숫자에서 객체로
스칼라에서 시작했어. 벡터로 올랐어. 행렬로 쌓았어. 텐서. 근데 차원 표현의 최고 형태는 텐서도 아니야 — 객체 야.
객체는 상태(데이터 차원)와 행동(맥락에 반응하는 메서드)을 묶어. Cat 객체는 단순히 털 × 눈 × 나이 가 아니야; 털 × 눈 × 나이 × .meow() × .purr() × .knock_off_table(item) 이야. 메서드는 능력 의 차원이고, 상태 차원 위에 layered 돼있어.
네가 써본 모든 AI 가 이 의미에서 객체야. ChatModel 은 weight (상태, 수십억 차원) + 메서드 (.generate(), .embed(), .classify()). 상태가 모델을 묘사하고, 메서드가 모델이 할 수 있는 것 을 묘사해.
네 기둥, 차원으로 다시 만나기
- 상속 — 부모로부터 차원 빌리기.
Cat은Mammal한테서 "털 있음" 상속. 종마다 털 재정의 안 해. - 다형성 — 같은 메서드, 객체마다 다른 행동.
Cat.move()는 stalking;Fish.move()는 swimming. 행동의 모양이 객체 축에 따라 달라져. - 캡슐화 — 노출 안 해도 되는 차원 숨기기. 고양이 신경 회로는
.purr()뒤에 캡슐화. 출력 즐기려고 소스 안 읽어도 됨. - 추상화 — 지금 작업에 중요한 차원만 남기기. 펫 시뮬레이터엔
quantum_state필요 없어. 물리 시뮬엔cuteness필요 없어.
Self-reference 경보
content/cwk-quests/ai-math-quest/ 의 JSON. 메서드는 너의 상호작용 방식: lesson 읽기, quiz 풀기, XP 얻기, 댓글, 좋아요. 데이터 차원만 소비하는 게 아니라 — 이런 학습 위해 박힌 quest 객체에 메서드 trigger 하고 있어. medium = message, 다시.
class Human: SKIN_OPTIONS = ("백", "흑", "황")
class Learner(Human): def init(self, height, weight, age, skin, energy): super().init(height, weight, age, skin, energy)