책 <규칙 없음> (참고2) 에서는 경영에 있어 키퍼 테스트를 제외한 최대한 많은 규칙들을 제거하고, 이것을 가장 빠른 성장의 핵심이라고 주장한다. 책 <제텔카스텐> (참고4) 에서는 학습 방법과 효율에 대한 이야기를 다양하게 나누는데, 학습자에게 주제별로 구성지어주는 규칙적인 가이드라인이 학습을 오히려 방해할 수 있다는 연구내용이 언급된다 (참고1). 원자적 사고를 강조했던 작가 James Clear 도 ‘복잡한 규칙은 사람들을 경직되게 만들지만, 간단한 규칙은 사람들에게 힘을 불어넣는다’ 고 말했다 (참고5).
규칙 만능주의의 끝판왕은 당연 법가와 진시황이다. 법가의 한비자는 군주는 어차피 세습되기 때문에 현명함을 담보할 수 없으므로 사람으로 통치하지 말고 일관되게 잘 만들어져 변하지 않는 규칙을 만들어야 한다고 주장했다 (참고6). 어이없지 않은가. 오늘날까지도 정말 어이없게만 느껴지는 분서갱유라는 사건의 이론적 근거는 굉장히 튼튼했다. 조금 극단적인 사례이긴 하지만 규칙의 필요성이 생겨나는 것은 근본적으로 따져 보면 사람을 믿지 못하겠다 는 생각과 맞닿아 있다는 것을 부정할 수 없다 (참고7). 책 <규칙 없음> 에서 강조하는 넷플릭스의 ‘최고의 인재, 최고수준 대우, 최고의 성과 기대’ 라는 인재영입 원칙이 상당히 잘 동작하는 이유에 대한 힌트가 되기도 한다. 훌륭하지 않은 사람을 믿지 못하겠다는 문제의 본질을 깬 것이다. 그래서 별다른 규칙 없이 아직도 회사가 잘 굴러가는 모습을 보여주고 있다고 해석할 수 있다.
컴퓨터비전 백본 아키텍처들의 발전 방향을 보면 inductive bias 가 전혀 존재하지 않는 F.C 모델로부터 시작했다. 그 다음은 visual cortex 에서 영감을 받은 CNN 으로 발전했고, 2012년부터 줄곧 CNN 기반의 모델들이 제안되어 왔다. 하지만 이것이 영상 전역에 대해서 해석을 하는 데 방해가 된다는 생각으로 2018 년부터는 뉴럴네트워크 형태에 대한 제약조건이 더 적은 visual transformer 같은 모델들이 등장하기 시작했다. 이들 모델은 성능이 더 좋다. 규칙이 감소하면서 얻게 되는 성능 이득이라고도 볼 수 있다. 최소한의 규칙이 더 많은 것을 포괄가능하게 만들고 많은 특징들이 더 자유롭게 융합되도록 만든다.
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1.
opposite
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2.
참고