안녕하세요, 구독자님. 부쩍 추워진 날씨입니다. 이제 더이상 변덕 없이 추운 날씨를 보아하니 올 한해가 끝나간다는 것이 비로소 실감이 나는데요. 남은 두주 잘 마무리할 수 있기를 바랍니다.
지난 글에서는 그럴듯한 최선의 설명 방법을 추론해내는 일련의 사고 과정, 가추에 대해서 언급해 보았습니다. 다만 주변에서 흔히 들어볼 수 있는 내용은 아니기에 구독자분들께서 이런 상태셨을 거라고 생각합니다.
"아니, 좋다는 건 알겠는데, 뭐 어떻게 하라는 거야?"
구독자님, 지난 글을 보며
그래서 오늘은 제가 GPT를 이용해 가추를 훈련하는 방법을 공유하고자 합니다.
가추를 연습하기 좋은 조건
제가 생각하는 "가추를 연습하기 좋은 조건"이 몇가지 있습니다.
- 새로 배워가고 있는 주제에 대한 것일 것
- 원인과 결과 혹은 목적과 결과 정도만 있는 상태일 것
너무 잘 알고 있는 주제에 대해서는 가추를 할 필요가 없이 이미 알고 있는 정보가 나올 확률이 큽니다. 그리고 중간에 알맞은 근거들을 얻기 힘든 상태일수록 가추 연습에 도움이 된다고 느낍니다.
다만 그래도 여전히 모호한 것은 사실입니다. 그렇기에 조금 더 구체적으로 설명해 볼까 합니다. 인공 신경망 그림을 보신 적 있나요?
우리의 뇌는 어떻게 배우는가
이름에 "인공"이 붙었다는 것에서 알 수 있듯, 이러한 모형의 원형은 인간 두뇌에서 지식을 처리하는 다양한 방법 중 하나로부터 나왔습니다. 이를 "연결주의 모형"이라고 부릅니다. 다시 말해, 우리의 뇌도 이런 방식으로, 표상과 표상을 연결하여 지식을 정리하고 있다는 것입니다.
이러한 연결주의 모형이 학습을 이루어내는 과정은 바로 역전파, 즉 피드백입니다. 각 유닛에 연결을 시도했을 때 부정적인 결과가 돌아온다면 각 유닛간의 연결을 약하게 만드는 것이죠. 연결을 시도하고, 실제로 그렇게 유의미한 연결이 아니라면 그를 통해 학습한다. 이전에도 여러번 설명한 가추와 비슷하게 느껴지지 않나요?
특이한 점은, 이 각각의 연결점의 초기 상태가 1, 즉 강하게 활성화되어 있는 상태라는 점입니다. 우리는 어떤 것에 대한 정보가 없을 때, 떠올리지도 못하는 상태라고 흔히 생각합니다. 하지만 그 반대입니다. 어느 것도 다 말이 될 수 있는 정보이고, 그것이 너무 많기 때문에 어떤 것도 선택하지 못하는 것이라는 점을 유념해야 합니다.
정리하자면,
- "지식을 최대한 다양하게 쓰려고 노력"합니다
- 실제로 연결해보고 스스로 "가장 말이 되는" 상태로 만들어 냅니다.
- 실제 결과와 비교하여 피드백합니다.
GPT를 이용해서 가추 연습하기
자, 이제 우리는 이런식으로 구조화된 우리의 뇌를 열심히 이용하여 가추하는 법을 훈련해야 합니다. 저는 주로 아직 읽지 않은 논문이나, 새로 배우는 개념들을 가지고 연습하는 편입니다.
저는 최근 경제를 공부하고 있는데요. 경제 뉴스를 이용해서 가추를 연습했던 예시 하나를 들어 보겠습니다.
CPI 정체돼도 금리 인하 기대…양자컴퓨팅 랠리 지속되나
제목만 보고 유추해봅시다. 양자컴퓨팅 랠리는 주가를 의미하는 것 같고, 금리 인하가 기대되므로 주가가 오른다는 기대를 해볼수 있다는 뜻으로 보입니다. 이렇게 됐을 때, 일반적인 주가는 금리와 반비례 관계를 갖고 있다는 것을 유추해 볼 수 있겠네요.
더해서, CPI가 뭔지 모르겠지만, 정체되어도 금리 인하 기대라고 했으니 뭔가 일반적인 상황과는 반대로 흘러가나 봅니다. 그렇다면, 대부분의 경우 CPI가 정체되면 금리가 올라가는 식으로 시장이 대응하고 있다는 걸 알수 있겠네요.
이 두개를 합쳐보면 CPI가 정체되면 주가가 내려가겠네요. 여기서 한번 멈추고 피드백을 받아봐도 됩니다만, 저는 머리를 좀 더 써보길 택하겠습니다. 다만 CPI가 뭔지 알 수 없기 때문에 붙혀갈 뭔가가 없어 보입니다. 여기서 한번 구글링 찬스를 써봅시다.
읽어보니 우리가 평균적으로 구매하는 물건의 가격 평균으로 보이는군요. 같은 물품이 더 비싸졌다면 물가가 올라갔다고 이해할 수 있겠네요. 인플레이션은 소비자물가지수의 변동률이고, 이 변동률은 같은 물건들이 작년 대비 얼마나 비싸졌는지를 의미하는 걸 테니, 즉 작년 대비 돈의 가치가 얼마나 바뀌었는지를 뜻하는게 아닐까요?
여기서 잠시 멈춰봅니다. 저는 더 다른 정보가 필요하지 않고, 저 말이 맞는 말인지 틀린 말인지만 듣고 싶습니다. 왜냐면 정답을 알아버리면 빈 정보를 채우는 연습에 도움이 되지 않을 테니까요. 저는 이럴 때 이런 프롬프트를 이용합니다.
이 프롬프트에, 제가 방금 유추해본 내용을 넣어보겠습니다.
충분히 말이 되는 설명이라고 하네요! 이러한 과정을 반복해서 원하는 결론 (여기서는 CPI가 올라가면 일반적으로 왜 주가가 내려가는지)에 다다를 때 까지 연습해 보면 됩니다.
굳이 자료가 없어도, 굳이 결과가 나지 않더라도
굳이 이렇게 자료가 없어도 일상 생활에서 가추를 연습하는 습관을 들여보는 것도 좋습니다. 예를 들어 차량 앞에 다른 전화번호 두개가 적혀있는 차량을 보았다고 합시다. 그럼 이런 질문을 던져보는 겁니다. “왜 차량 앞에 전화번호를 두개 달아뒀지?”
이때 저는 “휴대폰이 두개인가? 아니면 차를 평소에 두명이 같이 사용하나?” 라는 질문으로 넘어갔을 것입니다. 그 후, 휴대폰이 두개인 사람들은 업무용과 개인용으로 전화번호를 분리해 뒀을 테니 아마 둘 중 하나만 남겨뒀을 것이다. 그렇다면 아마 차를 두명이 같이 쓰나 보다. 부부 아니면 가족인가 보네. 라는 결론을 내렸을 것입니다. 어떤가요, 충분히 말이 되지 않나요?
물론 지나가다 발견한 차량이므로 정답을 알 순 없습니다만, 좋은 자료를 얻어서 가추를 연습해 봤다는 점이 중요합니다. 이런 방식으로 삶에서 틈틈히 가추를 연습할 수도 있습니다.
어떠셨나요? 이번 시간에는 구체적으로 어떻게 가추를 연습할 수 있는지 다뤄봤습니다. 일상생활에서 가추를 연습해보고 그 경험을 댓글로 공유해 주세요.
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동현
흥미롭네요.
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