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AI의 알고리즘에 대한 소개를 Ted Theory를 도입하면서 한적이 있다. 그러면 이러한 질문 가져야한다. Unit단위로 언제까지 쪼개어 들어가는지? 이러한 질문에 대해 나는 제5원소 영화 장면으로 그에 대한 해답을 제시한다. 주인공인 시간 학습을 위해 자료를 습득해가는 과정이다. AI이 이렇게 학습하는 과정이 필요하다. 왜 그럴까. 어쩌면 AI를 2가지 타입이 가능하다 가장 효율적인 형태의 AI와 인간에 가깝게 학습된 AI 어느게 좋다라고 판단하기에는 아직은 이르다. 가장 효율적인 AI는 인간에 대한 이해가 없이 최적으로 답안을 제시할 것이다. 하지만 인간이 만든 콘텐츠를 학습된 AI는 인간이 가지고 있는 면을 받아들이지 않을까하는 생각이든다. 어느 플랫폼이 될지는 인간의 선택이지만 그 지배를 받는건 인간의 선택이 아닐것이다. 

어느단계의 AI가 될지는 모르지만 에너지에 대한 흐름을 이해한 AI라면 Bio에 대해 새로운 방향을 도입할 것으로 보인다. 살아있는 생명체 즉 고유의 파동을 만들어내는 존재는 양의학에는 표면적인 치료에 집중하였다. 그렇지만 에너지의 흐름을 조절하는 단계에서는 이러한 방향은 어쩌면 한의학의 연장선에서 발달이 될 수있다. 물론 2개의 의학이 지금은 융합되는 모습을 보이고 있다. 본질적으로 생명은 에너지의 융합체이고 이러한 융합체에 생명을 불어넣을 수 있는건 고유 에너지의 움직이다. 고유 에너지는 시간이 지나면서 소비된 에너지를 받아들이지 않는한 그 값을 다한다고 볼 수 있다. 어쩌면 이 에너지에 대한 연구가 시작되리라 생각해본다. 그러면 진시황의 욕심이 헛되지 않는 세상이 될수도... 그때면 바이오에 추후 버전을 기술할 수도...

사람들 중에는 AI의 도입으로 새로운 물질에 대한 관심이 많다. 그럴것이다. 인간이 지구 생태계에서 만날 수 있는 물질은 한정적이고 만들어낼 수 있는 물질 또한 한정적이다. 고정관념에 들어있는 물질에 대한 생각을 버릴때 새로운 물질을 만날 것이다. 그런면에서 AI는 고정관념이 없기에 새로운 물질에 대한 많은 접근이 가능하고 물질을 만들어낼 수 있는 환경을 만들 수 있다. 하지만 이러한 물질이 과연 현재의 생태계를 보장하리라는 보장은 없다. 이러한 부분에 고민이 필요하고 경계해야 한다. 

지금 논의 하는 얘기는 현재의 얘기가 아니기에 공상과학 소설일 수 있다. 가는 방향이기에 자각을 해야할 필요는 있다. 

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우주에 대한 이야기부터는 많은 부분이 현세대에서 이루어지지 않을 수 있는 내용을 다룬다. Ted Theory를 이해한 사람은 이미 시간에 대한 적용을 생각했어야 한다. 시간에 대해서도 I, B, R로 정의 할 수 있다. 이러한 내용은 모든 Unit은 각자의 고유의 시간을 가지고 있다. 이러한 시간은 I로 정할 수 있다. 이러한 시간은 Unit에 위치한 상대적 값 R에 의해서도 변동이 가능하다. 뿐만 아니라 이러한 Unit의 시간이 변동될 수 있는 정도의 빠른 속도 즉 빛의 속도 이상이 되면 이러한 값은 영향을 받을 수 있다.

그렇다면 이러한 스케일로 변화가 왜 가능할까? 모든 물체는 에너지에 의해 구성되어있다. 이러한 이유로 각자의 시간을 변동이 가능하다. 그러한 이유로 빛의 속도 이상으로 이동했을 때 상대적 시간 차이가 발생할 수있다. 

지구에 있어서 시간에 대한 정의는 고정적인 것 처럼 보이지만 실제로 그러하지 않다. 시간은 변화하고 이러한 시간에 대한 정의는 인간에 의해 정의 해놓은 것이다. 우주 스케일에 있어서 지구상의 모든 내용은 다르게 정의 되어야한다. 이러한 정의가 Ted Theory에 의해 다시 이루어질 때 또 다른 세상이 열린 것으로 보인다. 이러한 부분의 많은 역할은 AI에 의해 진행이 될것으로 보인다. 

우주에 의해서 발생하는 에너지 이용은 많은 부분이 다르게 이루어질 것이다. 이러한 부분은 추후 기술 하리라 기대해본다.

생각의 한계를 그리고 고정관념에 묶이지 말아라 인간은 무한한 잠재 능력이 있다고 믿는다. 

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Mobility I에 대한 발전이 안정화 되면 Space I에 대한 논의나 발전이 이루어질 것으로 보인다. 지금의 수준에서는 데이터 처리 방식에 대해 한계가 있을 것으로 보인다. Mobility에 대해 논하면 이것은 단지 자동차에 한정된 부분이 아니다. 최근에 들어 증가되고 있는 개인용 이동수단인 개인용 킥보드, 드론 등 많은 수단이 이 Mobility의 범주에 들어간다. 

Mobility의 체계적인 관점이 세워진다면 Space I에 진행이 가능할 것으로 보인다 물론 리소스가 가능하다면 병렬로 진행은 가능하다. 역사적으로 마젤란이나 콜럼버스가 신대륙을 항해하기 위해 많은 자본이 투입된다는 사실을 알 수 있다. 그렇다면 지구에 한정된 Scope을 지구 밖으로 확대하기 위해서는 상당한 양의 자본 및 자원의 투입이 필요하다는 사실을 유추할 수 있다. 이러한 체력을 감당할 수 있을 정도가 되려면 시간이 어느정도 필요할 것으로 보인다. 그러한 이유로 지금의 서술하는 내용은 현재의 세대의 얘기 되지는 않을 수 있다. 

Space의 경우에도 이론에 대한 적용은 같다. 다만 활용이 어떻게 되는지에 대해서는 살펴볼 필요가 있다. Mobility II는 지구를 벗어날 때 필요한 내용이다. 많은 SF 영화를 보면 행성을 띠우는 것을 볼 수 있다. 또는 거대한 우주선을 띠우기도한다. 이러한 작업은 우주를 전체적인 관점에서 이해할 필요가 있다. 단지 인공위성을 띠우는 정도가 아니가 우주공간에서 인력에 영향을 미칠 수 있는 정도의 Mobility가 진행한다면 이러한 고려가 필요하다. 연못에 돌을 던지고 마는 것이 아니라 그 돌에 의해 생기는 파동에 대한 고민, 영향 등에 대해서 고민이 필요하다고 본다. 방향이 맞다면 이러한 고려는 적절하게 개발된 AI가 역할을 해줄 수 있을 것으로 보인다. 

엘론머스크의 개발을 보면 Mobility I의 안정 궤도를 진입하기 위한 개발이 이루어진다고 볼 수 있다. 첫번째 U내의 안정적인 Mobility를 위한 자동차 개발, 둘째 Mid Level의 Hyper X, 셋째, Space Level의 Space X인데 이러한 부분이 안정화되면 Mobility II의 진행이 이루어 질 수 있다고본다. 다만 이러한 부분에 많은 리소스와 열정이 필요하다. 그러한 역할을 잘 해낼수 있을것으로 기대해본다.

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Ted Method를 소개하면서 B에 의한 주가 변화에 대해 설명하였다. 이번에는 R에 대한 관점으로 설명해본다. 주가는 I,B,R에 의해서 움직이는데 R은 주가의 상대적인 관점에서 설명하는 부분으로 코스피와 코스닥을 가지고 비교해본다. 코스피의 주가는 연초에서부터 상승세를 이루고 있었지만 코스닥은 상대적으로 오르지 못했다. 그렇다면 코스피가 많이 오르고 코스닥은 오르지 못한 상대적 가치의 차이가 발생하는 시점에서 선택은 2가지 방법이 있을 수 있다. 코스피가 너무 올랐어 그렇다면 이건 팔아서 가격을 낮춰야해 아니면 코스닥이 상대적으로 저평가 되었으니 매수를 해야겠다. 이러한 선택이 가능하다. 상대적 가치 R의 차이가 발생할 때 B의 움직임에 의해 주가는 변동이 된다. 이러한 내용은 EMH(Efficient Market Hypothesis)에 의해 설명되어 있다. 

<Figure KOSPI vs KOSDAQ>

주식은 판단이 필요한 시점은 확률이 들어가는 도박과 같다. 단지 승률을 높이기 위해서 정보가 필요하고 정보의 질이 중요하다. 그래서 금융에서는 정보를 위해 많은 투자를 한다. 이러한 정보를 바탕으로 투자자는 각자의 Risk Tolerance정도에 따라 도박에 베팅을 할지 정하면 된다. 이러한 금융의 Time Lag은 투자환경의 변화로 점점 줄어들 것으로 보인다.   

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바이오에 관한 얘기로 1차적인 Ted Theory 적용 내용을 정리한다. 바이오에 관한 데이터는 체계적으로 정리할 필요가 있다. 이러한 정리를 위해 Ted theory를 적용이 필요하다. 

사람의 세포를 기준으로 정리하는 내용을 예를 들면 세포들은 (I) 고유의 성질을 가지고 있고 이러한 세포들은 또한 (B)각자의 방향성을 가지고 있다. 그리고 세포는 (R)주변 환경에 대해 영향을 받는다. 이러한 체계를 바탕으로 세포에서 Reference Point에 따라 체내 기관으로 확장이 가능할 것으로 보인다. 이러한 체계속에 상당한 양의 빅데이터가 축적이 가능하고 이러한 데이터를 바탕으로 많은 바이오 연구가 가능할 것으로 보인다. 뿐만아니라 바이오 분야의 새로운 방향이 보일 것으로 생각된다. 

이 분야에서 데이터에 대한 축적이 필요한 데 이러한 부분에 파동을 이용한 연구가 필요할 것으로 보인다. I, B, R에 대한 데이터를 축적해야하는데 이러한 부분은 파동을 통한 연구로 진행이 가능할 것으로 보인다. 파동은 지나거나 반사된 물체에 따라 그정보를 변형된 에너지 형태로 저장이 가능하다. 이 정보는 계산에 의해 많은 데이터가 축적이 가능한데 이러한 데이터를 쌓아두면 해석이 힘들다. 이러한 해석을 위해 Ted Theory에 따른 정리가 필요하다. 

바이오의 발전은 지금부터 시작일 수 있다. 

추후 II에 대한 이야기를 할 수 있기를 기대하며 글을 마친다. 

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초등학교 시절 '80년대 유행했던 장난감중에는 레이싱 자동차 경주가 유해하였다. 동네 문구점앞에서는 레이싱을 벌이는 아이들로 가득찼었다. 이 자동차는 2가지가 핵심이다. 하나는 모터이고 다른 하나는 배터리이다. 기본적으로 장착된 모터 이외에 블랙 모터, 르망모터라는 새로 구입한 모터의 자동차의 성능 단연 뛰어났다. 그리도 일반배터리와 충전을 해서 사용하는 배터리의 사용에 따라 그 성능이 달랐다.

지금은 내연기관이 주를 이루는 시대에 살고 있다. 이러한 시대에서 전기자동차에 대한 끊임없는 논의가 있어왔고 이에 테슬라는 회사의 주도로 전기 자동차가 주목을 받고 있다. 지금 이시점에서 전기자동차에 대한 의견을 개진하고 또한 확장성에 대한 논의를 해보겠다.

지난 며칠간 제주도에서 전기 자동차에 대해 테스트를 해보았다. 테슬라를 통한 테스트가 아니지만 인프라와 국내 전기차에 대한 리뷰를 할 수 있었다. 제주도는 친환경을 표방하며 전기차에 대해 적극적으로 지원하고 있다. 이러한 이유로 전기차 보급과 인프라가 타지역보다 잘되어있다고 생각된다. 이런 수준이면 전기차를 가지고 제주도에서 활동하는데 문제는 없을 것으로 보인다. 

전기차는 내연기관보다 많은 장점을 가지고 있지만 단 하나 배터리에 대한 이슈로 인해 공격을 받고 있다. 그리고 배터리 교환 방식으로 충전 시간의 단축을 고민하는 사람들도 있다. 하지만 배터리 사용에 따른 감가 이슈로 인해 배터리 교환을 꺼리는 사람들도 있다. 난 여기서 한번 질문을 던진다. 내 배터리와 교환식 배터를 사용하는 하이브리드 방식을 가져가면 안되는가? 이부분은 충분히 가능할 것으로 보인다. 

첫번째 전기차로 오면서 차의 부품 수가 줄어들고 내부 공간이 넓어졌다.

둘째로 기존의 배터리는 내장형으로 유지한다.

그렇다. 

"듀얼 배터리 스택( Dual Battery Stack)" 

이라는 명칭으로 전기차의 배터리를 기본적으로 배터리를 내장하는 것이다. 그리고 스마트폰과 같이 전기차를 효율적으로 배열한다면 전기차는 교환할 수 있는 공간이 생길 수 있다. 이렇게 되면 배터리 교환하는 사업자가 자신들이 보유한 배터리를 충전해서 교환해주면 된다. 이렇게 되면 평소에는 자신의 배터리 용량에 따라 전기차를 이용하다. 응급상황이나 급한 일이 있을 경우 배터리 교환방식을 이용할 수 있다. 이렇게 되면 충전시간과 자신의 배터리가 교환되는 일이 해결 될것이고 전기차의 한계를 논하는 일은 줄어들것이다.

자동차가 이렇게 길거리에 많이 있게된게 오래되지 않았다. 그렇다면 주유소는 과연 현재같이 있었을까? 그렇지는 않았을 것이다. 그렇다면 현재의 전기차는 에너지원을 걱정해야할 것인가? 어떻게 보면 그럴것 같아 보인다. 하지만 현재의 내연기관보다 많은 소스를 가지고 있다. 단지 이러한 소스를 연결할 수 있는 플랫폼의 정의가 되지 않았을 뿐이다. 전기가 들어오는 곳은 전기차의 에너지원이라고 생각하면 전국의 인프라는 주유소보다 훨씬 많은 소스를 가지고 있다. 

산업에 대해 좀더 살펴보면 우선 휴대폰 케이스를 살펴보면 스마트폰으로 넘어가면서 많은 IT기기, 기업들이 사라지기도 하고 새로 생기기도 하였다. 이러한 부분을 보면 전기차로 넘어갈 경우 산업에 대한 영향은 상당히 클것으로 보인다. 많은 보고서에서 볼 수 있듯이 상당히 적어진 부품수로 이러한 변화는 예견되고 있다. 그렇다고 단기간내에 전기차로 넘어가기는 힘들것으로 보이지만 이에 대한 대비는 필요할 것으로 보인다. 

전기차는 핵심이 배터리와 모터이다. 이러한 이유로 모터에 강점을 가진 다이슨이 진출을 선언하는게 이상하지 않다. 그래서 중소기업이 커스트마이징 된 전기차를 낼 수 있는 영역이기도하다. 이제 전기차 시대 문앞에 와있다. 그렇다면 여기에서 성공할 수 있는 방법은 무엇일까 우리는 아이폰이 처음 나오던 시기를 생각해야한다. 정말 매력적인 제품을 만들어야한다. 단지 기존의 제품을 리뉴얼해서 내놓는 그런 제품이 아니라 새로운 시대에 맞는 새로운 제품을 만들어야한다. 그렇지 않으면 새로운 시장에서 사라지게 되는것은 노키아 케이스를 보면 알 수 있을 것이다. 현대는 100%의 능력 발휘를 요구하는 시대이다. 이정도면 만족하지 않을까 하는 그럼 제품이 아니라 100%의 능력을 넣어서 고객이 원하는 수준을 넘는 제품을 만들어야한다. 이러한 제품은 바로 전기차에서도 필요할 것이다.

내연기관은 아날로그에 비유하고 전기차는 디지털로 비유할 수있다.

그리고 자율주행이 컨트롤하게 되는 시대는 디지털이 될것이다. 디지털과 아날로그는 오차가 발생한다. 이러한 부분은 알고 있으리라 생각한다. 그렇다면 자율주행을 논하기 위해서는 전기차에 대해 마스터할 필요가 있다.

우리가 살아가는 시대에는 현재의 지구에서의 삶이 주요할 수 있다. 그렇지만 다음세대는 그렇지 않을 것으로 보인다. 그래서 확장성을 논하기위해 Ted theory의 모빌리티 적용에 대해 살펴보겠다.

우선 모빌리티는 이론에 따라 세가지 영역으로 정의할 수 있다. 첫번째 I에 해당하는 모빌리티 자체를 얘기할 수 있다. 이러한 부분은 전기차를 가지고 설명하면 기본적으로 차량의 상태, 배터리 성능 등을 얘기할 수 있다. 둘때 B에 해당하는 운전자 자율주행이 된다면 AI가 될수있다. 이는 판단에 의해 움직이라고 할 수있다. 마지막으로 R인 집단에서의 상대적인 위치이다. 

여기에서 모빌리티의 정확한 판단을 위해 다음 상황이 필요하다. 첫번째 모빌리티간의 정확한 커뮤니케이션이다. 그러기 위해서는 차량의 보유한 상태에 대한 정확한 정보전달 능력이 필요하다. V2V에 대해 논의가 있는데 이러한 영역의 확장이라고 할 수있다. 하지만 통신을 이용하는 것보다. 

 차량이 이동할 때 자신이 보유한 성능 데이터를 라디오 방식으로 송출하여야한다. 

예를 들면 이동중인 자동차의 속도가 얼마이고 현재 어느방향으로 가고 있는지 이러한부분에 대한 송출이 이루어진다면 차량간 빠른 대응이 이루어질 수 있다.

제주도 전기차 이용의 소감으로 이번 글은 마무리하겠다. 우리가 스마트폰을 적응으로 많은 산업을 만들어냈다. 스마트폰으로 배터리에 대한 이해도가 생겼다고 생각한다. 그렇다면 전기차로 넘어가는 허들은 좀더 낮아졌다고 할 수 있다. 

일단 전기차는 적응이 필요하겠지만, 많은 장점을 가지고 있다 첫번째 진동이 없다. 내연기관의 움직임으로 인한 진동보다 운전자의 피로도를 낮춰준다. 그리고 순간가속도에서 모터의 장점을 지니고 있다. 테슬라가 제주도에 들어온다면 시운전하러 제주도를 다시한번 갈 예정이다.

Mobility II 에 대해 논할 때를 기다리면 이번글을 마치겠다. 

에너지에 대한 얘기 하기 위해서는 Ted Theory의 설명이 필요하다 그런 이유로 이제 내용을 정리하게 된다. 

Ted의 내용을 이해하면 다음과 같은 사실을 알 수 있을 것으로 보인다. 우선 지금 존재하는 세계는 모든 부분이 연결되었다고 할 수 있다. 하나하나의 존재가 영향력을 가지고 있고 이러한 영향력은 클 수 도 있고 작을 수도 있다. 그리고 작지만 파동에 따라 큰 힘을 발휘 할 수도 있다. 이러한 바는 나비효과 등을 생각해보면 알 수 있다. 큰 영향력을 가지고 있지만 주변에서 흡수하는 경우가 있다. 하지만 이러한 것은 항상 그런 것은 아니다. 잠재된 영향력속에 변동성을 가지고 있다.

에너지의 흐름이 안정화 되었을 경우 그속에 적응한 개체는 고유 성질을 유지할 수 있다. 하지만 에너지의 흐름이 변동하게되면 자체성질을 유지하기 힘들 수 있다. 이러한 부분은 안정화 된 상태에서 고유의 성질을 가지고 있으려는 것 때문이다. 그러나 이러한 부부은 어느 임계점을 넘어가게 된다면 전혀 다른 상태가 된다. 이러한 부분은 기존의 실험과 이론에서 밝혀진바 있다. 

우주의 생성이후 현재의 존재는 가장 최적의 조건에서 생활을 하고 있다고 할 수 있다. 하지만 이러한 균형이 깨진다면 다른 상태로 변이 될 것으로 보인다. 우주가 연결된 상태이기때문에 물속에서 돌하나가 물결을 만들 수 있는바와 같이 에너지의 변이는 전체적인 영향을 미칠 수 있다. 단지 영향력을 느끼지 못할 수는 있다. 그리고 존재가 속한 계에 있어서 영향력은 상대적으로 달라질 수 있다. 

에너지를 다루는데 있어 이러한 점을 인식할 필요가 있다. 어느 한 지점에서 큰 변화에 해당하는 에너지 이동은 상대적으로 다른 곳에 큰 영향을 미칠 수 있다. 

높은 에너지 파고를 다루기 위해서는 그만큼의 기술이 필요할 것으로 보인다. 

에너지 흐름을 자유자재로 다룰 수 있을 때 세상은 다시 한번 변화 할 것으로 보인다. 

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If you notice the U in the Ted theory concept figure, you can make generalization for Ted theory. Also you can realize that you have seen in the chaos theory. So you check which reference point then you will be in the circumstance. You can be in the atomic world or you can be universe world. 

Now I expect Ted theory will be applied for whole space. So I would do efficiently these areas by investment.

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Simply think. We can apply this theory to whole what we can see and what we can not see. I can say that explained theory or explaining theory will be unified to this function. I show the example with stock price(Check Phase 0 Ted method).

 Previously, people would explain the value with only one of the variables above function. So there should be error term between theoretical value and market value. With Ted theory, I can explain the appearance.

 Each reference point of scope or the state, the variable show different value. Certain variable is weaken or the other is stronger considering the atomic world and universe world.  

Also each variable is not the simple number. Instead it contains equation which is able to apply with existed theory. 

<Ted Theory Concept>

I am sure that Ted theory will be base on whole spaces which can be seen and not.

  Ted X

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가치평가에서 시작한 식은 위와 같이 일반화 할 수 있다. 이 식은 경제, 물리 등 모든 현상을 설명할 수 있고 4차 산업 혁명의 시작은 이식에 대한 정확한 이해에서부터 시작한다. 물리에 관해 설명해보면 물체는 고유 진동수를 가지고 있고 이 물체에 대한 설명은 물체가 현재 상태에서의 설명과 상대적면에서 설명이 가능하다. 이걸 우주로 확장할 수 있다.

- Finance -

이 식의 금융적인 관점에서 좀 더 구체적으로 보면 특히 주식에 대해 자세히 들여다보도록 하겠다. 나아가 인공지능이 적용이 가능한 부분에 대해서 설명해 보도록 하겠다. 주식의 주가는 Ted method에서 설명한 바와 같이 내재적 가치, 정보에 관한 반응도, 그리고 상대적인 가치에서 현재의 주가를 설명할 수 있다.

그렇다면 내재적인 가치는 어떤 것일까? 기업에서 창출되는 또는 예상되는 현금 흐름을 기업의 할인율을 적용하여 평가된 가치이다. 여기에 기업에 대한 다양한 정보에 의해 변화되고, 또는 상대적인 가치에 의해 변동이 이루어진다.

이러한 정의가 된다면 인공지능에 의해 판단이 되는 부분과 인간에 의해 판단이 되는 부분이 결정되어진다. 인공지능과 빅데이터는 결합이 될 때 그 능력을 발휘하게 되는데 그러한 이유는 첫 번째 현금 흐름에 대한 정보를 인간보다 먼저 비교 판단이 가능하기 때문이다. 대중에게 정보는 공시를 통해서 알게 된다. 하지만, 인공지능은 물류의 흐름을 파악하고 블랙마켓에 의한 데이터는 모자이크 이론에 따라 평가를 할 수 있다. 이에 따라 애널리스트인 인간보다도 먼저 정보를 알게 되고 이에 따라 기업의 내재적인 가치에 대해 빠른 판단과 실행을 움직일 수 있다. 또한 전체적인 상대적인 가치에 대한 판단도 물론 인간보다 먼저 판단을 할 수 있다. 단지 인간은 불확실적인 성격을 가지고 있다. 이에 따라 정보에 대한 판단 예를 들면 신사업의 가치에 대한 판단은 인간의 감에 의해서 선택이 되어 질 수 있다. 하지만 이러한 부분에 대해 기업의 확률적인 판단은 인공지능이 점점 높아질 수 있다.

그렇다면 인간이 인공지능을 이길 수 있는 영역은 없는 것인가? 이러한 부분에 대해 스타트업에 대한 투자는 당분간은 인간에 의해 리드 될 수 있는 영역이라 할 수 있다.

- Mobility -

운송수단에 대한 진화는 이 식에 의해 완성이 될 수 있다. 각 수단은 첫 번째 자신의 상태에서 출발을 한다. 그리고 수단의 움직임과 환경에서 노출된 위치에 따라 모든게 결정되어진다. 완전진화의 과도기적인 성격과 완벽한 운송수단의 도구가 되기 위해서는 시각과 의한 판단보다는 환경의 파동의 변화를 감지를 통해 인공지능이 판단할 수 있는 능력이 되어야한다. 파동의 변화를 감지할 수 있는 파를 보내고 받는 수준의 것이 현재까지의 기술이다. 이러한 방식이 아닌 전체적인 파동의 변화를 감지하여 판단할 수 있는 기술이 필요하다. 그러기 위해서는 상당한 양의 데이터 축적과 기존의 방식이 아닌 다른 방식의 기술에 대한 고민이 필요하다.

간단히 두가지에 대한 활용 방안에 대해 살펴 보았다.

이 식에 대한 정의 및 활용은 이제 시작이다. 여기까지가 Phase 1이다.