학습역학(Learning Mechanics): 학습 × 역학

[학습역학(Learning Mechanics): 학습 + 역학]

해설본: §sicm-study 공존의 언어로서의 수식 — 모델 사용자가 지능을 묻다

https://notes.junghanacs.com/notes/20250212T123217

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[2026-08-24 Mon 13:33] 보부상으로서 뭘 해야하는가! 제미나이랑 딥시크한테 물어봄. 내 개인 기록이 거의 없는 무의 녀석들에게.

학습역학은 내가 말한게 아니야. 켈리선생이랑 예이츠 그리고 논문으로 관점을 서술한게 나와있고 화두가 된거야. 나는 이 글로서 가든에 학습역학의 연결을 받아왔어. 이걸 탐구 주제로 하여서 담금질을 하려고하는거야. 굉장히 모티베이션이 되고 흥미가 간다. 내가 관심이 있던 분야이고(깊이는 전혀 없음) 얼개에 대한 그림만 장황하게 나열한거야. 1장 공부도 안하고 미분적분 공부는 안하면서 온갖것을 탐닉해서 이어붙여놨어. 여기까지는 내 스타일이야. 그래서?! 그다음에? 내가 이게 밥벌이는 아니야. 공부를 하려고하는것도 아니야. 이 주제를 에이전트들하고 구체화를 해봐야되는거야. 그래서 학습 역학으로 뭘 기준점을 세워볼수 있지? 이런 질문 말이야. 이걸 내가 다 파헤치면 그 전문가들이 할일이 없지. 그들이 할것이 있고 내가 할수 있는 바운더리가 있을 것 같아서, 일단 보부상이 돗자리 펼쳐놨어 그 다음은? 이게 내게서 올라오는 질문이야.

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출근길 원문

🪛 힣의 드라이버여 깨어나라. 지금은 출근길. 전철 기다린다. 

그나저나 위의 글은 주말에 끄적인 이야기다. 

어쏠로그이다보니 중심 축을 완전히 힣으로 잡아놔서 조금 설명아닌 설명을 하자. 흐름이다.

케빈켈리선생이 며칠전에... 음 귀찮다. 그록한테 정리하라고 했다. 아래 붙여 넣기 한다(맨 아래 그록이 참고)

다시 내 이야기로 가자. 학습역학(Learning Mechanics)라고 부르는 AI와 물리학의 접점의 이야기는 풀어내자. 학습과 역학으로 분리해서 본다. 

뉴턴 라그랑주 해밀턴 양자역학, 증기기관, 프랑스 혁명, 캐논포, 표준궤, 박하사탕, 스피박, 코드와수식표현, 서스먼, 리스프, 공존언어, 텍스트에디터 이런 맥락은 완전 힣의 탐구 주제다. 그렇다면 학습역학을 붙였다가 학습 + 역학으로 띄어쓰기도 해보는 것이다.

위의 글은 다분히 학습, 역학을 띄어쓴 어쏠로그라고 볼수 있다. 붙여쓰기와 띠어쓰기의 압력이 확 있다. 그래서 탐구 주제이다. 중심 축을 나의 언어로 붙이고 띠고를 하는 것이 매우 매우 나에겐 중요하다.

왜? 1 2 3 4 5로 무엇을 비라 보지 않기 때문이다. 1 3 100 5 50 섞여진 곳에서의 패턴을 보고 모자이크가 드러나듯, 프린터가 한줄씩 그려내듯 샤딩된 방식의 사고를 하는 것이다. 즉, 멋대로 떠들기와 창조는 어딘가 닮았을지 모른다. 

해설본과 다른 결로 이야기를 써버렸네. 아. 어짜피 힣의 글은 다 똑같은 이야기를 앞뒤로 쓰는 것. 아무튼 학습 역학 이거 재미있는 주제이다. 평생 탐구 주제였는데 운좋게 잘됬네. 끝.

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[그록이가 케케 예이츠 학습역학 연결 요약]

"결론부터 말씀드리면, 케빈 켈리 → 제이컵 예이츠 → 학습역학(Learning Mechanics)으로 이어지는 흐름은 전문가 관점에서도 타당하고 시기적으로도 자연스럽습니다. 최근(2026년 상반기~8월)의 담론 지형과 잘 맞으며, 단순한 연상 작용을 넘어 실제 지적 연속성을 가지고 있습니다.

1. 케빈 켈리의 「Without a theory of intelligence」(2026. 8. 17)

켈리는 현재 AI의 큰 진전에도 불구하고 우리는 여전히 “지능의 이론”을 가지고 있지 않다고 명확히 진단합니다.

지능이 무엇인지, 최소 단위가 무엇인지, 에너지·데이터·스케일과의 관계가 어떤지, 하나의 차원인지 다차원인지 등에 대한 예측 가능한 이론이 부재하다는 점.

역사적 비유로 19세기 증기기관을 듭니다. 뉴커먼·와트 등의 실용적 엔진이 먼저 등장했으나, 열역학 이론(카르노 등)이 부재한 상태로 수십 년간 비효율적으로 헤맸다는 점을 상기시킵니다.

AI를 새로운 도구(사이클로트론·현미경·망원경에 비유)로 보고, 이를 통해 지능 이론을 구축할 수 있을 것이라고 주장합니다.

이 진단 자체는 현재 이론 진영에서도 광범위하게 공유되는 문제의식입니다.

2. 제이컵 예이츠(Jacob Yates)의 위치

켈리는 글에서 예이츠를 직접 언급합니다. UC Berkeley의 신경과학자이자 “science of intelligence” 분야를 모으는 인물 중 한 명으로 소개하며, 예이츠가 가리키는 단서를 다음과 같이 요약합니다.

stochastic thermodynamics와 variational inference의 연결

데이터로부터 배울 수 있는 것의 한계를 다루는 geometric tools

예이츠 본인의 연구(시각 피질의 능동적 추론, free energy principle, Poisson VAE 계열의 대사적 비용 등)는 생물학적 지능과 계산적 추론을 에너지·정보 관점에서 연결하려는 작업입니다. 켈리가 지적한 “이론 부재”의 공백을 메우려는 구체적 연구자 중 한 명으로 적절히 배치되어 있습니다. 따라서 켈리의 글을 읽고 예이츠로 넘어가는 경로는 글 자체가 유도하는 자연스러운 이동입니다.

3. 학습역학(Learning Mechanics)과의 연결

2026년 4월 Jamie Simon, Daniel Kunin 등 14인이 발표한 논문(「There Will Be a Scientific Theory of Deep Learning」)은 deep learning의 학습 동역학을 “학습역학”이라는 이름으로 정식화하려는 시도입니다.

통계역학·고전역학에 비유하여, 거시적 법칙, 풀 수 있는 toy model, hyperparameter 이론, 보편적 현상 등을 모읍니다.

논문 자체에서도 증기기관 → 열역학의 역사적 비유를 사용합니다. 실용적 스케일링이 먼저 진행된 뒤, 이론이 뒤따라야 한다는 구조가 켈리의 진단과 정확히 공명합니다.

예이츠와 직접적인 공저 관계는 확인되지 않으나, 둘 다 Berkeley 계열의 물리·신경·계산 교차 지점에 위치해 있고, “학습의 물리학적 이론”을 모색한다는 점에서 지적 근접성이 있습니다. 켈리의 거시적 문제 제기 → 예이츠가 가리키는 미시적 단서(열역학·변분 추론) → 학습역학이라는 구체적인 후보 이론으로 이어지는 경로는, 2026년 현재의 담론 지형에서 충분히 타당한 독해 경로입니다."