격물치지(格物致知)는 ‘실제 사물의 이치를 연구하여 지식을 완전하게 한다’는 뜻으로 치지(致知)는 격물(格物)을 바탕으로 ‘사물의 도리를 깨닫는 경지에 이름’을 뜻하는 말로 모든 사물의 이치(理致)를 끝까지 파고 들어가면 앎에 이른다[致知]고 한다. 

어떻게 끝까지 파고 들어 경지에 이를 수 있을까? 

이미 알려진 사물의 이치를 배우고 익히는 것이다. 그러나 남 따라가는 학습방식으로는 경지에 이를 수 없다. 개발도상국(開發途上國)에서는 선진국(先進國)을 빨리 따라가야 하기 때문에 좋은 방법이지만 남보다 앞서기 위해서는 선도(先導)해야 한다. 과거의 축적된 빅데이터를 기계한테 학습시키는 AI(인공지능) 기술로 선도국가로 대전환 하겠다는 발상은 어불성설(語不成說)이라 할 수 있다. 미래는 과거와 다를 수 밖에 없는데 아무리 과거의 현상이나 경험을 잘 학습한다하더라도 미래의 변화를 어떻게 예측하고 최적화할 수 있단 말인가? 

해보는 것이다. 그냥 해보는 것은 많은 위험이 있고 시행착오를 겪을 수 밖에 없다. 그래서 이론을 학습한 후 이를 바탕으로 학습한 것을 자신이 실제로 해 보거나 겪어 봄으로써 지식을 체득하고 확장하는 것이다.  과거의 경험을 학습하면 새로운 지식을 발견할 수 있다. 과거의 경험이 축적된 데이터를 머신러닝,  딥러닝 같은 AI 기술로 이용하여 지식을 발견할 수 있다.

다만 드러난 현상의 상관관계는 알 수 있지만 본질적인 인과관계를 알기는 어렵다. 발생 가능한 모든 경우를 경험할 수 있다면 AI기술이 매우 유용한 도구다. 하지만 현실적으로 시간, 공간, 비용, 안전 등의 제약으로 할 수 없거나 하기 어려운 경우가 너무 많다. 

불가능(不可能)과 불확실(不確實)은 다르다. “하면 된다. 할 수 있다” 라고 해도 안되는 게 있고, 할 수 없는 게 있다. “할 수 없어. 해도 안돼.”, 과거의 경험과 지식이 불확실한 것을 불가능하다고 단정한다.

그래서 실험이 필요하다. 새로운 방법이나 형식을 사용해 보고 학습한 이론이나 현상을 관찰하고 측정하는 것이다. 시험이 학습하고 경험한 답을 맞추는 일이라면 실험은 답을 찾는 일이다.

과거의 경험과 지식이 혁신의 걸림돌이 되는 경우를 많이 본다. 혁신하고 선도하기 위해서는 남이 해보지 않은 도전적 실험이 필요하다. 현실 세계의 사물과 사물간의 상호작용을 디지털로 가상화하여 디지털 트윈(모델)을 만들면하면 얼마든지 실험해볼 수 있다. 가상 실험, 즉 시뮬레이션이다. 격물(格物)을 디지털로 가상화하여 디지털트윈(모델)을 만들고 이를 기반으로 모든 경우를 경험, 시뮬레이션(Simulation)할 수 있다. 

학습한 이론을 바탕으로 경험과 실험을 통해 이론을 검증하고 검증된 이론을 기반으로 발생가능한 모든 경우를 가상실험하고, 실험의 결과에서 목적을 가장 효율적으로 달성할 수 있는 가장 좋은 경우를 찾는 최적화를 하면 비로서 치지(致知)에 이를 수 있다. 

최적화는 뜻과 목적에 맞는 최적해(最適解)를 찾는 것이므로 격물치지(格物致知)에 그쳐서는 안되고 뜻과 목적을 정성스럽게 세워야 가능하다. 성의(誠意)다. 

뜻과 목적에 맞는 원하는 모습을 그리고, 그것을 이루기 위해 무엇을 해야할지 ‘디지털트윈(Digital Twin)’을 활용하여 역방향 가상실험(Reverse Simulation)을 해봄으로써 그것을 일어나게 만들 방법, 최적해를 찾을 수 있다. 

최적해를 찾았다 하더라도 마음이 비뚤어지면 더 위험하다. 바른 마음이 있어야 한다. 정심(正心)이다. 

알 수없는 변화를 예측하고 쫓아가기보다는 변하지 않는 이치를 알고 변하지 말아야 할 뜻과 마음을 정하면 어떤 변화에도 최적 대응할 수 있다. 사물의 이치를 깨우치고 미래를 알고 정성스럽게 뜻을 세우고 올바른 마음이 있다 하더라도 실행하지 않으면 현실화되지 않는다. 

수신제가치국평천하(修身齊家治國平天下) 해야 한다. 실행할 수 있는 건강한 몸이 있어야 한다. 지속 가능한 가정을 잘 꾸려야 한다. 모두가 함께 잘 살아갈 수 있도록 정치를 잘해야 한다. 그러면 온 천하가 평화로워 질것이다.

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