우리 뇌가 작용하는 매커니즘을 본따서 만든 것이 딥러닝이다. 간단한 딥러닝은 이전 layer가 hidden layer에게 알고리즘으로 영향을 미치고 그 hidden layer가 또 다시 다른 알고리즘으로 result layer를 결정한다. '좋음'의 결과가 입력되면 layer사이의 연결를 강화하고 '나쁨'일때에는 느슨해진다. 간단한 layer의 딥러닝도 실제로 매커니즘을 파악해 어떤 경향성을 보인다라는 정도의 얕은 설명은 가능하지만 명확한 수치적인 설명은 어렵다. 우리 뇌는 천억개의 정도리 뉴런이 있다는 말을 떠올려보면 방대한 layer양을 가지고 있다. 경험은 실시간으로 우리 뇌의 연결들을 바꾸고 있다. 게다가 뇌는 컴퓨터처럼 자신이 만들어 낸 결과의 과정을 상세히 기록하고 보고해줄 수 없다. 연역적으로 발자취를 따라가 볼 뿐이다. 우리 뇌가 아직 미지의 영역이라는 말은 충분히 이해가 된다.
수많은 경험으로 무의식적으로 사람들의 취향의 영향을 미치는 사례들을 많이 볼 수 있다. 뇌를 관찰해보니 패턴을 매칭하는 엔진인 뇌는 본적 없는 대상에 긍정적으로 반응할 확률이 낮다. 더 큰 허리케인이 칠수록 그 허리케인의 첫 글자의 발음과 유사한 신생아 이름들이 증가했다고 한다.
이런 개인적인 노출로 취향이 생성되는 경우도 볼수 있겠지만 사회적인 필요의 변화로 취향도 바뀌는 경우도 있다. 사회적으로 필요가 생기면 노출이 더 많아지기도 하고 사회분위기가 이를 '좋은 것' 이라고 반복 학습 시킨다. 사진이 발명되기 전에는 사실적인 그림에 아름답다는 평가를 했지만 사진이 발명되어 그림이 사실을 모사할 필요가 없어졌을 때부터 '아이들 장난같다'고 치부되던 인상파들이 현재까지도 극찬을 받는다. 또 시장의 활성화를 위해 매번 새로운 유행을 제시해야하는 패션 세계에서는 신상을 매스컴에 많이 노출하고 패션 에디터들은 예쁘다고 극찬한다. 사실 매년 바뀌는 트렌드들은 사람들의 취향이 매번 바뀌었기 때문은 아닐 것이다. 색채회사 팬톤에서는 매년 트렌드가 될 색깔을 선정하는데 디자이너들은 이에 따라 디자인을 주도한다고 한다. 물론 사회적인 분위기만으로는 설명안 될 개인적인 요인들이 영향을 미친다. 공급자들은 물건을 내놓지만 선택하는 것은 소비자 개인이기에 완벽히 사회적인 요인을 갖지는 않는다.
설명히 가능한 요인들과 달리 설명할 수 없는 요인들을 '우연'에 분류하고 설명한다. 벤틀리는 문화의 중립적인 변이를 말한다. 진화론이 그러했듯 우연에 의한 변화가 다른 사람들에게 새롭게 생각해 볼 방법을 알려준다. 딥러닝에서도 수많은 반복을 통해 계속되는 우연의 값들을 정답에 맞게 변화시킴으로서 주어진 값을 해결하는 답을 '선호'하게 만든다. 이렇듯 우연히 만든 값들이 '선호'를 강화시키고 새로운 방향으로 나아갈 수 있게 하기도 한다.
취향은 시시때때로 변화해 예측이 힘들다. 때문에 칸트가 예술을 '호불호'를 따지는 감정적인 측면에서 벗어나 외계인이 새롭게 지구를 관찰하듯 바라보아야 한다고 말하는 이유일 것이다.
 | - 취향의 탄생
- 국내도서
- 저자 : 톰 밴더빌트(Tom Vanderbilt) / 박준형역
- 출판 : 토네이도 2016.12.05
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