neozest : neo+zest

출판사마다 고유의 특색이 있는데, 책만은 소프트웨어 개발 주기 전반에서 알아두어야할 지식에 관련된 책을 잘 출간한다는 개인적인 느낌이 있다. 지난번에 봤던 <AI프로젝트 성공을 위한 체크리스트>와 <개발자 온보딩 가이드>가 그랬다.

이번에 읽은 책은 <다시, 소프트웨어 엔지니어>인데, 너무 큰 기대를 해서일까.. 좋은 책이기는 하지만, 그렇다고 막 감동적이진 않았다. 아무래도 비슷한 류의 책들을 많이 읽었기 때문인 것 같다. 이 책을 읽으면서 계속 들었던 생각인데... <실용주의 프로그래머>를 소프트웨어 개발주기(SDLC)에 맞춰 좀 더 상세히 풀어쓴 느낌이었다. 그래도 개인적으로는 실용주의 프로그래머가 더 좋았다. :)

그냥 이 책이나 실용주의 프로그래머, 개발자 온보딩 가이드 중 한 권을 읽으면 될 것 같다.

• 만드는 애플리케이션이 어떤 문제를 해결하는지, 맥락과 제약조건은 무엇인지, 관련된 문제들은 무엇인지 등 문제 영역을 충분히 생각하는데 시간을 들이자. 
• 엔지니어는 현실적이고 무자비할정도로 실용적이어야 한다. 확장성은 중요하지만, 모든 애플리케이션이 인터넷 트래픽의 3분의 1을 감당해야 하는 것은 아니다.
• 실천법의 가치와 목적을 잊어서는 안된다. 만약 절차만을 형식적으로 따른다면 기대했던 이점을 얻지 못할 가능성이 높다.
• 목표는 최선의 해결책을 찾는 것이지 그것으로 개인의 가지 가치를 가늠하는 것이 아니다.
• 좋은 코드 작성은 지속적인 학습 과정이다. 지름길은 없다. 개발자로서 성장하고 싶다면 코드를 작성해야 한다.
• 다이어그램은 다른 사람들에게 무언가를 전달하는 것을 돕는게 핵심이다.
• 품질은 1회성 행위가 아니라 꾸준한 실천임을 잊지 말자.
• 문제는 반드시 일어나겠지만, 핵심 질문은 그 문제의 가시성을 어떻게 확보할 것인가이다.
• 소프트웨어 엔지니어로서 개발하게 될 가장 중요한 기술중 하나는 코드에 미치는 영향을 따져 근거있는 결정을 내리는 방법이다.
• 효율적인 데이터 접근이란 단순히 빠른 질의를 말하는 것이 아니라 애플리케이션의 전체 데이터 수명 주기를 이해하는 것
• 과거의 경험이 복잡한 상황을 헤쳐나가는데 도움이 되겠지만, 모든 애플리케이션은 저마다 다르다.
• 아키텍처에는 비판적 사고가 필요하다. 아키텍트는 주어진 프로젝트의 핵심 품질 속성을 파악하고 설계가 그 요구사항을 충족하게 만든다.
• 좋은 아키텍트는 프로젝트 기한을 지키면서도 할수 있는 최선의 결정을 내린다.
• 모놀리스는 유지보수가 불가능하다고 종종 비난받지만, 문제는 잘못 구조화된 시스템에 있지 전개 구성 방식에 있지 않다.
• 주의력은 귀한 자원이며 마냥 늘릴 수가 없다. 낭비하지 말자. 모든 것을 읽거나 보거나 들을 수는 없다. 선택해야만 한다.
• 배운 기술에는 각각 유효기간이 있다.개발자 언어를 사업의 언어로 번역하는 것은 연습이 필요한 중요한 기술이다. 청중을 파악하고 그에 맞게 메시지를 조정해야 한다
• 소프트웨어의 사업적 가치를 이해하고 명확히 하는 것도 중요
• 필요한 시간을 들이면 결국 전체 소요시간은 줄어든다.
• 자카르 직조기가 만들어지자 자신들이 알던 방식의 기술이 사라질 것으로 많은 사람들이 예측했다. 그러나 숙련된 장인들은 패턴 디자이너, 기계 운전자, 섬유 엔지니어로 거듭났다. 가장 크게 성공한 직공들은 전통 기술과 새로운 기술을 모두 이해한 이들이었다.
• (AI를 활용하여) 상투적 코드 작성에서 절약된 시간으로, 이제 중요한 전략적 결정들에 집중할수 있다. 

사실 처음에는 가벼운 마음으로 책을 들었다. 매달 한권씩 한빛미디어의 책을 읽고 출판사에 리뷰를 남길 수 있는 한빛리뷰어 프로그램에 참여하고 있는데, 이번달 책을 선택해야 할 시점에서 약간의 근자감으로 <피지컬 AI 시스템 설계> 책을 골랐다. 돌이켜 보면 LLM이 뭔지 GenAI가 뭔지 열심히 공부하면서 써보았으니, 이제는 실제 세계로 AI가 적용되는 피지컬 AI가 Next Thing이 아닐까 하는 생각이 들었고(그래서 산 주식은 음음음...), LLM과 접근방식이 비슷하지 않을까 하는 생각에 좀 더 파보고 싶은 생각이 들었다.

결론? 이 책을 곧이어 두세번은 더 읽을 생각이다. 개론서나 입문서라고 생각했는데, 생각보다 무게감있다. 피지컬AI와 LLM의 비슷한점과 다른점에서 출발해서, 한 층씩 차곡차곡 현재까지 연구계에서 나온 결과물을 설명하면서 쌓아올린다. 그 쌓아올린 내용을 바탕으로 미래를 점쳐보는(피지컬 AI 개발자로 거듭나기 위한 로드맵 + 패러다임 시프트 속에서 생존하는 개발자 커리어 전략) 2개의 장으로 마무리된다.

표지 때문에 첫인상을 가볍게 여겼지만, 엥지유니버스 님의 공력이 만만치 않다. 한땀한땀 이 분야를 파고 있는 분이라 생각된다.

개인적인 관심사 중의 하나가 제조업의 AI 적용인 까닭에 SLM과 피지컬 AI 에 대해서도 트렌드 감각을 유지하기 위해 노력하는 편인데, 조금 더 깊이 살펴보고 싶은 생각이 이 책을 읽다가 들었다. 울산을 중심으로 제조AI쪽을 강하게 드라이브하는 것으로 알고 있는데, 그런 분야에 일하시는 분들이라면 이해의 폭을 넓힐 수 있는 좋은 책이라 생각된다. 하지만 쉽지 않은 책이다.

초반부를 읽으면서 노트에 기록한 핵심개념을 소개하면 다음과 같다.

* 체화지능(Embodied AI): 물리적 실체를 가진 로봇이 환경과 상호작용하면서 지능을 발달시킨다는 개념.

* 피지컬 AI: 스스로 물리적 환경을 인지(perception)하고, 상황을 이해(understanding)하며, 그에 맞는 행동(action)을 수행하는 지능형 시스템. 결국 말의 의미를 이해하여 물리적으로 성립하는 행동으로 변환하는 과정.

* 무엇을 해야 하는가를 잘 다루는 생성형 AI와 그것을 현실에서 어떻게 해낼 것인가를 다루는 피지컬AI의 조화가 중요!