- 개발/관리도구
- The Meaning of Underscores in Python
- From Java to Kotlin
- Scraping For Data — A Practical Guide
- Writing a Really, Really Fast JSON Parser
- Advantages and Disadvantages of Django
- THE NATURE OF CODE: 자연현상을 코드로...
- The largest Git repo on the planet
- Porting Windows Dynamic Link Libraries to Linux
- Stack Overflow: Helping One Million Developers Exit Vim
- Metrics Collection and Monitoring at Robinhood Engineering
- 프런트엔드 엔지니어를 위한 베지에 곡선(Bézier Curves) - 3편
- Red Hat Releases Next Generation of OpenShift Online
- An Overview of JavaScript Testing in 2017
- SO, YOU WANT TO LEARN TO BREAK CIPHERS
- A web-based roguelike written in Dart.
- Why Kotlin Is the Hero Android Needs
- Learn Kotlin in Y minutes
- Open sourcing the Firebase SDKs
- Using C++ Modules in Visual Studio 2017
- Error Handling in C++ or: Why You Should Use Eithers in Favor of Exceptions and Error-codes
- Wappalyzer - Identify technology on websites
- xlwings - Make Excel Fly!
- What was it like to self-learn programming before Stack Overflow?
- 스프링캠프 2017의 프로그램 목록과 발표 자료
- InteliiJ 디버깅하기
- 2017 연세대학교 컴퓨터과학과 프로그래밍 경진대회
- britec charts - Client-side reusable Charting Library based on D3.js v4 that allows easy and intuitive use of charts and components that can be composed together creating amazing visualizations.
- Three Computer Games That Make Assembly Language Fun
- 고성능 서버/데이터베이스
- HTTPS on Stack Overflow: The End of a Long Road
- Scaling Instagram Infrastructure
- 마이크로소프트, 인공지능 탑재된 데이터 플랫폼 ‘SQL 서버 2017’ 국내 공식 발표
- PostgreSQL 10 Beta 1 Released
- Cloud Spanner is now production-ready; let the migrations begin!
- RabbitMQ Tutorial -1. Producer, Queue, Consumer의 정의와 Message Send & Receive
- Lightweight embedded Java REST server without a Framework
- Python for Scientists and Engineers
- Introducing Badger: A fast key-value store written natively in Go
토요일, 5월 27, 2017
[B급 프로그래머] 5월 4주 소식(개발/관리도구, 고성능 서버/데이터베이스 부문)
(오늘의 짤방: Software engineering via @ntakayama)
토요일, 5월 20, 2017
[B급 프로그래머] 5월 3주 소식(빅데이터/인공지능, 읽을거리 부문)
(오늘의 짤방: 대화의 법칙 @Mardi1225)
EOB
-
- 빅데이터/인공지능
- 텐서플로우, 구글이 AI로 가득한 미래'를 준비하는 방법
- 유발 하라리의 책읽기와 글쓰기
- Attacking Machine Learning with Adversarial Examples
- BBC fools HSBC voice recognition security system
- AI, 지도영상 속 얼굴-차량번호 어떻게 지우나
- SketchRNN model released in Magenta
- Tensorflow Tutorials - 텐서플로우를 기초부터 응용까지 단계별로 연습할 수 있는 소스 코드를 제공합니다
- Hotdog Classifier - What would you say if I told you there is a app on the market that tell you if you have a hotdog or not a hotdog.
- 머신러닝의 시대, 구글은 무엇을 말하고 있나 - "Mobile first to AI first"
- Google’s TensorFlow Lite brings machine learning to Android devices
- 모두를 위한 인공지능 만들기
- 구글 애널리틱스에서 ‘직접 방문’이 이상하리만치 높다면?
- 허공에 놓는 ‘전인미답’ 파격 … 알파고는 상상력 천재였다
- Waymo Tests Hardware to Ease Passenger Fears of Driverless Cars
- Google, Not the Government, Is Building the Future
- DRONES GO TO WORK
- Introducing the TensorFlow Research Cloud
- Google.ai - Bringing the benefits of AI to everyone
- Keras vs PyTorch
- Data Science Workflow: Overview and Challenges
- Caffe2 adds 16 bit floating point training support on the NVIDIA Volta platform
- Machine learning evolution (infographic)
- 연예인 얼굴 인식 서비스를 만들어보자 #1 - 데이타 준비하기
- Inside Volta: The World’s Most Advanced Data Center GPU
- 엔비디아, 괴물급 볼타 GPU 공개… 5,120개 코어 집적
- 구글 인공지능 책임자가 된 세탁소 사장님
- How to score 0.8134 in Titanic Kaggle Challenge
- Drone Uses AI and 11,500 Crashes to Learn How to Fly
- Apple’s Watch can detect an abnormal heart rhythm with 97% accuracy, UCSF study says
- Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017
- Medical Data for Machine Learning
- Medical Image Net
- Deep learning techniques - overview
- AI everywhere
- 딥러닝 프레임워크 조사와 몇가지 홍보
- Region of interest pooling in TensorFlow – example
- The Race For AI: Google, Twitter, Intel, Apple In A Rush To Grab Artificial Intelligence Startups
- Machine Learning, AI and Big Data Tools Open-Sourced By Major Corporations
- 네이버·카카오, 인공지능에 사활 거는 까닭은
- 데이터 사이언스 볼, 암 탐지 알고리듬을 만들기 위해 경쟁하는 데이터 과학자 대회
- Papers about deep learning ordered by task, date. Current state-of-the-art papers are labelled.
- Deep Learning Applications in Business
- 4차 산업혁명, 무엇을 대비해야 하나
- "IBM 왓슨 넘자"…24시간 건강관리 `한국형 AI닥터` 만든다
- Deep Learning으로 학습된 Object Detection Model 에 대해 정리한 Archive
- Deep Object Detectors #1 (~2016.6)
- 데이터 분석에서 AI 활용까지...IT, 병원을 바꾸다
- What is hardest thing we do with our brains in a lifetime?
- Announcing SyntaxNet: The World’s Most Accurate Parser Goes Open Source
- How the TensorFlow team handles open source support
- 읽을거리
- America’s Cars Are Suddenly Getting Faster and More Efficient
- Animated Map of How Tens of Thousands of Computers Were Infected With Ransomware: 뉴욕타임즈의 멋진 동적 인포그래픽
- Murphy's law? (Interstallar Quote)
- Murphy’s Law is totally misunderstood and is in fact a call to excellence
- The odds of a drug having a significant safety issue after winning FDA approval are nearly 1 in 3, study finds
- Does Caffeine Really Dehydrate You?
- Simple math is why Elon Musk’s companies keep doing what others don’t even consider possible
- STEM 일손 모자라는 미국, 대졸 초임 5만 달러 눈앞
- Chart: Here’s How 5 Tech Giants Make Their Billions
- Owning Your Own Future
- The reign of the $100 graphing calculator required by every US math class is finally ending
- Memoir of a Homebrew Computer Club Member
- [미래100년기업]이 기업 없으면 아이폰8도 못만든다는데...
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- The Economy-Changing Power of the LED Bulb
- The meaning of life in a world without work
- '일자리 불임'…제조업 4% 성장에도 일자리 11만개↓
- 끈기와 포기
- '과로→분노→탈진'··· '번아웃' 악순환을 끊는 방법
- 경기도 서체
- 국민 10명 중 4명, 한해 1000만원 미만 번다
- LSD MICRODOSES MAKE PEOPLE FEEL SHARPER, AND SCIENTISTS WANT TO KNOW HOW
- Cancer drugs are getting better and dearer
- "누구나 똑똑하다는 나르시시즘에 빠져 전문가 조언 안 들어"
- The 1 Percent Rule: Why a Few People Get Most of the Rewards
- How to Learn New Things as an Adult
- The Talent Curse
- Why Do So Many Managers Avoid Giving Praise?
- Thousands of Veterans Want to Learn to Code — But Can’t
토요일, 5월 13, 2017
[독서광] 기억이 사라지는 시대
오늘은 간만에 좋은 책을 하나 소개해드리겠다. 제목만 보면 첨단 디지털 장비로 인해 강제로 기억을 잃어버리게 된 현대인들의 비극(응?)을 다루는 듯이 보이지만, 놀랍게도 책-인공지능-창의력을 하나로 엮어 통찰력을 보여주는 훌륭한 책이라고 말할 수 있겠다.
(조금 길긴 하지만...) 일단 저자인 애비 스미스 럼지의 구글 강연부터 시청하자.
이 책은 인간의 기억을 디지털 기록으로 대체하는 과정에서 일어나는 여러 가지 고민거리부터 시작한다. 기억을 외부로 옮겨놓는 과정에서 인간이 무엇을 얻고 무엇을 잃어버리는지 빠른 템포로 넘어가고 궁극적으로 기계가 축적된 기억을 토대로 사고가 가능한지에 대해 고민한다. 그리고 유발 하라리의 사피엔스에서 잘 설명하듯이 인간만이 문화를 창조할 수 있었던 이유에 대해 설명한다. 그리고 나서는 역사 모드로 들아가서 소크라테스, 르네상스, 미국 건국 시점에서 문자, 활자, 책에 얽힌 기록과 관련된 여러 가지 사회 변화에 대해 집중한다. 이렇게 과거 역사를 통해 인간의 기억이 약화된다는 우려는 디지털 시대만의 문제가 아니었다는 사실을 짚고 나서 본격적으로 기억과 망각에 대한 탐험을 시작한다. 물질이 주도하는 기록 문화, 뇌 관점에서 감정과 가치를 다루는 방식, 기억이 상상력과 창의력으로 발전하는 메커니즘을 소개한 다음에 마지막으로 기억이 사라지는 시대의 생존법을 다루면서 흥미로운 여행을 마친다.
본문에 나오는 몇 가지 좋은 글을 소개하겠다.
우리는 새로운 것들을 배워서 정신 속에 구축한 세계의 모형을 최신 상태로 유지한다.
어느 정보가 생존과 안녕에 유리한지 말해주는 것은 감정이다.
기억은 과거에 대한 것이 아니다. 미래와 관련이 있다.
과거의 서사를 일관성 있게 구성하고 그것을 믿는 경향 때문에 우리는 우리의 예견 능력에 한계가 있음을 받아들이기 어려워 한다. 지나고 나서 보면 무슨 일이든 다 말이 되는 법이다.
사실들은 오직 복잡하고 역동적인 체계의 맥락 속에서만 가치와 의미를 발견한다.
그리스인은 상상력이 무지를 면하게 해 주는 신성한 특권으로서 기억의 여신이 내려주는 선물이라고 여겼다.
창의력은 정신이 유예된 상태에서 흘러나오는데, 그 상태에서는 지식은 아무것도 아니고 주의력이 전부다.
오래되고, 쓸모없고, 비정통적인 집단 기억을 주기적으로 지워버리는 사회는 스스로 곧장 위험에 뛰어드는 사회다.
우리는 기계적으로, 의식적으로 지식의 물리적 기록을 만들어낸다. 우리가 결코 만날 일 없는 사람들이 거주하는 멀고 먼 시간과 장소에 배포하기 위해서다. 기억의 집단적 형태인 문화를 통해 우리는 과거를 바라보는 공통된 관점을 형성한다.
기술 혁신은 각 사례마다 똑같은 발달의 순환 과정을 보여준다. 현실적인 문제를 해결하기 위해 기술 혁신이 역동적으로 진행되면, 그 다음에는 조직적이고 지적인 적응 과정을 거쳐야 하는 것이다.
점점 더 많은 정보를 점점 더 간편한 방법으로 기록하려고 분투하는 동안 우리는 불가피하게 복잡성을 증대시키고, 그 증대된 복잡성이 진보에 다름 아니라고 희망적으로 추정한다. 그러나 초기에는 거의 그렇게 보이지 않는다.
적응 메커니즘으로서 문화는 생물학보다 훨씬 효율적이다. 유전 물질은 수정될 당시에 거의 정해져 있다. 게놈은 동물의 인생 경험으로부터 새로운 정보를 습득하지 않는다. 학습은 동물의 신경기관은 수정하지만 DNA는 수정하지 못한다. 학습된 동물, 박테리아, 곰팡이의 자손은 제 부모가 알았던 것을 모르는 채로 태어난다. 그 지식을 처음부터 습득해야 하는 것이다.
기억은 새로운 내용을 배우기보다는 우리가 경험하고 아는 모든 것을 통합해 과거의 현재의 자기 사이에 연속성을 부여하는 곳으로 초점이 옮겨간다.
대단히 불안정한 시기에는 과거가 더욱 유용해진다. 인류지식의 전략적 보고에 점점 더 다가가게 되기 때문이다. 그러나 과거가 가장 쉽게 유실되는 때도 바로 이런 불안정한 시기다.
점토판은 책이나 CD롬 또는 스마트폰 안에 있는 실리콘 칩은 물론이고 두루마리만큼도 가볍거나 휴대가 편리하지는 않다. 그러나 내구성으로만 보면 문자 기술은 지금부터 5,000년 전에 정점에 달했다가 그 뒤로 줄곧 내리막길을 걷고 있다.
기억을 떠올리는 일은 저장된 정보의 광범위한 네트워크 도처에 흩어진 기억들을 어떻게 연결하느냐에 달려 있다.
공간적 맥락을 통해 기억의 회수를 돕는 방법은 알츠하이머 환자들을 대상으로 하는 다양한 주거 돌봄 요법들이 깔고 있는 원리다.
실제 공간을 걷는 습관도 기억의 회수를 자극한다. 보행 운동은 단순히 몸을 움직이게 하는 것 이상의 효과를 준다. 수학자, 작곡가, 작가, 과학자 등 정신 활동에 종사하는 사람들에게는, 일이 잘 풀리지 않을 때, 마치 걸으면 머리속에서 꼼짝하지 않던 것을 흔들어 깨울 수 있다는 듯이 산책을 하는 경우는 흔한 일이다.
지금 기억의 미래가 불안하게 느껴지는 근본적인 이유는 우리가 선택한 기록 매체, 즉 실리콘 칩이 부식과 우발적인 삭제와 겹쳐 쓰기에 매우 취약하다는 사실을 은연 중에 알기 때문이다.
인쇄기는 의사소통의 창구를 독점할 수 있는 가능성을 파괴했다. 사람들과 세력들이 인쇄기를 통제해 메시지를 통제하는 데 도가 트이기까지는 몇 세대가 걸렸다.
구약을 읽어본 독자들은 잘 알겠지만 성경은 섹스와 폭력, 홍수, 기근, 전염병, 가족 멜로드라마, 기적, 귀신, 환영, 불타오르는 관목, 갖가지 무서운 이야기들로 가득하다. 대중오락의 요소들의 전부 갖춰진 메뉴인 셈이다.
세상은 죽은 자들이 아니라 산 자들의 것이다.
과학자라는 말은 오늘날에는 흔하디 흔하지만, 당시(1800년대 초) 영어권 세계에서는 없던 말이었다.
인간은 또한 시간의 사차원 안에 존재하고 있음을 의식한다. 지도를 보면서 공간을 통해 경로를 이해하듯이, 서사를 만들어 내 시간을 통해서도 경로를 이해하는 것이다.
감정은 가치가 포함된 결정을 좌우하는 지극히 중요한 요소다.
시, 수학, 음악과 마찬가지로, 휼륭한 기억은 내용물을 속박하는 동시에 의미를 제안하는 패턴에 의존한다.
딥러닝과 창조성은 새로 습득한 지각들을 오랫동안 보존되어 온 것, 기존의 연관망 안에 내장된 것으로 변모시키는 능력에 달려있다. 창조성이라는 것은 정신적 내용물을 그 원래의 출저와 전혀 상관없는 맥락 속에서 사용하는 능력을 말한다.
감정은 이성에 막강한 영향력을 행사하며, 이해되지도, 체계적으로 연구되지도 않은 방식들로 믿음이 고착되는 데 기여한다.
컴퓨터는 기함할 정도로 빠르게 사고할 수 있지만, 인간의 의사결정 과정을 인간과 같은 속도로 모방하지는 못한다. 감정이 없기 때문이다.
이성은 집중과 각별한 시간 투자를 요하는 희귀한 특성이다. 따라서 우리는 이성을 드물게 사용한다.
우리의 정신은 어떻게 그토록 적은 양으로 그토록 많은 것을 얻을까? 우리는 입력 데이터가 빈약하고 잡음이 있고 모호한, 즉 모든 면에서 턱없이 부족한 상태에서 다채로운 인과 모형을 만들고, 강력한 일반화를 형성하고, 영향력 있는 관졈을 구성한다.
우리의 지각은 항상 예측을 하는 경향이 있다. 지금 보고 있는 것이 무엇인지 예상하는 것이다.
기억은 세계를 '정확히 그러하게' 기록한다. 상상은 기억을 핵심적인 '마치 그러한 것처럼'으로 바꾸고, 경험을 추정으로 변형한다. 바로 이러한 이유로 기억을 잃는 것은 미래를 잃는 것을 의미한다. 상상은 기억의 미래 시제기 때문이다.
추측은 '이미지들을 결합하고 무한한 수의 미래 상황들을 구성해 보는' 능력이 필요한 일이다. 추측적 사고는 일어날지 모를 일에 대해 헤아려볼 때 사용되고, 이것을 우리는 예견, 또는 예측이라고 부른다.
뇌는 기억과 연관성을 토대로 끊임없이 '만약에' 시나리오 프로그램을 돌리는 매우 효과적인 모의실험 장치다.
기억은 경험으로 직조된 자아라는 직물로, 우리에게 시간, 고간, 개성, 세계 속에서의 정체성을 부여한다.
건강한 정신은 일류 방직공이어서 항상 배틀 앞에 앉아 기억을 짓고, 수선하고, 다듬고, 강화하면서 여차하면 바로 이용할 수 있는 튼튼한 연관성의 패턴을 만든다. 그러나 알츠하이머 환자의 정신은 방직공은 실성하고 좀벌레가 자리를 차지해버렸다. 기억의 직물은 더 작고 작은 형태와 크기로 분해되고, 그와 함께 인생의 사실들도 사라져간다.
우리는 더 이상 정보를 찾을 필요가 없다. 정보가 우리를 찾는다. 정보는 요란하게 짖어대는 개떼들처럼 우리가 어딜 가든 우리를 쫓아오고 우리의 관심을 애걸한다.
거짓 정보를 유통시키는 일은 훌륭한 설득 전략이다. 선거 캠페인에서 경쟁자를 중상할 때나 정권이 정권을 모략할 때 흔이 이용된다. 냉전 시대에는 이를 역정보라고 불렀다.
인쇄기가 제일 먼저 이용된 사례 중 하나가 교황 반대파와 루터 반대파 양측의 선전물을 생산한 일이었다. 이념 전쟁은 초기의 고전을 면치 못하던 신생 출판사들에게 훌륭한 사업을 제공해주었다.
사람이 자신의 행동을 반추하고, 본증적인 반응을 넘어서고, 사려깊고도 논리적인 선택을 하는 것은 모두 시간을 깊게 지각하는 정신 능력 덕분에 가능한 일들이다.
결론: 2017년도 상반기 #1 추천 도서!
EOB[B급 프로그래머] 5월 2주 소식(개발/관리도구, 고성능 서버/데이터베이스 부문)
(오늘의 짤방: IQ via @urbancaving)
- 개발/관리도구 부문
- Why Programmers Should Automate More
- Adventures in JIT compilation: Part 4 - in Python
- 100 days of algorithms
- How to Build a CMake-Based Project
- 자바스크립트 피로감을 줄여주기 위한 학습 계획
- Red Hat Release Next Generation of OpenShift Online
- pytz - World Timezone Definitions for Python
- 나만의 프로그래밍 커리큘럼 짜기
- CPU Utilization is Wrong
- Turning Sublime Text Into a Lightweight Python IDE
- Kivy - Open source Python library for rapid development of applications that make use of innovative user interfaces, such as multi-touch apps.
- Wrapping up Java 9 new Features
- vy - A vim-like in python made from scratch.
- Dumb Password Rules
- Elements of JavaScript Style
- The key differences between Python 2.7.x and Python 3.x with examples
- 무엇이 WebAssembly를 빠르게 만드나?
- Performance Testing in Java
- JDK 9 Checklist: Project Jigsaw, sun.misc.Unsafe, G1, REPL, and More
- Why does Google prepend while(1); to their JSON responses?
- 2017년과 이후 JavaScript의 동향 - JavaScript(ECMAScript)
- A Crystal Ball to Prioritize Technical Debt
- 파이썬 ASYNCIO 를 이해하기 위한 여정
- Prepack - A tool for making JavaScript code run faster.
- How to ship production-grade Go
- Curated list of project-based tutorials
- Your Body Text Is Too Small
- Asynchronous Programming in Python | Asyncio
- Getting Started with Headless Chrome
- Preload, Prefetch And Priorities in Chrome
- x86-64 assembler library
- Learn LaTeX in 30 minutes
- PlatformIO is an open source ecosystem for IoT development
- SeqBox - A single file container/archive that can be reconstructed even after total loss of file system structures
- rancher - Tiny Linux distro that runs the entire OS as Docker containers
- Visualizing Concurrency in Go
- CoreFreq is a CPU monitoring software designed for the 64-bits Processors.
- How To Write Unmaintainable Code
- Sourcegraph Master Plan
- 고성능 서버/데이터베이스 부문
- CockroachDB - the scalable, survivable, strongly-consistent SQL database
- AT&T To Move Thousands of Databases to Oracle Cloud
- SQL Notebook is a free Windows app for exploring and manipulating tabular data.
- How To Configure MySQL Backups with Percona XtraBackup on Ubuntu 16.04
- Time-series data: Why (and how) to use a relational database instead of NoSQL
- Microservice Databases: Migrating from Relational Monolith to Distributed Data (By O'Reilly)
- Truly Seamless Reloads with HAProxy – No More Hacks!
- How much disk space should I allocate for Percona Monitoring and Management?
- Storing UUID and Generated Columns
- Why vendor lock-in with serverless isn’t what you think it is
- A comparison between some VPS providers.
- SQL is 43 years old - here’s 8 reasons we still use it today
- Why Use Postgres (Updated for Last 5 Years)
토요일, 5월 06, 2017
[B급 프로그래머] 5월 1주 소식(빅데이터/인공지능, 읽을거리 부문)
(오늘의 짤방: 인생...... via @early_birdbh)
- 빅데이터/인공지능
- 엔디비아 신경망 의사결정 방식이 AI 차량 구동
- Uber trip data from a freedom of information request to NYC's Taxi & Limousine Commission
- Deep Learning Tutorials for 10 Weeks
- Updating Google Maps with Deep Learning and Street View
- China’s Tencent is a sleeping giant in the global artificial intelligence race
- (Tensorflow) High-Performance Models
- Google Reveals Details of TensorFlow Processor Unit Architecture
- DeepDreaming with TensorFlow
- Wasserstein GAN 수학 이해하기 I
- INFOGRAPHIC: A BEGINNER’S GUIDE TO MACHINE LEARNING ALGORITHMS
- 삼성전자, 전자업계 최초 자율주행차 임시운행 허가
- Machine Learning Applications for Data Center Optimization(PDF)
- Google Cuts Its Giant Electricity Bill With DeepMind-Powered AI
- Beyond Chatbots: The Future of AI and Business
- 롯데百 'AI 점원' 키우려… 300명이 데이터 수십만건 입력
- A poet does TensorFlow
- A project written entirely in JavaScript that recognises the font of a text in a image using a set of algorithms and libraries.
- Deep learning with convolutional neural networks for brain mapping and decoding of movement-related information from the human EEG
- Sorting 2 Metric Tons of Lego
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- Neural Networks (General): 개념 설명이 좋음
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