컴퓨터가 우리 일상 생활과 국가의 산업에 미치는 영향은 엄청나게 빨라지고 있다. 이 속도는 “눈이 부시다” 정도로는 가히 표현할 수 없다. 30년 전에는 컴퓨터를 사용하는 사람이 극히 적었고, 컴퓨터를 이용해서 하는 작업도 거의 없었다. 이제는 컴퓨터를 사용하지 않는 사람이 거의 없고, 컴퓨터 없이 할 수 있는 업무가 거의 없다.

“컴퓨터는 믿을 수 없을 만큼 빠르고, 정확하지만 멍청하다. 인간은 믿을 수 없을 만큼 느리고, 부정확하지만 똑똑하다”라는 말이 있다. 아인슈타인이 말했다고 잘못 알려진 이 말은 컴퓨터가 숫자 계산만 하던 시절에 레오 천이 한 말이다. 그런데, 이제 컴퓨터가 똑똑해 지기 시작했다. 1996년 딥 블루라는 컴퓨터는 체스에서 세계 챔피언을 이겼다. 2011년 인공지능을 사용한 왓슨이란 컴퓨터는 미국의 유명한 퀴즈쇼 제퍼디에서 연간 챔피언 두 사람을 눌렀다. 인간의 말을 알아듣기 시작한 것이다. 알파고는 2016년 인간이 고안한 게임 중 가장 경우의 수가 많은 바둑에서 세계 챔피언 격인 이세돌을 완파했다.

왓슨은 이미 암환자 개별맞춤 처방, 금융투자분석 등에서 활약하고 있다. 워드스미스라는 컴퓨터는 매일 30만개의 기사를 작성해서 언론에 송고한다. 로봇 키바는 세계 제일의 인터넷 기업인 아마존의 물류를 자동으로 관리한다. 이 모든 것을 소프트웨어(SW)가 만든다. 최근의 SW의 발전을 보면 거의 1년마다 “상전벽해”다.

1886년부터 100년 넘게 자동차 업계의 1인자였던 벤츠사의 디터 제체 회장은 “SW가 자동차 산업의 미래”라고 선언했다. 2011년 월스트리트 저널은 “SW가 세상을 먹어치우고 있다.”고 했다. 이를 증명하듯 구글의 자율주행자동차 플릿은 보통 사람으로 치면 100년 정도의 무사고 운행 기록을 2년 만에 수립했다.

이 상황에서, 컴퓨터와의 직업경쟁에서 사람이 이길 수 있는 분야가 남아있을까? 불행하게도 많은 직업군에서 그 답은 ‘No’다. 그러나 ‘Yes’도 있다. 미래에 대한 세미나를 할 기회가 있을 때마다 나는 미래의 직업은 두 가지로 분류될 것이라 이야기 한다. 첫째는 컴퓨터가 할 수 없는 일을 하는 직업이고, 둘째는 기존의 직업에서 하는 일을 컴퓨터가 수행할 수 있도록 SW를 만드는 직업이다. 첫째 직업은 점점 줄어들겠지만, 둘째 직업은 점점 늘어날 것이다.

구글의 자율주행 자동차는 무사고 운행 기록 덕분에 미국의 운전면허를 받았다. 하지만, 2016년 3월 교통사고를 냈다. 세계 IT 업계의 내노라 하는 업체들이 인공지능 비서를 출시하고 있지만, 아직은 많은 실수를 하고 있다. 하지만, 지금의 아이들은 컴퓨터를 활용하며 남들보다 문제를 빨리 해결하는 능력이 필요한 시대에 살 것이다. 이 시대에는 어떤 역량이 필요할까? 그 답이 “컴퓨팅 사고력”이다.

미국 컴퓨터과학교사협회에 따르면 컴퓨팅 사고력은 “문제를 명확하게 정의하고 효율적으로 해결책을 찾아내는 사고 과정”이라고 정의한다. 내 앞의 문제를 해결하기 위해서는 다양한 역량이 필요하다. 컴퓨터 등의 다양한 도구를 사용하기; 논리적으로 데이터를 조직하고 분석하기; 모델링이나 시뮬레이션 또는 추상화를 통해 데이터를 표현하기; 알고리즘적 사고(일련의 단계)를 통하여 해결책을 자동화하기; 가장 효율적이고 효과적인 단계로 목표를 달성하기; 이러한 문제 해결 과정을 일반화하고 다양한 문제들에 응용하기 등이다.

이러한 역량은 앞선 글에서 소개한 과학적 소양의 정의, 수학적 소양의 정의와 그리 다르지 않다. 이를 종합해보자. 우선 내가 해결해야 하는 문제를 정확히 파악하고, 그 문제를 해결 가능한 작은 문제로 나누어야 한다. 그리고 충분한 데이터에 기반하고, 수학적 모델을 활용하여 남들보다 빨리 문제를 해결해야 한다.

지난 100년 동안 과학과 공학은 이런 활동을 매우 효율적으로 해왔다. 100년전, 인류는 먹거리를 구하지 못해 하루 두 끼만 먹어도 다행이었다. 하루 세 끼를 편안하게 즐길 수 있는 비법을 제공한 것은 과학이다. 다음 글에서는 20세기의 과학과 공학이 어떻게 이런 일을 가능하게 하였는지, 즉 “과학적 방법론”의 정체와 본질에 대해 이야기할 예정이다.