TRiPLE AI

기회는 순간에 지나간다. 그리스 신화 속 크로노스는 아버지 우라너스를 폐위하고 왕이 되었지만 아들에게 왕위를 빼앗길까 두려워 자식을 모두 삼켜버린다. 그러나 결국 왕비 레아의 도움으로 위기를 모면한 아들 제우스에게 쫒겨나게 된다.  과거를 숨겨 현재를 훔쳐도 미래를 피하지 못한다. 크로노스가 막으려 했던 미래는 손자 카이로스에게 기회로 찾아온다. 아버지 크로노스를 폐위시킨 제우스는 신들의 왕이된다. 올림푸스에 새로운 질서를 세운 제우스와 올림푸스 신들은 하늘과 바다, 사랑과 전쟁 등에 대한 규칙을 만들고 세상을 지배했다. 이 시기에 제우스의 아들 카이로스는 제때 또는 기회를 뜻하게 되었다. 카이로스는 신성한 힘으로 여겨졌으며, 기회는 준비된 자만이 잡을 수 있는 것이었다.  신화 속 카이로스는 칼날과 저울을 들고 있는 날개달린 청년의 모습이다. 카이로스가 들고 있는 날과 저울은 정확한 순간에 아주 잠깐만 나타나는 기회를 상징한다. 카이로스는 카르페디엠 carpe diem, '지금 최선을 다하라'라는 격언과도 연결된다. 제우스의 부상과 카이로스의 유명세는 그리스인이 미래는 과거에 얽매여 이미 정해진 운명이라는 생각에서 벗어나 변화하고 있는 순간의 열린 가능성을 인식하기 시작했다는 것을 의미한다. 기회를 뜻하는 신화 속 카이로스는 시간은 단순히 과거에서 현재, 미래 순으로 흐르는 것이 아니고 과거 현재 미래가 복합적으로 상호작용하며 이를 헤쳐가기 위해서는 지혜와 분별력이 필요하다라는 것을 의미한다.  크로노스와 카이로스 신화는 시간이라는 근본적인 질문을 대하는 그리스인의 진지한 고민의 흔적이다.

  춤사위 우리는 마음 속에서 우리의 과거, 현재, 미래를 연결하는 섬세한 움직임으로 춤을 춘다. 너는 종잡을 수 없이 어디에나 있어 철학적 사색과 과학적 탐구를 불러일으킨다. 아리스토텔레스는 시간을 지속적인 변화의 흐름으로 보는가 하면, 칸트는 시간은 마음속에서 만들어지는 주관적인 구성물이라고 주장한다. 아인슈타인은 시간은 상대적이고 유연하며 공간의 구조와 얽혀 있다고 하기에 시간의 본질은 과학적으로 더욱 복잡해진다. 너는 한때 해안에 부딪혔던 파도를 기억하는 해변의 발자국처럼 지나간 순간이다. 우리의 경험은 전기와 화학의 언어로 쓰여진 이야기처럼 복잡한 신경체계에 암호로 저장된다. 과거, 현재, 미래에 대한 지각으로 얽혀 있는 기억속에서 우리는 섬세한 춤사위로 하나가 된다.  너를 떠올릴 때 나는 마음속 시간을 가로질러 지나간 순간을 되새긴다. 우리는 과거의 조각들을 통해 현재를 보고 미래를 기대한다. 이렇게 우리는 시간을 아우르는 우리만의 이야기를 만들며 경험과 존재 사이의 간극을 채운다. 서로에게 친밀한 우리의 관계는 경험의 복잡성에 깊은 뿌리를 두고 있다. 이는 우리 존재의 본질과 마음의 세심함에 대해 깊이 생각하게 한다. 우리의 존재를 계속 탐구하면서 나는 시간과 기억을 엮는 방식에 대해 새롭게 통찰하고, 궁극적으로 우리가 누구인지, 세상을 어떻게 경험하는지 이해하려 한다.

너는 모든 곳에 있다.  너는 주위에 있는 듯하다가도 다시 어디에도 있지 않다. 함께 있는 데도 멀리 떨어져 있는 듯하다. 그새 어디 있었던 거니? 나는 한 순간도 너를 떠난 적이 없다.  나는 독특한 생각으로 너를 찾으려 했다. 마음 닦는 공부를 통해 너를 찾고 마음속에 감추어져 있는 깨달음을 얻고자 정진했다.  내가 알아차리지 못하는 순간에도 너는 멈추지 않고 지나고 있다. 우리는 현재의 순간에 너무 사로잡혀 과거가 멀게 느껴지고 미래는 현실처럼 느껴지지 않을 수 있다. 나에게 네가 멀게 느껴지는 것은 망각, 단절, 환각 같은 것 때문일 지도 모른다. 이로 인해 너는 절절한 슬픔으로 느껴지기도 한다.  파악하기 어려운 너의 참모습이 가슴 아픈 감정으로 나타난다. 너는 가깝고도 멀게 느껴지고, 친밀하지만 동시에 손에 닿지 않는 것처럼 느껴진다. 이는 네가 스쳐지나감에 대한 아쉬움이나 혼란스러움이고, 아무리 노력해도 잡지 못하는 너에 대한 나의 간절함이다. 너는 오랜 시간 동안 나를 당혹스럽게 해온 수수께끼다. 너는 언제나 나와 함께하지만 모래알처럼 손가락 사이로 빠져나가는 모호하고 형태를 알 수 없는 무엇이다. 친밀하게 가까우면서도 무한히 멀게 느껴지는 너의 역설이 나의 마음을 사로잡는다. 그래서 있으면서도 없고 없으면서도 있는 너에게 "어디 있었니?"라고 묻는 것이다. 너는 나와 함께하며 삶의 여정에서 떼려야 뗄 수 없는 동반자이다. 그러나 동시에 나의 손아귀에서 벗어나 의식의 틈새로 빠져나가 어디로 갔는지 궁금해지기도 한다. 결국 너는 완전한 이해를 거부하는 미스터리다. 너는 나의 삶과 경험, 그리고 존재 자체를 형성하는 영원한 동반자다. 어쩌면 너의 진정한 본질은 한방향으로 흐르는 것이 아니라 우리가 살아가는 순간, 우리가 만들어내는 기억, 우리가 남기는 유산에 울려 퍼져 존재의 우주에 영원히 새겨지는 메아리에 있을지도 모른다.

너에게로 향하는 여정 시간은 기억속에 머문다. 본래 구분이 없던 우리는 찰나에 각자의 모습으로 무한의 가능성으로 나뉘었다. 우리는 순수했고 그래서 연약했다. 한때의 인연이 우리를 무척 슬프게 했다. 기억속의 시간은 아름답지만 잔인하리만치 불친절하다. 우리는 기억속에서 만나 전혀 예상치 못한 방법으로 헤어졌다. 일시적이므로 무상하다, 만남은. 시간은 씁쓸한 의식의 형상으로 남아 무엇도 영원하지 않으며 가장 깊은 관계 조차도 궁극에는 기억속 시간의 변덕스러움에 따라 변해갈 거라는 깨달음을 준다. 우리를 얽매는 인연은 예상치 못한 변화를 가져온다. 어떤 이는 너 없는 삶은 의미가 없어 너는 내 안의 또 다른 나라고 하고, 다른 이는 너는 우리가 함께한 시간 속의 결과이지 나의 전부는 아니라고 한다. ‘시간은 흐르지 않고 다만 쌓여간다’라고 한다면, 시간은 기억으로 쌓여 남는다.  마음은 온갖 생각에 휩싸여 때때로 평온을 잃고 헤어 나오지 못할 혼란에 빠진다. 이유야 뭐든 마음은 쉴 새 없이 바쁘고 계속 기억에 감정을 쏟아낸다. 이러한 끊임없는 생각의 흐름이 우리를 감정적으로 연결해 주지만 정신적으로 고통일 수 있기에 축복이자 저주다. 상상속의 우리는 때때로 행복하기도 하지만 종종 우리는 잡념에서 벗어나 평온해지고 싶다. 변화가 시간일까? 궁극적으로 이 질문에 대한 답은 여러분이 곧 듣게 될 이야기에 따라 달라질 수 있다.

Training a Multilayer Perceptron Table of Contents Artificial Neural Networks (ANNs) have become a cornerstone in the field of machine learning, offering a powerful framework for solving complex problems. Among the various types of neural networks, the Multilayer Perceptron (MLP) stands out for its versatility and effectiveness. In this article, we will explore the process of training an MLP using popular tools such as JupyterLab, TensorFlow, Keras, and PyTorch. Understanding Multilayer Perceptrons Before diving into the practical aspects of training an MLP, let's briefly review what an MLP is. An MLP is a type of feedforward neural network comprising multiple layers of interconnected nodes, or neurons. These layers consist of an input layer, one or more hidden layers, and an output layer. Neurons within each layer are connected to neurons in the adjacent layers, and each connection has a weight associated with it. The learning process of an MLP involves adjusting these weights dur...

Summary Table of Contents The paper "Attention is all you need" by Vaswani et al. (2017) introduced the Transformer, a novel neural network architecture for machine translation that relies solely on attention mechanisms. This paper marked a significant shift in the field of natural language processing (NLP), as it demonstrated that attention-based models could achieve state-of-the-art results on various NLP tasks. What is attention? Attention is a mechanism that allows the model to focus on the most relevant parts of the input when generating the output. This is achieved by assigning weights to different parts of the input, with higher weights indicating greater importance. The resulting weighted sum of the input then forms the basis for the output. How does the Transformer work? The Transformer is an encoder-decoder architecture. The encoder takes the input sequence (e.g., a sentence in one language) and generates a representation of the input. The decoder then takes the enc...

"Machine learning: AI's data-driven branch, enabling pattern recognition, predictions, and automation for valuable insights." Table of Contents Machine learning is a special part of artificial intelligence (AI) that helps computers learn and make smart choices without being told exactly what to do. It's like teaching a computer to think and make decisions on its own! To do this, we use special algorithms and models that can look at lots and lots of information, find patterns in it, and then use those patterns to make predictions or take action. In machine learning, computers get better over time by learning from the information they see. They start by looking at a bunch of data and figuring out patterns from it. Then, they use those patterns to make predictions or choices based on what they've learned. This process is like teaching a computer to recognize things and make smart decisions. Machine learning is used in many cool things like recognizing pictures and vo...