이번 시리즈에서 아키텍트의 후계자로 나와서 나름 위엄이 있었지만 막판에 허당으로 무너진 애널라이저

그냥 설명과 맥락 없이 강하다더니 털릴 때 시간사정상 설명없이 털리는 싸구려 보스지만 워쇼스키가 아무 의미도 없이 만들지는 않았을 거임

더 일찍 만들수도 있었을 속편을 돈벌고 싶어서라도 이제야 만든건 컴퓨터와 프로그램의 본질이 10년대 후반에 크게 바뀌어서라고 생각함.

내가 보기에 애널라이저는 딥러닝의 은유야.

과거에 수많은 정교한 논리의 통합으로 완벽을 추구하던 아키텍트의 후계자이고 아키텍트는 90년대에 가장 명성 높던 인공지능 체계인 전문가 시스템이지

전문가 시스템 딥 블루는 체스 세계챔피언 게리 카스파로프를 이겨 충격과 공포를 심어주었지만 한계가 많았음.

이후 몇년간 체스 챔피언은 몇번이나 1위 인공지능을 이겼고 바둑에서는 인간 근처도 오지 못했어

전문가 시스템은 설계 목적에 대한 정확한 이해를 바탕으로 무수히 많은 결과에 대한 우선순위를 정밀하게 설정해야 함.

각자의 역할을 대체하는 것도 불가능하고

그렇지 않다면 바이러스에 의해 무력화를 막기 위해 설정된 백신의 자체 방어 기능이, 사용자조차 지울 수 없어서 갑갑한 경우나

업데이트 안해서 바이러스 노출되는 걸 막으려는 강제 업데이트 설정이 윈도 95로만 돌아가게 설정한 독일 엘리베이터를 무력화하는 경우가 생김.

메로빈지언이나 스미스를 방불캐 하지

이 과정에서 운영체계 메로빈지언과 보안프로그램 스미스에게 설치된 자기 방어기능이 메트릭스 최고 운영측의 포맷 의도와 충돌했을 거란 점도 쉽게 예측할 수 있고

하지만 잘 알듯이 딥러닝은 다름

애널라이저가 체온 기반으로 작동하는 매트릭스의 효율을 네오와 트리니티를 적절한 거리로 유지하는 것 만으로 극대화하듯이

알파고도 삼삼이 등등 별 비정석적 수를 두면서도 전세계의 온갖 고수들을 다 처바르지

요원의 총알 회피가 총알의 동선과 자신의 백터가 겹치면 강제적으로 겹치지 않는 자세로 변경되는 딥블루의 하드코딩된 기능이지 손발 각자를 그 속도로 움직이는 기능이 아니지만

에널라이저는 걷고 으쓱하고 윙크하는 모든 행동을 그 속도로 하고 있는 점이 압도적 격차를 보여줌

여기에 별 논리는 없음. 세계 랭커 수십명의 집단적 분석 결과를 바탕으로 우열 논리 관계를 설정한 딥 블루와 달리

알파고는 세계 랭커 취급도 못받는 대인전 스파링 파트너 판후이랑 허접들 기보 수천 개로 공부한 독자적 통찰에 기반해서 개발자조차

승룰 % 표시 기능을 그냥 기록하거나
자기가 설정해준 통찰력의 원리로 역산해 보는 게 고작이지 논리적 설명은 불가능에 가까움.

더군다나 딥러닝은 명확한 Purpose도 없지

알파제로로 보듯이 경험 기반 통찰로 바둑 쇼기 체스를 전부 배울 수 있고 다른 분야인 알파스타나 알파폴드도 그렇게 한 이유만 없지

원하면 알파제로에 통합 가능할지도 모름.

윈도우로 치면 팟플레이어, 반디집, 알송, 모두 따로 설치하는게 아닌 윈도우 내장기능의 버튼에 불과해지는 거지

그래서 애널라이저가 레거시 청소를 시작하자

반동분자 사티 엄빠나,

옛날에 야동보다 깔려서 윈도 구석에서 크립토 채굴해 파티하면서 꿀빨던 16비트 레거시 메로빈지언

제어판에서 삭제 시도하니깐 윈도우를 바이러스로 단정하고 자기 보호를 위해 윈도우 지우고 자기 백업으로 대체하는 쓰레기 백신 스미스는 다 조져진거지.

그 결과 프로그램들이 메트릭스 최고 지배자의 멸종금지라는 특별한 하드코딩된 비호를 받는 인간편으로 다수 전향한 거라고 생각함

매트릭스 운용에는 필요 없어서 해킹으로는 찾을 수 없던 딸기 DNA 등등을 가지고

여기까지는 애널라이저가 강력한 적이고, 별 이유나 설명도 없이 강하고, 기존 프로그램들이 무기력하게 숙청당한 이유였음.

이제부터는 애널라이저가 허무하게 패배한 이유를 설명할 거임.

아키텍트의 현존 여부도 불확실한데, 만약 그 전임자가 항상 대체되는 게 매트릭스의 구조라 아키텍트가 대체되었다면

그건 애널라이저의 악수임, 가령 주식 퀀트 같은 걸 만들 때 액면 분할, 병합 등등의 요소를 데이터에 반영해 주지 않으면

매년 2배로 비싸져서 액분하는 티큐랑 5토막나서 액병하는 스큐 모두 횡보장으로 차트가 왜곡됨.

https://brunch.co.kr/@qraft

글로벌하게 명성을 떨치는 퀀트 자산 운용사 Qraft도 자사 인공지능이 자사 개발자들의 개인적 투자 성과를 능가하지만 내적 논리로 해결불가능한 오류를 해결한 인간 개발자가 필요하다고 밝히고 있음.

"애널라이저가 트리니티,네오 옆에 센티넬을 상주시킬 필요가 없다."라는 룰을 전제로 빅테이터가 구성되었고

이 문제에 대해 보안 조언을 해줄 독립적인 조언자가 없다면 내적으로는 해결 불가능함.

바둑 대회에 승리조건을 오목으로 설정한 알파고를 내보내는 거니깐, 자기 피드백 자체가 불가능하고 이상하게 왜곡됨

그런 문제를 부분적으로 의식했는지 메로빈지언과 스미스를 용병으로 써먹었고, 최후 전투에도 몇몇 요원이 있었던 거로 보였지만 충분하지 않았음.

그리고 딥 러닝의 약점은

1. 소스가 노출되면 모방에 취약하고

: 모션타임을 스미스가 재현하자 처발림=알파고 소스노출 후 개인단위 돌파고+급 딥러닝 바둑이 양산됨.

2. 스스로의 직관 형성 단계에서 대응하지 않는 분야에서는 취약함

: 데자뷰 고양이를 믿는 듯 했지만 고양이가 자기 무시하자 완전히 무력화됨.

=구글 내부 분석으로 elo4500으로 추산된 알파고는 이세돌에 대한 이론적 승률 99.68%로 예측되었지만 실전에서 80% 승률을 거두면서 elo3700으로 추락함

3.규모로 인해 무거움.

: 봇 부대는 자의식 가득한 과거 프로그램과 달리 애널라이저 혹은 그를 모방한 스미스에게 완전히 직접 통제되는 듯 하지만

그 결과 총이나 냉병기를 쓰는 기초적인 동작조차 수동 지시 없이는 못함.

=내가 바둑으로 알파고는 못이기는데 태양만한 23세기 비양자 슈퍼컴퓨터는 3초 속기 체스로 무조건 이길수 있음.왜냐면 그새끼는 내부 광속 통신에 최소 4초 걸리거든

그래서 바둑 인공지능이 elo기반 예측치에 비해서는 가끔씩 인간 랭커에게 상대적으로 약한 모습을 보여주곤 하는거임.

3줄요약

딥러닝인 애널라이저의 통찰은 반쯤 신이라서 준무적이고 하청들이 거의 필요없다.

하지만 그 통찰이 대응하지 않는 분야에서는 논리적으로 통찰의 허점을 지적할 독립 자문자는 필요하다.

하지만 그러지 않았으므로 약점을 공격당하자 스미스와 네오에게 처발렸다