동성결혼 금지를 부분 위헌으로 판결하고 2015년 오버거펠 대 호지스 사건에서 동성결혼을 금지하는 주법을 위헌으로 판결하면서 완전히 끝이 났다. 첫 번째 문화 전쟁은 종교와 더 보기

  • 2019년 12월 13일. 왜 우리는 실제 세상을 보지 못하는가

    사람들은 흔히 우리가 현실을 ‘있는 그대로’ 보고 있다고 생각합니다. 하지만 ‘가짜 뉴스’와 정치적, 상업적 선전이 판치는 지금 우리 인간은 사실 현실을 있는 그대로 볼 수 있도록 진화하지 않았다고 주장하는 것이 – 비록 다소 무책임하게 들릴지 몰라도 – 적어도 ‘현실(reality)’과 ‘진화’에 대해 사람들이 좀 더 깊이 이해할 수 있게 해주리라는 점에서 어느 정도의 가치는 있으리라 생각이 드는군요. 시각 분야의 선구적인 과학자였던 데이비드 마아(David Marr)는 1982년 자신의 책 “비전(Vision)”에서 이렇게 말했습니다. “시각 시스템의 더 보기

  • 2019년 12월 6일. 폴 그레이엄 – 천재에 대한 버스표 이론(2/2)

    1부로 그리고 더 비참한 경우도 있습니다. 많은 노력을 기울였지만, 어떤 보상도 받지 못할 수도 있지 않을까요? 어쩌면 이런 경우가 더 많을 수도 있습니다. 하지만 역사는 이런 이들을 기록하지 않기에 우리는 실제로 그런 경우가 얼마나 많은지는 알지 못합니다. 문제는 어떤 관심사에 대해 그 보상을 예측하기 어렵다는 데만 있지 않습니다. 언제 그 분야에 관심을 가지느냐도 대단히 중요합니다. 1830년은 자연의 역사에 관심을 가지기에 매우 적절한 시기였습니다. 만약 다윈이 1809년이 아닌 1709년에 태어났다면, 우리는 더 보기

  • 2019년 12월 6일. 폴 그레이엄 – 천재에 대한 버스표 이론(1/2)

    훌륭한 업적을 남기기 위해서는 타고난 자질과 굳은 의지가 필요하다는 것은 누구나 알고 있습니다. 하지만 아직 잘 알려지지 않은 또 다른 요소가 있습니다. 바로 특정한 주제에 대한 집착에 가까운 관심입니다. 이를 설명하기 위해 몇몇 사람들에게 조금 실례를 해야겠네요. 바로 버스표를 모으는 이들입니다. 이들은 옛날에 버스를 탈 때 요금으로 내던 버스표를 수집합니다. 다른 많은 수집가와 마찬가지로, 이들은 자신이 수집하는 버스표의 차이에 대해 강박에 가까운 집착을 보입니다. 그들이 이야기하는 버스표의 차이는 다른 이들은 더 보기

  • 2019년 11월 21일. 음악 교육은 정말 아이의 지능 발달에 도움이 될까요?

    2004년 심리과학(Psychological Science)지에는 “음악 교육은 지능을 높인다”는 논문이 발표되었습니다. 토론토대학 미시사가 캠퍼스의 심리학자인 글렌 쉴렌버그는 144명의 아동을 임의로 네 그룹으로 나누어 한 그룹에는 1년 동안 키보드를 가르쳤고, 다른 그룹은 노래 연습을, 다른 그룹은 연기를, 그리고 나머지 그룹은 아무것도 가르치지 않았습니다. 네 그룹 중 음악을 배우지 않은 두 그룹은 1년 동안 지능지수가 평균 4.3점 오른 반면, 음악을 배운 두 그룹은 평균 7점이 올랐습니다. 쉴렌버그는 애초에 음악 교육이 아동의 추론 능력과 수리, 더 보기

  • 2019년 11월 15일. 오디오 레볼루션(4/4)

    유튜브의 수치들은 환상적입니다. 매달 유튜브에 접속하는 사람의 수는 19억명으로, 이들은 하루에 수십억 시간의 영상을 즐기고 있습니다. 그들 대부분은 스마트폰을 이용합니다. 유튜브는 전세계에서 구글 다음으로 많은 검색이 이루어지는 사이트입니다. 또 구글 다음으로 많은 사람들이 접속하는 사이트이기도 합니다. 매 1분 마다 400시간 분량의 컨텐츠가 올라옵니다. 컨텐츠 증가량으로도 페이스북 다음의 전세계 2위 입니다. 유튜브에 대한 가장 큰 오해는 이들을 영상 혹은 시각적 매체로 간주하는 것입니다. 물론 유튜브에서는 영상이 플레이됩니다. 그리고 게임이나 뷰티처럼 영상이라는 더 보기

  • 2019년 11월 15일. 오디오 레볼루션(3/4)

    정보와 뇌 그럼 핫미디어는 핫메시지가 성공할 수 있는 공간, 혹은 무대를 만든다고 말할때, 그 말은 도대체 어떤 의미일까요? 무대란 무엇일까요? 사실 무대는 바로 우리 자신입니다. 우리의 관심과 이해가 바로 정보가 “발생”하는 곳이기 때문입니다. 즉, 헤드폰과 오디오가 우리에게 미치는 영향을 알기 위해서는 이 문제를, 곧 우리의 뇌에서 정보가 어떻게 처리되는지를 더 알아볼 필요가 있습니다. 우리 뇌는 매우 중대한 임무를 띄고 있습니다. 바로, 실시간으로 들어오는 감각들을 어떻게 처리할 것인가의 문제입니다. 이는 곧 더 보기

  • 2019년 11월 15일. 오디오 레볼루션(2/4)

    잊지말아야할 것은 우리가 미디어를 뜨겁고 차갑다고 말할 때, 그 말이 해당 미디어에서 다루어지는 내용에 대한 말은 아니라는 것입니다. 우리는 미디어 그 자체를 이야기하는 것입니다. 미디어가 메시지라는 말의 뜻은 어떤 미디어를 선택하는가에 따라, 그 무대가 따라온다는 뜻입니다. 핫미디어는 핫 커뮤니케이션을 위한 공간을 만들고 쿨미디어는 쿨 커뮤니케이션을 위한 공간을 만듭니다. 핫미디어는 내용을 뜨겁게 데우고, 쿨미디어는 내용을 차갑게 식힙니다. 쿨미디어인 문자 메시지와 핫미디어인 이메일의 차이를 생각해봅시다. 두가지 모두 글자를 사용한다는 점에서는 차이가 없습니다. 더 보기

  • 2019년 11월 15일. 오디오 레볼루션(1/4)

    지금 이 글은 10억 명 넘는 사람들이 매일 사용하는, 그리고 이 기술을 사용하는 사람들과 그들의 세상을 완전히 바꿔놓은, 특히 매년 더욱 중요해지고 있지만 그냥 지나치기 십상이라 사람들의 주목을 받지 못하고 있는 기술에 관한 것입니다. 그것은 바로, 헤드폰과 헤드폰을 통해 우리 귀에 들려오는 소리입니다. 이들은 모든 것을 바꾸고 있습니다. 헤드폰은 우리가 중요하게 생각하는 사회적 가치와 우리의 본능을 바꾸고 있습니다. 정치가들이 대중을 설득하는 방식도 바꾸었습니다. 나는 도널드 트럼프의 당선에 이러한 변화가 영향을 더 보기

  • 2019년 11월 1일. 딥러닝 AI가 쉽게 속는 이유(2/2)

    큰 힘에 따라오는 큰 약점 DNN 이 강력한 이유는 여러 층을 이용해 입력의 여러 다른 특징들을 대상의 분류에 이용할 수 있기 때문입니다. 비행기를 인식하는 AI 는 색깔, 재질, 배경 등을 우리 인간이 중요하게 여기는 날개 등에 못지 않게 중요하게 판단합니다. 하지만 이런 특성이 입력의 작은 변화에 대해 AI가 전혀 다른 결론을 내리게 만듭니다. 한 가지 해법은 AI에게 더 많은 데이터를 주는 것입니다. 특히, 문제가 되는 데이터들을 입력으로 주고 이를 수정하는 더 보기