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연결이 '뇌턴'을 낳는다 (뇌의 turning point) :: 2010/06/30 00:00
hamimiC님으로부터 브레인 어드밴티지란 책을 선물로 받았다. 뇌과학의 연구 결과를 통해 인간 뇌에 대한 정보들이 모습을 드러냄에 따라 그것을 다양한 분야에 활용하려는 노력들이 전개되고 있는데, 이 책은 뇌과학과 기업경영과의 접목을 시도한 책이다. 인간은 현대를 살지만, 인간 유전자는 여전히 원시시대를 살고 있다. 인간 뇌는 동물과 차별화된 고도의(?) 두뇌 활동을 수행하기 위한 기능을 발전시켜 왔지만, 여전히 동물과 다를 바 없는 생존 지향의 단순 기능을 장착하고 있고 그에 의한 지배를 꽤 많이 받는 편이다. 인간 뇌에 대한 연구는 이제 시작 단계라 볼 수 있지만, 서서히 밝혀지고(?) 있는 뇌의 메커니즘에 의하면 인간 뇌가 매우 불완전하고 언제든지 오류를 범할 수 있는 취약성(?)을 갖고 있다고 한다. 이 책에 기술된 뇌 특성에 대한 내용과 경영 적용 방향성은 내게 있어 새로움을 주진 못하고 있다. 하지만, 2가지 분야가 접목이 되고 있다는 점에선 나를 분명 자극하는 측면이 존재하는 것 같다. 연결은 분명 새로운 연결을 낳는 경향이 있다. 뇌과학과 경영의 '연결'을 시도하는 이 책을 읽으면서 '연결'에 대한 생각을 하다가 아래와 같은 트윗을 적게 되었다. 뭐니뭐니 해도 연결과 생각을 자극하는 책이 좋은 책이다. 이 책을 통해 '뇌'의 사고 네트워크가 좀더 유연해질 수 있을 것이란 느낌이 든다. ^^ 블로깅/트위팅을 하는 이유는, 생각을 저장하기 위함이 아니다. 생각을 글로 표현하면 다른 생각과의 왕성한 연결을 위한 기반을 마련할 수 있다. 블로그/트위터는 내게 있어 '생각 연결 플랫폼'이다. ^^ 웹과 창의력의 공통점은 '기획'하기 어렵다는 것이다. 웹 네트워크와 뇌 네트워크는 '우연'에 의한 연결이 지배하는 공간이다. 웹과 창의력에서 성과를 내려면 우연적 연결이 자주 발생하는 지점에 포지셔닝해야 한다. 반복은 패턴을 낳고, 패턴은 무의식적 자동화 프로세스를 낳는다. 매일 아침에 일어나서 하는 기계적 행동들이 그 예다. 자동화된 패턴은 효율은 높지만 고착화의 단점이 있다. 진부한 패턴을 깰 수 있는 패턴을 자동화시켜야 한다. 그리고, 이 책에 나오는 아래 문구를 보고 어떤 필이 뇌리를 빠르게 스치는 것을 감지했다. 어떤 기업 리더는 하루 종일 인스턴트 메시지로 이런 질문들을 자신에게 보내는 방법을 시도했다. 이윽고, 새로운 습관을 하나 만들기로 결심하고 아래와 같이 트윗을 올리게 된다. ^^ 새로운 패턴을 만든다는 것은 뇌에 새로운 터닝 포인트를 부여함을 의미한다. 책을 통해 생각을 발전시키는 것도 무척 소중한데, 책을 통해 새로운 습관까지 창출하게 되었다면 그 책은 나에게 이미 큰 가치를 부여한 것이다. 나는 브레인 어드밴티지를 통해 Brain Turning을 할 수 있게 되었다. 이 책을 선물해 주신 hamimiC님께 깊은 감사의 마음을 전하고 싶다. hamimiC님은 내게 '뇌턴 알고리즘'을 선물해 주신 셈이다. ^^ PS. 관련 포스트 속뇌, 알고리즘 앵커, 알고리즘  Trackback Address :: http://read-lead.com/blog/trackback/1066
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응문, 알고리즘 :: 2009/11/18 00:08응문(應問): 답에 응하여 질문함 vs. 응답(應答): 물음에 응하여 답함 일상생활 속에서나, 비즈니스 환경 속에서나 상관관계를 인과관계로 오인하는 경우가 빈번하게 발생한다. 그 동안 당연히 인과관계인 것으로 알고 살아왔던 다양한 케이스들을 상관관계로 역산하는 놀이를 즐길 필요가 있을 것 같다. Reverse Engineering(역설계)를 하다 보면 편협한 사고의 굴레에서 벗어나 전체적인 구조를 조망할 수 있는 기회를 얻을 가능성이 높아진다. 돼지고기, 소고기만 뒤집지 말고 생각을 가끔씩 뒤집어 줘야 생각이 잘 익을 수 있다.
정보와 자본이 빛의 속도로 이동하고 어디서 어떤 이벤트가 돌발할지 감을 잡기 어려운 불확실성 가득한 혼돈의 시대가 도래하면서, 정숙한 클래식 모형에 의한 미래 예측이 엄청난 오차를 양산하고 있는 상황이다. 경제 전반과 주가, 유가, 부동산 등에서의 예측 정확도가 낮다면 어떻게 해야 할까? 전문가들의 예측에 어떻게 대응해야 할까?
누구나 예측만 할 뿐, 예측의 정확성에 대해 사후 책임을 지지 않는 시대.. 이제 예측은 아무나 할 수 있는 것이다. 누구나 예측하고 누구나 예측을 평가/비판할 수 있다. 예측은 전문가의 영역이 아닌 현대를 살아가는 누구나의 영역이 되었다. 특정 전문가보다 차라리 일반인들의 관점이 집약된 집단지성적인 관측이 훨씬 더 의미가 있을 수 있겠다. ^^ (예측, 알고리즘 중에서)
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