준

The easiest way to reduce stress is to clearly define what “done” looks like before you begin.

Cortisol from exercising suppresses the next cortisol response to a stressor. Exercise before doing something stressful.

失言グセに悩む自閉症女性が数々の失敗を経て導きだした『黙るべきタイミング4選』が共感できると話題に ①自分の功績を語りたくてウズウズする時 ②人の悩み相談中に自分語りしたくなる時 ③“この空間で私だけが正しい”と感じる時 ④他の人をいじりたくなる時

I have a theory that life meets you at your level of audacity

세상은 확률이 지배한다ㅣ260329 1. 뉴턴의 결정론적 세계관은 오랫동안 인류의 기본 인식 틀이었음. 사과가 떨어지면 반드시 그 이유가 있고, 원인이 있으면 결과도 정해진다는 식의 사고방식이었음. 하지만 20세기 양자역학이 등장하면서 이 패러다임은 근본부터 흔들리기 시작했음. 전자 하나가 어디 있는지조차 확률로밖에 말할 수 없다는 사실이 밝혀졌고, 그때부터 세상은 결정론이 아니라 확률론 위에 서 있다는 인식이 과학계에 퍼지기 시작했음. 2. 양자역학에서 말하는 확률은 단순히 '모르니까 확률로 표현한다'는 게 아님. 관측하기 전까지 전자는 실제로 여러 상태에 동시에 존재하며, 관측하는 순간에야 하나의 상태로 결정됨. 이를 중첩(superposition)이라 하고, 이 원리는 현재 양자컴퓨터 개발의 핵심 기반으로 활용되고 있음. 불확정성 원리 역시 같은 맥락으로, 위치와 운동량을 동시에 정확하게 알 수 없다는 것은 우주의 근본적인 한계임. 3. 이 확률적 세계관은 철학에도 깊이 파고들었음. 빈도주의(frequentism)는 동전을 수없이 던졌을 때 앞면이 나오는 비율로 확률을 정의하는 반면, 베이즈주의(Bayesianism)는 새로운 증거가 생길 때마다 믿음의 강도를 업데이트하는 방식으로 확률을 봄. 두 관점은 과학철학에서 치열하게 충돌해왔는데, 현대에는 베이즈주의가 AI와 데이터 과학의 핵심 원리로 채택되면서 더욱 주목받고 있음 4. AI는 본질적으로 확률 기계임. AI가 고양이 사진을 보고 '고양이다'라고 판단할 때, 사실 내부에서는 눈, 귀, 수염 같은 특징들이 고양이일 가능성을 각각 확률적으로 계산한 뒤 종합하는 과정이 벌어짐. 이 추론 구조의 핵심이 바로 베이즈 정리(P(A|B) = P(B|A)×P(A)/P(B))이며, 스팸 필터, 의료 진단 AI, 자율주행 센서 오류 보정, 금융 사기 탐지까지 광범위하게 쓰임 5. 자율주행차가 도로 위에서 판단을 내리는 것도 확률의 연속임. 센서 값이 불안정할 때 차는 '지금 앞에 있는 것이 사람일 확률이 얼마인가'를 실시간으로 계산하며 멈출지 나아갈지 결정함. 드론이 낯선 지역을 탐색할 때도 마찬가지로, 기존에 본 적 없는 장애물에 대해 불확실성을 확률적으로 반영하면서 최선의 행동을 선택함. 2026년 현재 AI 에이전트가 본격화되는 시점에서, 이 확률적 의사결정 구조는 더욱 정교하게 발전하고 있음. 6. 경제와 금융 시장도 확률이 지배하는 전형적인 영역임. 2026년 세계 증시는 여러 시나리오가 확률적으로 제시되는 가운데 운용되고 있음. 예를 들어 신용위기 시나리오는 발생 확률 15%, 지정학적 쇼크는 30% 등으로 리스크를 정량화하여 투자 전략을 짜는 방식이 일반화되어 있음. IMF는 2026년 세계 경제성장률을 3.1%로 전망하면서도, 미국 관세 정책과 지정학적 변수에 따른 불확실성이 이 수치를 흔들 수 있다고 명시함. 7. 성공적인 투자자들이 확률적 사고를 핵심 원칙으로 삼는 이유가 있음. 단 한 번의 매매 결과에 일희일비하지 않고, 20번 혹은 50번의 반복 속에서 평균적으로 유리한 기댓값을 추구하는 방식을 취함. 이는 카지노 하우스와 같은 논리로, 한 번의 도박에서 지더라도 전체 기댓값이 플러스면 장기적으로 이기는 구조임. 확률적 사고를 갖춘 투자자는 개별 손실을 '시스템 오류'가 아니라 '확률 분포 내 자연스러운 결과'로 받아들이는 것임. 8. 빅데이터와 머신러닝은 확률적 예측의 정밀도를 급격히 끌어올리고 있음. IBM이 날씨 데이터를 분석해 폭우를 48시간 전에 예측하고, 싱가포르가 교통 빅데이터로 85% 이상의 정확도로 교통량을 예측하는 것이 대표적 사례임. 이처럼 수십억 건의 데이터가 쌓일수록 확률 예측은 점점 더 정교해지고, 과거엔 '불가능하다'고 여겼던 예측들이 현실이 되고 있음. 사회보장, 의료, 제조업 등 삶의 전 분야로 확률 기반 예측 모델이 확산 중임. 9. 확률적 세계관은 자유의지와의 관계에서도 흥미로운 논쟁을 낳음. 양자역학이 세상에 근본적인 무작위성이 존재한다고 말하면서, 역설적으로 인간의 자유의지가 성립할 여지가 생겼다는 해석이 나옴. 모든 것이 물리법칙으로 결정되어 있다면 자유의지는 환상에 불과하지만, 우주 자체가 확률로 작동한다면 우리의 선택 역시 열린 가능성 속에 있다는 논리임. 다만 양자 불확실성이 자유의지를 직접 보장한다고는 볼 수 없으며, 이 논쟁은 2026년 현재에도 철학·과학 양쪽에서 계속되고 있음. (이어서 계속 🔗)

작심삼일이 습관인 사람들이 >>>무조건 꾸준한 습관 만들 수 있는 뇌과학적인 치트키<<< 나같경 세상 제일 가는 작심삼일러인데 최근에 이 방법 쓰고 작심삼일 탈출함,, 작심삼일이 습관인 사람들은 맨날 100을 할려고 해서 쉽게 포기하는 거임,, 근데 뇌과학적으로, 100을 할 수 있을 거 같아도 80만 하고 멈추는게 가장 강력한 습관 형성 방법이라고 함,, 매일 100을 할려고 하면 뇌의 편도체가 방어 기제를 작동시켜 다음 날 그 일을 회피하게 만듬,, 근데 80만 하고 끝내면 뭔가 더 할 수 있을 거 같고 이때 분비되는 감질나는 도파민이 내일 실행을 어렵지 않게 도와준다고 함 내가 그래서 요즘 이 치트키 쓰고 맨날 운동하는 습관 진짜 쉽게 만든 거 같음,,

세계에서 가장 바쁜 사람들이 왜 가장 많이 읽는가 일론 머스크, 젠슨 황, 마크 저커버그, 제프 베조스. 이 네 명의 공통점을 하나만 꼽으라면, 많은 사람들이 "천재"를 떠올립니다. 하지만 그들을 가장 오래 지켜봐 온 사람들이 꼽는 공통점은 따로 있습니다. 전부 각자의 분야의 전문가인데, 전부 장르를 안 가리고 읽는다는 것. 이게 왜 중요한지, 아무도 제대로 설명하지 않습니다. 제프 베조스는 월스트리트 헤지펀드의 고연봉 직장을 그만두고 창업을 결심하는 과정에서 "regret minimization framework"를 만들었습니다. 80살의 내가 지금 이 결정을 후회할까, 아닐까. 이게 그의 핵심 의사결정 원칙입니다. 그는 이후에도 수십 개의 소설과 비소설을 경영 판단의 참조점으로 삼아왔다고 여러 인터뷰에서 밝혔습니다. 출처는 경영학 교과서가 아니라 그가 살아온 경험과 읽어온 책들의 교차점입니다. 일론 머스크는 아이작 아시모프의 SF 소설 파운데이션\시리즈에서 SpaceX의 철학을 뽑아냈습니다. "문명은 순환한다. 암흑기를 최소화하고, 암흑기가 와도 그 길이를 줄이는 행동을 해야 한다." 그가 롤링스톤 인터뷰에서 직접 한 말입니다. 로켓 공학 교과서가 아닌 SF 소설이 인류 문명 보존이라는 그의 세계관을 만든 겁니다. 마크 저커버그는 2015년 2주에 책 한 권씩 읽는 챌린지를 공개 선언했습니다. 그가 고른 25권의 목록을 보면 기묘합니다. 에너지 문명사, 이슬람 역사, 유전학, 전쟁론, 인류학. 페이스북 알고리즘과 직접 관련 없는 책들이 대부분입니다. 그런데 이 독서 기간 이후 Facebook이 글로벌 정치·사회 플랫폼으로 전환한 건 우연이 아닙니다. 젠슨 황은 SF, 전기, 비즈니스 서적을 가리지 않고 읽습니다. 그가 반복해서 강조하는 것은 "고통이 성장의 원천"이라는 철학인데, 이 관점은 기술 문서가 아니라 인간의 역사와 서사에서 나옵니다. 엔비디아가 수십 번의 위기를 버티고 AI 시대의 핵심 인프라가 된 건 기술력만으로 설명되지 않습니다. 그들은 왜 전공을 넘어서 읽는가 여기서 우리가 알아야 할 핵심이 나옵니다. 코딩을 더 잘하고 싶으면 알고리즘 책을 읽으면 됩니다. 투자를 더 잘하고 싶으면 재무제표를 공부하면 됩니다. 그런데 왜 세계 최고의 엔지니어 사업가들이 소설을 읽고, 역사를 읽고, 철학을 읽는 걸까요. 답은 하나입니다. 그들이 풀어야 하는 문제가 기술 문제가 아니기 때문입니다. 머스크가 풀어야 하는 문제는 "어떻게 로켓을 만드느냐"가 아니라 "인류를 왜 다행성 종으로 만들어야 하는가"입니다. 베조스의 진짜 문제는 "어떻게 물류를 최적화하느냐"가 아니라 "사람들이 왜 온라인으로 사야 하는가"입니다. 저커버그의 본질적 질문은 "어떻게 더 많은 사용자를 모으느냐"가 아니라 "인간은 왜 연결되고 싶어하는가"입니다. 이 질문들에 대한 답은 기술 문서에 없습니다. 역사, 심리학, 철학, 소설 안에 있습니다. 결국 답은 단순 암기가 아니라 연결 학교에서는 공식을 암기하는 것이 공부였습니다. 그 방식은 AI가 인간보다 수천 배 잘합니다. GPT는 의학 시험, 법률 시험, 공인회계사 시험을 인간 상위 10% 수준으로 통과합니다. 단순 지식 저장과 인출로는 이미 인간이 AI를 이길 수 없습니다. 그런데 AI가 못 하는 것이 하나 있습니다. 아이작 아시모프의 소설을 읽으면서 "이게 내 회사의 존재 이유가 될 수 있겠다"는 연결을 만드는 것. 이건 정보처리가 아닙니다. 자기 삶의 맥락과 책 속의 맥락이 충돌하면서 생기는 새로운 회로입니다. 이 회로는 당신의 뇌 안에서만 만들어집니다. 물론 마케팅일 수 있습니다, 하지만 "저 사람들이 책 읽는다고 홍보하는 건 이미지 메이킹 아닌가"라는 의심, 당연합니다 저도 했습니다. 하지만 생각해보면 세계 최고의 바쁜 사람들이 하루 5~6시간을 독서에 쓰는 것을 마케팅으로 유지하기는 너무 비쌉니다. 버핏이 하루 5시간 읽는다고 할 때, 그 시간에 투자 미팅을 잡으면 얼마가 되는지 계산해보면 됩니다. 그들에게 독서의 기회비용은 보통 사람이 상상할 수 없는 수준입니다. 그런데도 읽습니다. 이유는 하나입니다. 그들에게 독서는 소비가 아니라 생산이기 때문입니다. 책을 읽는 것이 의사결정의 품질을 높이고, 그 의사결정 하나가 수조원 짜리 결과를 만들어낸다는 걸 몸으로 알고 있는 사람들입니다. 결국 이 이야기는 나와 우리들의 이야기입니다 AI가 모든 정보를 알고 있는 시대에 당신은 무엇으로 차별화되는가. 머스크, 황, 저커버그, 베조스가 같은 책을 읽어도 각자 완전히 다른 것을 뽑아냈습니다. 왜냐하면 그 책이 각자의 경험, 고민, 문제의식과 만났기 때문입니다. 그 교차점에서 나온 것이 그들의 아이디어였습니다. 당신이 지금 가장 고민하는 문제가 있다면, 그 문제와 가장 관련 없어 보이는 분야의 책을 읽어보십시오. 역사책에서 마케팅 전략이 나오고, 소설에서 조직 관리 원칙이 나오고, 철학책에서 제품 방향이 나오는 순간을 경험하게 될 겁니다. 그게 그들이 아는 것을 우리가 아직 모르는 이유입니다. 반응이 좋아서 2탄 올려봤습니다.

A Harvard neuroscience professor who teaches at Harvard Summer School said something that completely changed how I think about memory. She wasn't talking to journalists. She was answering a student question about why smart people still forget everything they study. Her name is Dr. Tracey Tokuhama-Espinosa, and she has spent decades researching how the brain actually encodes and retrieves information. Here's what she said: "The ultimate litmus test of learning is using the information in a new context, not just remembering it for a test." That one sentence exposes why most people's study habits are completely broken. Here's the actual system she teaches Harvard students to retain what they learn. The first thing she kills immediately is the myth that you have one learning style. The idea that you're a "visual learner" or an "auditory learner" is not supported by modern neuroscience. Your brain wants to learn through as many senses as possible at once, because each sense creates a separate neural pathway to the same knowledge. More pathways means faster and stronger recall. The second technique is spaced repetition, but she explains the mechanism in a way most people never hear. Every time you retrieve a memory, you physically thicken the myelin sheath around that neural connection, which makes the electrical signal travel faster. You aren't just reviewing information you are literally rewiring your brain to access it more quickly. The third technique floored me. She tells students to teach what they just learned to someone else within 24 hours, because teaching forces you to find the gaps in your own understanding before the exam does it for you. The fourth is what she calls "feed-forward" instead of feedback. When you get something wrong, don't treat it as a failure. Ask only one question: what would I do differently next time? That reframe keeps the brain in a learning state instead of a defensive one. But the most underrated insight she shared was this: the single biggest factor in long-term retention is whether you can make the material personally meaningful to your own life. Your brain prioritizes storing things that feel relevant and discards things that feel abstract. The students who remember everything aren't studying harder. They're studying in a way that the brain was actually designed to absorb.

일하면서 나도 모르게 자세가 구부정해지기 마련인데, 그럴때 한번씩 이 아저씨 하는 방법을 쉽게 따라하면 허리가 자연스럽게 펴지더라는!! 다들 보면서 함 따라해봅시다!! 출처 : iamtheserkan인스타그램

A MIT professor taught the same lecture every January for 40 years, and every single time it was standing room only. I watched it at 2am and it completely rewired how I think about communication. His name was Patrick Winston. The lecture is called "How to Speak." His opening line hit like a truck: your success in life will be determined largely by your ability to speak, your ability to write, and the quality of your ideas in that order. Not your GPA. Not your pedigree. Not your IQ. How you speak is what separates people who get heard from people who get ignored. Here's the framework he drilled into MIT students for four decades. He said never start with a joke. Start by telling people exactly what they're going to learn. Prime the pump before you pour anything in. He called it the "empowerment promise" give people a reason to stay in their seats within the first 60 seconds. Then he broke down the 5S rule for making ideas stick: Symbol, Slogan, Surprise, Salient, and Story. Every idea worth remembering hits at least three of these. The part that floored me was his "near miss" technique. Don't just show what's right show what almost looks right but isn't. That contrast is when the brain actually locks something in permanently. His final rule before any big talk: end with a contribution, not a summary. Don't recap what you said. Tell people what you gave them that they didn't have before they walked in. I've used this framework in pitches, interviews, and presentations ever since watching it, and the results are not subtle. Patrick Winston passed away in 2019, but this lecture is still free on MIT OpenCourseWare. One hour, watched by millions, and it costs absolutely nothing. The most important class MIT ever put on the internet isn't about code or math. It's about how to make people actually listen to you.

요즘 집에 블라인드 쳐놔서 넘 깜깜한지 아침에 못 일어나서 기상등 샀는데 효과 ㅁㅊㅇ ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 6:50부터 햇빛 드는 것처럼 사악~ 점점 켜지는데 진짜 몸이 가뿐하게 깨어남