부족함 속에 감춰진 능력

김정현 한동대 교수·AI융합교육원

고대 그리스의 대표적인 철학자 플라톤은 행복의 조건으로 다음과 같은 다섯 가지의 조건을 이야기하고 있다.

첫째, 의식주를 해결하기에는 조금은 부족한 듯한 재산. 둘째, 모든 사람이 칭찬하기에는 약간 부족한 외모. 셋째, 자신이 기대하는 것의 반밖에 인정받지 못하는 명예. 넷째, 남과 힘을 겨루어 한 사람은 이겨도 두 사람에게는 질 정도의 체력. 다섯째, 자신의 연설을 듣는 사람의 반 정도만 박수를 칠 정도의 말솜씨. 이처럼, 플라톤이 이야기하고 있는 행복의 조건에는 한 가지 공통분모가 있어 보인다. 그것은 바로 완벽함이 아닌 부족함이다. 우리가 현재 살아가고 있는 세상은 우리에게 지속해서 완벽함을 요구하지만 때로는 부족함이 우리의 인생에 더 큰 가르침을 주는 경우들이 있는 것 같다. 필자는 이를 “부족함 속에 감춰진 능력”이라고 이야기하고 싶다.

앞서 언급한 부족함 속에 감춰진 능력은 빅데이터 그리고 인공지능과 관련된 최적화 문제를 해결하기 위한 유전 알고리즘(Genetic algorithm)과 담금질 기법 알고리즘(Simulated annealing algorithm)의 전략에서도 찾아볼 수 있다. 조금 더 구체적으로 말하자면, 유전 알고리즘의 경우에는 선택(Selection), 교배(Crossover), 변이(Mutation), 엘리티즘(Elitism) 등의 전략에 따라 조금 더 포괄적으로 근사해를 탐색하며, 담금질 기법 알고리즘의 경우에는 메트로폴리스 규칙(Metropolis criterion)을 적용하여 항상 최적의 해만을 선택하는 것이 아닌 확률에 따라 상대적으로 좋지 않은 해도 선택하는 전략을 활용하고 있다. 이러한 전략들은 결국 수많은 국소 최적해(Local optimum)를 가진 복잡한 문제에서 최적화를 수행하는 과정 중, 국소 최적해에 수렴하는 것이 아닌 전역 최적해(Global optimum)에 가까운 근사해를 찾는 데 큰 도움을 줄 수 있다.

다시 말해, 이러한 알고리즘의 아름다움은 때로는 상대적으로 부족한 해가 탐색 과정을 거치면서 결국 더 나은 결과를 가져온다는 것이다.

위의 알고리즘 예제에서 우리는 한 가지 교훈을 체득할 수 있을 것 같다. 즉, 우리가 세상에서 말하는 완벽함을 추구하는 눈높이에서 잠시 벗어나 조금 다른 시각에서 세상을 바라볼 때 부족함은 오히려 아름다움으로 다가올 수 있다는 것이다.

필자는 학생들을 만날 때마다 열심히 공부하는 목적이 “5천인분을 먹을 수 있는 부자가 아닌, 5천명을 먹일 수 있는 사람이 되는 것”으로 설정했으면 좋겠다고 이야기하고 있다. 세상의 시선으로는 5,000인분을 먹을 수 있는 사람이 더 완벽한 사람일지 모르겠지만, 우리가 평소에 보는 것과는 조금 다른 시각에서 세상을 바라볼 때 현재의 삶에 감사가 있게 되고 매사에 겸손한 자세를 지니는 원천이 될 것이다.

부족함은 결코 우리의 삶에 걸림돌이 아니라 오히려 우리의 삶에 더 많은 성장과 경험을 할 수 있도록 도와주는 매우 중요한 역할을 할 것이다. 그러한 부족함 속에는 분명 감춰진 능력이 있다고 믿는다.