책리뷰

미국에서 “원자 폭탄의 아버지”라고 불리는 과학자 로버트 오펜하이머에 대한 평전을 읽었다. 그의 어린 시절부터 전성기를 거쳐 고비를 겪는 모습까지 그의 인생 전반을 엿볼 수 있는 귀중한 책이었다. 그의 친구의 이야기에서부터, 아내와 먼 친척들의 이야기, 거기에 FBI 문서까지(!) 엄청난 자료 수집과 편집을 거친 정성을 책을 읽는 내내 느낄 수 있었다. 그런 노력을 들여서까지 그에 대한 전기가 작성되었다는 것은 그가 미국 역사에서 얼마나 굵직한 업적을 남겼는지 짐작하게 한다. 오펜하이머의 어린 시절 독일 출신 미국 이민자의 후손 3세인 로버트 오펜하이머. 부유한 집안의 아버지와 예술 쪽에서 종사하던 어머니의 영향을 받아서 다양한 경험을 하면서 어린 시절을 보냈다. 악기면 악기, 예술이면 예술. 하고 싶은 것이 있다면 다 할 수 있었던 자유로운 삶을 살았는데 심지어 언어도 잘했다. 라틴어, 그리스어, 독일어, 프랑스어 등등… 진짜 엄친아 그 자체였다… ...

미키 7의 속편, Antimatter Blues가 따끈따끈하게 출판되었다. ‘미키 7’은 봉준호 감독님이 영화화한다고 밝혔던 작품이고, 실제로 내용도 재미있었는데, 속편이 나온다니 잔뜩 기대하고 있었다. 번역본이 나오기까지 기다리다가는 흥이 다 깨질 것 같아서 그냥 원서로 구입해서 읽었다. (분명 7월말에 amazon에서 구입할 때에는 21불 주고 읽었는데, 지금은 3불로 할인판매한다ㅜㅜ 타이밍은 아쉽지만 일찍 읽었으니까 아쉽진 않다!) ‘1편: 미키 7’의 경우 세계관에 대해 설명하는데 많은 분량을 할애했는데, ‘2편: Antimatter Blues’은 인물관계나 배경을 이미 숙지하고 있다고 전제한 상태에서 이야기가 진행되니까 상대적으로 전개도 빠르고 인물들의 마음속을 깊게 들여다볼 수 있었다. 1편에서는 creeper들의 정체가 제대로 드러나지 않고 그냥 ‘unknown’으로 남았는데, 2편에서는 실제로 외계 생명체들과 상호소통하는 내용들을 담고 있어서 재미있게 볼 수 있다. mandibles을 가진 커다란 creeper의 모습이 실제로 어떨지 궁금하다. 통통한 거미같은 느낌인지 아니면 개미에 가까운 모습일지? 봉준호 감독님이 어떻게 그들을 표현할지 궁금하다. ...

경제독립은 누구나 꿈꾸지만, 실제로 그 꿈을 이룬 사람을 주변에서 찾기란 쉽지 않다. 뉴스에서는 주식하다가 망한 개미 투자자들의 이야기가 나오고, 한 트레이딩 대회에서 주식을 건들지도 않은 투자자(수익률 0%)가 1위를 차지하는 짤도 돌기도 한다. 그렇기에 우리는 주식은 손대서는 안되는 것, 더 나아가 손실 위험이 있는 모든 상품들을 위험하기에 투자 목록에 고려하지도 않는다. 유명한 펀드매니저인 ‘존 리’는 이를 금융문맹이라고 말하면서 우리 사회에서 이런 인식들을 뿌리 뽑아야 한다고 말한다. 기회비용이 너무 큰 부동산이나, 물가 상승을 반영하지 못하는 예적금 대신에 과감하게 펀드와 주식에 투자하라는 이야기였다. ...

광활한 우주를 담고 있는 표지와 책의 두께만으로 일단 압도되는 기분이 드는 책이다. 제목도 많이 들어봤고 도서관에서 책의 커버는 많이 봤지만, 읽기에는 왠지 모를 두려움이 엄습했다. 워낙에 유명한 과학책이지만 주변에서 어렵다는 말을 너무 많이 들었던 탓에 읽을 시도를 하지 않았다. 사실 고전이라고 이름 붙은 책들은 ‘제목은 유명하지만 막상 읽지 않은’과 동치라고 할 수 있다. ^^ 침묵의 봄, 코스모스, 이기적 유전자, 종의 기원 등 여러 분야의 과학 고전들이 존재하는데, 대략적인 내용만 건너 듣고 실제로 읽은 경험은 적다. 그런 의미에서 스스로 작은 프로젝트를 시작했는데, 바로 과학 고전 읽기 프로젝트! 첫 번째 도전장을 내민 곳은 바로 칼 세이건의 ‘코스모스’다. ...

AI 기술이 발달함에 따라 다양한 딥러닝 모델들이 등장하고 있다. 이를 구현하기 위한 여러 딥러닝 프레임워크가 있는데, 2023년 현재 기준으로 실질적 강자는 바로 PyTorch이다. 이 프레임워크의 기본 구조와 활용법에 대해 알고 실제 프로젝트에 뛰어들기 위해서 PyTorch에 대한 첫 책으로 골랐다. Pytorch는 Facebook에서 지원하는 딥러닝 프레임워크인데, 경쟁 상대로 Google에서 지원하는 Tensorflow와 Keras가 있다. 그 외에는 거의 사용되지 않고 있어서 사실상 두 프레임워크가 딥러닝 진영의 pie를 나눠 먹고 있는 셈이다. 사실 이 싸움은 이전부터 판세가 Pytorch 쪽으로 기울고 있다. 예전부터 학술쪽에서는 세밀한 조절이 가능한 PyTorch을 애용해왔다. 하지만 최근 산업에 추세도 이런 경향을 따라가고 있다. Google에서는 위기의식을 느낀 것인지 Kaggle이나 Colab와 같은 서비스에서 Tensorflow을 적극적으로 밀어주고 있는데, 내 생각엔 끝이 보이는 싸움 같다. 머지 않아 Tensorflow는 구글의 실패한 기술 중 하나로 언급될지도 모르겠다. ...