DIKW와 인공지능 그리고 인간의 통찰력

DIKW 이론이 있다.

Data > Information > Knowledge > Wisdom
이라는 건대, 고개가 끄덕여질 수도 있고 
아니면 다르다는 건 알겠는데 무슨 차이가 있는거지?
라고 자문할 수도 있겠다.

첨부한 사진 두 장을 보도록 하자.
사진 자체는 Data일 뿐이다.

하지만 언제 어디에서 무엇을 찍었는지에 대한 
부연 설명이 따르면 정보가 된다.
즉 Data에 Context를 부여하면 Information이 된다는 말이다.

"2016년 5월 2일 점심 무렵, 불광천에서 찍은 민들레 사진" 
이것이 누군가에게는 정보일 수도 누군가에게는 정보가 아닐 수도 있다.
여하튼 DIKW 이론에서 말하는 데이터와 정보의 관계를 설명하는 
하나의 예가 되겠다.

다시 "언제"에 집중해보자.
우리는 2016년 5월 2일 12:30과 같은 형태의 timestamp에
익숙해져 있다. 그런데 이것을 조금 다른 관점에서 본다면
"봄"이라는 단어를 떠올리는 것이 어렵지 않을 것이다.

그렇다, 민들레는 봄에 핀다.
다시 말해 민들레가 피었다는 것은 계절이 "봄"이라는 뜻이다.
물론 지역에 따라서 다른 해석이 가능하겠지만
적어도 한국 땅에서는 아직까지 5~6월에 민들레가 핀다.

민들레와 봄을 연결해서 하나의 지식을 만든 것이다.
"봄꽃"이 그 것이다. 이러한 작업을 "의미 부여"라 한다.
즉, information에 meaning을 부여하면 Knowledge가 된다.

이제 민들레에 날아든 꽃등에 얘기를 해보자.
이 녀석은 자신을 보호하느라 벌처럼 위장하고 있다.
하지만 자세히 들여다 보면 벌과는 다르다는 것을 알 수 있다.

꽃등에가 성충으로 활동하는 시기는 4월 부터 11월까지.
즉, 봄이면 나타난다는 말이다. 
민들레꽃과 꽃등에를 같이 만날 수 있는 시기는 대략
5월에서 6월 사이인 셈이다.

지혜란 무엇일까?
DIKW에선 Knowledge에 Insight를 부여하면 
의사결정을 할 수 있는 지혜가 생긴다고 한다.  
하지만 통찰력이 원한다고 막 생기는 그런 것이 아니라는 것은
누구나 잘 아는 사실.

근래에 기계학습, 인공지능 이라는 단어가 많이 회자되고 있다.
적게는 수십에서 많게는 수천대에 달하는 컴퓨터를 병렬로 연결하고
여기에 데이터와 정보를 쌓고, 일련의 지식을 학습시켜서
컴퓨터로 하여금 통찰력을 갖게하려는 시도들이 많다.

그러나 5월을 단지 때를 나타내는 범주형 데이터로
간주하는 순간 통찰력은 기대하기 어려울 것이다.
나 역시 프로그래밍하는 사람이지만 또 근래에 인공지능을 
연구하는 입장이지만 인간의 인식과 통찰력을 흉내낸다는 것이
만만한 일이 아님을 실감하고 있다.

꽃 피는 오월이 오면, 
민들레도 꽃등에도 같이 볼 수 있겠지.

이 문장에서 우리는 눈 부시게 따사로운 봄볕을,
개나리, 진달래, 목련이 지고, 한 차례 봄비에 벚꽃이 진 후라는 사실과 
그리고 지금은 이팝나무에 꽃이 만발하고 
장미꽃의 계절이 도래했음을 떠올릴 수 있다. 

하지만 컴퓨터는 아니 인공지능은 가능할까?