무너져도 다시 쌓는 작은 손가락이 가르쳐준 가장 진짜 배움
아이가 장난감 자동차를 높이 쌓아올릴 때마다 속으로 ‘이방법은 안 될 텐데…’ 싶었어요. 그런데 무너질 때면 우리 아이는 깔깔 웃으며 또 다른 방법을 찾아내더라고요. 그 순간 문득 생각났어요. 실패를 통해 배우는 건 사람이나 기계나 똑같구나. 부모라면 한 번쯤 아이의 이런 모습에서 느낀 게 있지 않을까요? 그 고민의 연결고리를 함께 따라가 보려고 해요.
끝없는 질문이 만들어 내는 데이터 수집의 비밀
아이들과 시간을 보내다 보면 정말 예상치 못한 질문들을 마주하게 되죠. ‘왜 어항 물고기는 잠을 안 자요? 왜 손톱깎이 소리가 다른지…’ 아이들의 질문 폭풍이 시작될 때면 가끔 당황스러울 때도 있죠. 그런데 이건 인공지능이 세상을 배우는 방식과 닮지 않았나 싶어요. 질문이 계속될수록 더 풍부한 이해가 생기는 것처럼요.
장난감을 길게 늘어놓는 방식을 유심히 관찰해보면, 어떤 기준으로 분류하는지 그 사고과정이 보여요. ‘이건 함께 있어야 한다’는 아이만의 논리가 있더라고요. 인공지능도 중요한 데이터에 집중하듯, 아이들 역시 본능적으로 본질을 캐치하는 법을 알아요.
두 번 무너져야 알게 되는 블록쌓기 원리
우주선 만들려고 탑 쌓다가 다 무너지는 순간, 아이는 눈물이 핑 돌더니 말했어요. ‘왜냐면 뾰족한 거를 올려야 하는데 안 뾰족한 걸 써서 그래요’. 그 한 마디에 놀라지 않을 수 없었죠.
AI가 학습 과정에서 시행착오를 거듭하듯, 아이들도 실패를 통해 새로운 규칙을 발견해요. 어른들은 못본 척해야 할 때가 중요하다는 걸 배웠어요. ‘이러면 안 되지’라고 알려주기보다 무너질 때까지 기다린 후 ‘우리 왜 이런 거 같아?’라고 물어보는 게 더 효과적이더라고요.
왜 엄마들은 길을 막을 수밖에 없을까
공원 가는 데 자꾸만 우회전하는 아이를 따라가다 보면, 분명 가깝고 편한 길이 있는데요. 하지만 그때그때 멈춰서 개미 행렬을 관찰하거나 나뭇가지 모양을 비교하는 아이를 보면 알게 돼요. ‘애가 왜 이렇게 안 빨리 가나’ 싶지만 비효율적인 길이 가장 큰 배움이 되는 순간이었죠.
인공지능이 제시하는 최적화된 결과보다 아이들이 발견하는 우회로들이 더 의미있다는 걸 깨달았어요. 제일 좋았던 건 이 과정에서 아이가 스스로 ‘이 길이 낫다’고 설명하는 법을 터득하는 모습이었어요. 질문을 멈추지 않는 엄마의 인내심이 그 속에서 빛나는 순간이에요.
‘왜 그랬을까?’라는 질문이 만드는 기적
공룡 장난감과 공구 세트를 한상자에 섞을 때, 왜 그런 조합을 선택했는지 물어봤어요. ‘왜냐면 둘 다 날카로운 거잖아요’란 답변이 돌아왔을 때의 깨달음이에요.
인공지능 선생님이 아이마다 다른 학습 데이터를 분석한다면, 그 기반은 바로 이런 독특한 연결고리들이 아닐까 싶어요.
중요한 건 빨리 올바른 답을 찾는 게 아니라 스스로의 논리를 발전시키는 과정이에요.
가끔 딸에게 ‘네가 이해한 걸 그대로 알려줘’ 하면 설명 끝에 추가하는 한마디가 있어요. ‘아 그리고 내일은 이렇게 해볼 거야’. 그 말 속에 모든 배움의 본질이 담겨 있는 것 같아요.
Source: China unveils SpikingBrain 1.0, a brain-inspired LLM running on domestic MetaX chips, Notebookcheck, 2025/09/11