[한글더빙] "AI가 코딩 다 하는데 왜 배워요?" 하버드 교수의 사이다 참교육

1장. AI 시대, 왜 여전히 컴퓨터 과학(CS)을 배워야 하는가?

1.1. AI는 도구이자 '부조정사(Copilot)'

• 변화하는 판도: AI가 코드를 짜고 버그를 찾는 시대가 되었지만, 이는 인간이라는 '병목 현상'을 해결해 줄 흥미로운 도구일 뿐입니다.
• 설계자의 역할: 기계에 끌려다니는 '승객'이 아니라, 시스템을 장악하고 핸들을 잡는 '운전사(설계자)'가 되기 위해서는 기본기가 필수적입니다.
• 부작용으로서의 코딩: CS50은 코딩 기술을 가르치는 수업이 아니라 **'생각하는 방법'**을 가르치는 수업입니다. 코딩 능력은 그 과정에서 얻어지는 부수적인 결과물입니다.

1.2. 프로그래밍의 힘 (Python & API 예시)

• 단 10줄의 파이썬 코드로 OpenAI API를 호출하여 나만의 챗봇을 만들 수 있습니다.
• 사용자 프롬프트 vs 시스템 프롬프트: AI에게 특정 지침(예: "한 문장으로 답해", "고양이인 척해")을 내려 행동을 제어하는 것이 현대 프로그래밍의 한 단면입니다.

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2장. 컴퓨터가 세상을 이해하는 방법 (데이터 표현)

컴퓨터 과학의 본질은 **[입력(Input) → 알고리즘 → 출력(Output)]**입니다. 이때 컴퓨터는 모든 정보를 '0'과 '1'로만 표현합니다.

2.1. 0과 1의 세계 (Binary)

• 비트(Bit): Binary Digit의 약자로, 0(Off/거짓) 또는 1(On/참)을 나타내는 최소 단위입니다.
• 바이트(Byte): 8개의 비트가 모인 단위(0~255 표현 가능).
• 전구와 트랜지스터: 컴퓨터 내부의 수많은 스위치(트랜지스터)가 켜지고 꺼지며 숫자를 표현합니다. (예: 2진법으로 1은 001, 2는 010, 3은 011)

2.2. 문자와 이미지의 표현

• 문자(ASCII/Unicode): 숫자와 문자를 대응시킨 약속입니다. (예: 65 = A). 유니코드는 전 세계 언어와 이모지까지 포함합니다.
• 이미지(RGB): 사진은 수많은 점(Pixel)으로 이루어져 있습니다. 각 픽셀은 빨강, 초록, 파랑(RGB)의 강도를 숫자로 표현하여 색상을 만듭니다.
• 동영상: 숫자 덩어리(이미지)를 초당 30~60번 빠르게 교체하여 만든 시각적 착시입니다.

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3장. 알고리즘: 문제 해결의 기술

알고리즘은 문제를 해결하는 단계별 지침입니다.

3.1. 전화번호부에서 이름 찾기 시나리오

• 선형 탐색 (Linear Search): 첫 장부터 한 장씩 넘기기. 정확하지만 매우 느림 (1,000페이지면 1,000번 작업).
• 이진 탐색 (Binary Search): 절반을 펼치고, 찾는 이름이 없으면 해당하지 않는 절반을 버리는 방식.

3.2. 알고리즘의 4대 요소

1. 함수(Functions): "집어 들어라", "펼쳐라" 같은 동작(동사).
2. 조건문(Conditions): "만약 ~라면" 같은 갈림길.
3. 불리언(Boolean): "예/아니오"로 떨어지는 답.
4. 루프(Loops): "처음으로 돌아가 반복하라"는 명령.

3.3. 압도적인 효율성의 차이

• 데이터가 늘어날 때:

• 선형 탐색은 데이터가 2배 늘어나면 시간도 2배 늘어납니다().

• 이진 탐색은 데이터가 2배 늘어나도 작업은 단 1단계만 늘어납니다().

• 결과: 40억 명의 데이터 중 한 명을 찾을 때, 선형 탐색은 40억 번을 찾아야 하지만, 이진 탐색은 단 32번이면 충분합니다.

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4. 결론

"현명한 알고리즘을 쓰는 낡은 노트북이 멍청한 알고리즘을 쓰는 슈퍼컴퓨터를 이긴다."

컴퓨터 과학은 단순히 코드를 타이핑하는 것이 아니라, 문제를 해결하기 위해 가장 효율적인 논리를 설계하는 학문입니다. 기본기를 마스터했을 때 비로소 AI라는 강력한 조수를 제대로 부릴 수 있는 '설계자'가 될 수 있습니다.