# 코딩 배우기는 여전히 가치 있다 > Clean Markdown view of GeekNews topic #31219. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=31219](https://news.hada.io/topic?id=31219) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/31219.md](https://news.hada.io/topic/31219.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2026-07-08T07:34:37+09:00 - Updated: 2026-07-08T07:34:37+09:00 - Original source: [stevekrouse.com](https://stevekrouse.com/learn-to-code) - Points: 3 - Comments: 1 ## Topic Body - LLM과 **바이브 코딩** 시대에도 코딩은 취업 기술을 넘어 수학, 학습법, 창의적 표현을 익히는 매체로 남아 있음 - “learn to code”가 빠른 계층 이동의 구호처럼 쓰이던 분위기는 약해졌고, JavaScript 몇 줄만으로 **6자리 연봉**이 보장되지는 않음 - LOGO와 **Mathland** 사례처럼 코딩은 지시를 외우는 대신 탐구로 수학을 이해하게 만들고, 디버깅·구성·논리를 함께 훈련함 - 프로그래밍은 글쓰기의 상상력, 수학의 정밀성, 게임 같은 즉각적 피드백을 결합해 원하는 결과를 컴퓨터가 실행할 언어로 다듬게 함 - LLM이 영어와 코드를 잘 다뤄도 인문학의 가치가 사라지지 않듯, **보편적 코드 리터러시**의 필요성도 계속 남아 있음 --- ### 취업 보장을 넘어선 코딩의 가치 - [Val Town](https://www.val.town/) 창업자 Steve Krouse는 코드 작성과 배포를 위한 “Silicon Valley startup”을 운영하면서도 모두가 코딩을 배워야 한다고 말함 - [Making Sense with Sam Harris #481](https://podscripts.co/podcasts/making-sense-with-sam-harris/481-sam-harris-receives-the-2026-richard-dawkins-award?scroll_to_words=learn+to+code&search_type=basic)에서는 Silicon Valley에서 “learn to code”라는 말이 몇 달 동안 들리지 않았다는 취지의 발언이 나옴 - 한때 “learn to code”는 빈곤에서 빠르게 벗어나는 길처럼 반복됐지만, JavaScript 두 줄을 이어 쓸 수 있다고 **6자리 연봉**이 따라오지는 않음 - 코딩은 수학, 문학, 과학, 인문학처럼 직업적 효용만이 아니라 **교육적 이유**로도 배울 가치가 있음 ### 수학을 배우고 사고를 훈련하는 매체 - 코딩은 수학을 배우는 강력한 매체가 될 수 있음 - Steve Krouse는 방과 후 [프로그래밍 프로그램](https://imacs.org/)을 통해 수학을 좋아하게 됐고, 기대 이상으로 수학을 잘하게 됨 - Seymour Papert는 아이들이 지시를 통해서가 아니라 탐구를 통해 말하듯 수학을 배우게 하려 했음 - Papert의 “Mathland”는 **LOGO** 프로그래밍 언어였고, 화면 위 거북이에게 명령을 내려 그림을 그리게 하는 방식이었음 - Steve Krouse는 온라인에서 시도할 수 있는 [LOGO 버전](https://turtle.val.run/)도 만들었음 - 프로그래밍을 배우는 과정에서는 **디버깅**, 구성, 논리 같은 메타 기술이 함께 길러지고, 배울 수 없는 것은 없다는 감각도 생김 ### 창작 활동으로서의 프로그래밍 - 코딩은 글쓰기의 창의성, 수학의 정밀성, 비디오게임 같은 즉각적 피드백 루프가 만나는 활동임 - 원하는 바를 컴퓨터가 수행할 수 있는 정밀한 언어로 다듬게 함 - 낯선 문법을 익힌 뒤 상상한 것을 컴퓨터가 실제로 만들게 한다는 점에서 주문을 외우는 일에 가깝다고 비유함 - LLM은 영어와 코드를 모두 잘 쓸 수 있지만, 인문학의 관련성이 사라지지 않듯 코드도 여전히 중요함 - 법률 문서처럼 코드는 난해하고 지루한 세부사항으로 보일 수 있지만, 세상이 돌아가는 기반이며 우아한 한 줄의 코드는 세상을 바꿀 수 있음 - 프로그래밍은 즐거운 활동이고, LLM 시대에도 **보편적 코드 리터러시** 또는 “진짜 컴퓨터 혁명”의 꿈은 계속됨 ## Comments ### Comment 61403 - Author: neo - Created: 2026-07-08T07:34:38+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=48810439) - LLM 이전부터 코딩할 수 있던 사람들 사이에서도 **코딩 실력은 이미 퇴화**하고 있고, 앞으로 10~20년 더 그럴 것 같음 같은 기간에 코딩을 배우는 것도 보상이 크지 않을 수 있음 결국 미래 LLM을 학습시킬 코드는 LLM 생성 코드뿐이고, 운영 코드베이스 품질은 인간도 이해하기 어렵고 LLM도 유지보수하기 힘든 수준까지 내려가 균열이 드러날 듯함 그때가 되면 코딩은 다시 가치 있는 기술이 되겠지만, 커리어를 계획하는 입장에서는 그 시점이 불확실하고, 시장은 개인이 버틸 수 있는 기간보다 오래 비합리적으로 남을 수 있음 - Isaac Asimov의 **Profession**과 비슷함 여전히 직접 코드를 쓰고 장인성을 복구할 사람들이 필요할 것임 모두가 생성된 코드에 의존하면 이미 알려진 것만 반복할 수 있고, 실제 공부로 어려운 길을 배운 사람들만 새 지식을 만들고 새 교육용 테이프를 만들 창의성과 지성을 갖게 됨 - 꽤 낙관적인 전망임 운영 코드베이스가 인간에게 이해 불가능해지고 LLM도 유지보수하기 어려워지는 1, 2번은 일어나겠지만, 그다음 코딩이 다시 가치 있어진다는 3번은 아닐 것 같음 특히 경영진은 기대치를 낮추거나 그렇게 하도록 강제될 것임 “새롭고 개선된 버전”이 기존에 쓰던 중요한 기능을 적절한 대체 없이 없애는 일이 얼마나 흔한지 생각해 보면 됨 유지보수 불가능한 코드베이스가 되면 그냥 새 쓰레기 더미를 다시 생성하고, 여기저기 무작위로 바뀐 것을 개선이라고 부를 가능성이 큼 - 언급할 만한 마지막 **Fujitsu 노트북**을 갖고 있고 큰 팬임 5년쯤 전 Fujitsu가 노트북 생산을 재개하려 했을 때 실질적인 방법은 은퇴한 일본인 노동자들을 다시 모으는 것이었음 젊은 세대는 기술이 없거나 굳이 하고 싶어 하지 않았던 듯하고, 몇 차례 생산한 뒤 끝난 것 같음 Panasonic은 아직 기업용 노트북을 만들지만 매우 비싸고, 이 이야기는 이 주제와 직접 관련됨 - Claude로 생산적인 프로그래머가 되려면 여전히 **무엇을 하는지 이해**해야 함 코딩 학습은 필수이고, 무엇이 가능하고 쉬운지 알아야 얼마나 요구할 수 있는지도 알 수 있음 덜 중요해지는 것은 칼날을 계속 예리하게 유지하는 일임 한동안 코드를 덜 쓰면 일회성 오류나 복사/붙여넣기 실수가 늘어나지만, LLM 덕분에 코딩 감각을 따뜻하게 유지하는 중요성은 줄어듦 그래도 직접 할 줄 몰랐다면 Fable이 있어도 내 일을 해낼 수는 없었을 것 같음 - “나이 든 개발자들은 계속 코드 품질 저하를 비난하고 옛 프로그래밍 시절을 그리워할 것”에 더 가까움 그사이 더 많은 사람이 그 어느 때보다 소프트웨어를 만들고 사용할 것이고, “모든 게 망해간다”는 장광설은 터무니없이 과장된 것으로 보일 가능성이 큼 - “코드는 문학이나 음악만큼 풍부한 아름다운 창의적 표현 형식”이라는 말은 과장처럼 보이고, 저자가 문학과 음악에 얼마나 익숙한지 의문이 듦 대부분의 프로그래밍은 **배관 작업**에 더 가까움 와서 이전 작업자를 투덜대고, 고유한 제약이 있는 퍼즐을 푸는 일임 LLM이 코딩을 잘하는 이유는 코딩에서는 지루하고 평범한 코드를 원하기 때문임 - 대부분의 프로그래밍은 버리는 쓰레기에 가깝고, 배관이 그렇게 취급됐다면 문자 그대로 심각한 오물 속에 살고 있었을 것임 배관공이 와서 이전 사람을 욕하는 경우는 없었고, 뭔가를 바꾸거나 내가 망가뜨린 것을 고쳤음 그 결과물은 내가 잘 다루지 않아도 수년, 수십 년 완벽히 작동했음 지루하고 평범하게 만드는 일도 더 나은 말이 없어서 **예술**이라고 할 수 있음 함수명을 축약 코드처럼 지을 수도 없고 ThisIsTheEntryPointOfTheProgram()처럼 지을 수도 없으며, 무엇이 나은지는 끝없는 숙고와 토론 대상이 됨 우리는 잦은 교체와 비대화를 당연하게 여기기 때문에 이런 “작은” 것들을 당연시하지만, 배관공은 절대 그렇게 하지 않음 그들은 매주 새 파이프 소재를 도입했다가 다음 유행으로 갈아타지 않고, 대체로 사람보다 오래가는 것을 만들기 때문에 완전히 다른 행성의 직업처럼 보임 - 둘은 같은 울타리의 반대편에 있는 듯함 **데모신**은 재미와 창의적 표현을 위한 프로그래밍이고, IOCCC도 있음 이는 창의적으로 쓴 소설에 해당함 반대로 지식베이스를 쓰듯 그냥 직업으로 하는 글쓰기도 있고, 그건 CRUD와 클라우드 같은 배관식 프로그래밍임 - 대부분의 프로그래밍은 그럴 수 있지만, 대부분의 음악과 문학도 영감 없는 잡동사니일 가능성이 큼 그래도 Knuth 책에 나오는 것 같은 **아름다운 알고리즘**들은 많고, 개인적으로는 어떤 음악보다 더 아름답게 느껴짐 - 전혀 과장이 아니라고 봄 오히려 코드는 더 일반적이기 때문에 문학이나 음악보다 **표현력이 크다**고 주장할 수 있음 가능한 모든 비디오 게임, 데모/인트로, 생성형 그림, 생성형 음악의 공간을 생각해 보면, 이것들은 코드 없이는 불가능함 매체의 흔한 사용 방식과 표현력을 혼동하는 것 같음 일상 언어의 많은 사용도 흥미롭지 않지만, 가능성 전체의 공간을 봐야 함 - 음악이나 문학 같은 예술의 목적은 **예술 그 자체**임 코드는 공예이고 목적을 위한 수단임 여전히 아름답고 인상적이며 창의적일 수 있지만 다른 종류임 가치 판단은 아님 예술도 나쁘거나 밋밋할 수 있고, 코드도 천재적 결과물이 될 수 있음 하지만 달 착륙선이나 수제 시계가 아름다운 이유는 실제로 작동하기 때문이고, 음악과는 비교하기 어려움 - 즐거웠던 커리어의 마지막 3분의 1에 들어선 전문 프로그래머로서, 이제 **코딩 배우기**를 “시인으로 생계 꾸리기”와 같은 범주에 둠 정말 즐거운 예술이고 몇몇은 가치를 알아주지만, 생업은 따로 계획하는 편이 좋음 이미 코딩을 아는 시니어들은 지금은 그럭저럭 괜찮아 보이지만, 일은 점점 모델을 주니어 기여자처럼 돌보는 형태가 되고 있음 - 실제로 코딩할 줄 모른다면 그 **돌보는 작업**도 불가능함 - 틀린 말은 아님, 아마도 오래전 친구가 떠오름 Harvard에서 초기 음악을 전공했고 MFA를 받았으며 매우 뛰어났음 라틴어와 그리스어를 읽고 썼고, 중세 표기법으로 음악을 작곡하고 연주할 수 있었으며, 초기 자수에 관한 책도 냈음 하지만 학계 자리는 얻지 못했고, 그 기술을 필요로 하는 일자리도 찾지 못했음 몇 년 전 홀로 세상을 떠났음 많은 프로그래머의 운명도 그럴 수 있음 - 한동안 그렇게 말해왔고, 결국 분야를 완전히 바꿨음 사람들은 LLM이 개발자를 진정으로 대체할 수 없다는 데 매달렸고, 그건 사실이지만 중요하지 않음 고용시장이 크게 흔들리려면 LLM이 못하는 부분을 처리하는 데 필요한 인원만 줄어도 됨 기존 개발자의 효율이 고작 30%만 올라가도 개발자 수요가 20% 줄 수 있고, 이는 수요와 임금에 거대한 영향을 줌 - 지역에 크게 좌우되는 듯함 AI가 받아들여지지 않는 서구권 밖에서는 [https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report]() 기준으로 **AI가 소프트웨어 수요**를 끌어올렸음 - 어떤 데이터를 보고 있는지 궁금함 - 지금 하려는 일은 뭔가를 만들되 LLM으로 코드를 쓰지 않는 것임 상담용으로는 여전히 쓰고 있음 Elixir로 **Dota2 토너먼트 경기 집계기**를 만들고 있는데, 토너먼트 스트림을 받아 시간순으로 정리해 YouTube에서 연속 영상 시리즈를 보기 불편한 문제를 줄이는 형식임 만드는 이유는 프로그래밍을 좋아하고, 뭔가를 만드는 걸 좋아하기 때문임 LLM은 나를 지적으로 게으르게 만들고, 그것으로 만드는 일은 충족감이 떨어짐 만들고 싶고, 만들고 싶어 하는 것은 인간적임 - 인간이 느끼는 것은 만들고 싶든 만들고 싶지 않든 모두 인간적임 어떤 사람은 어떤 방식의 만들기를 선호하고, 다른 사람은 다른 방식을 선호할 뿐 괜찮음 결국 프로그래밍이 상당히 **창의적인 활동**이라는 점을 많은 사람이 잊는 것 같음 조금 논쟁적으로 말하자면, 프로그램을 만드는 일은 좋든 나쁘든 다리를 짓는 것보다 그림을 그리는 것에 더 가깝다고 봄 - 요즘 Seneca를 읽고 있는데, 편지 중 하나에 이런 문장이 있었음 “작업에 집중하는 그 몰입 자체가 깊이 즐겁다. 작업이 끝난 뒤 완성품에서 얻는 즐거움은 그것과 같지 않다. 예술가는 결과물을 즐기지만, 그림을 그리는 동안에는 예술 그 자체를 즐긴다” LLM의 문제는 바로 이것임 프로그래밍이라는 예술 자체를 즐기는 순간을 내게서 빼앗아 갔음 - stratz / opendota로 Dota2 경기 집계를 많이 해봤음 데이터가 워낙 많아서 정말 재미있고, 확실히 더 나은 프로그래머가 되게 해줌 - 개인적으로는 LLM 이전에 썩 좋은 개발자가 아니었던 지인들이 지금도 최신 모델을 써서 **나쁜 코드**를 만들어 냄 좋은 아키텍처와 일반적인 관행에 대한 탄탄한 지식과 이해는 여전히 핵심임 지금은 당연하게 여기는 기초 지식과 감각도 경험이 적을 때는 배우는 데 많은 시간과 노력이 들었다는 점을 쉽게 잊게 됨 - 완전히 동의함 항상 관찰하는 현상임 LLM은 **힘을 증폭하는 도구**가 될 수 있지만, 올바른 질문을 하지 못하거나 미묘한 차이를 이해하지 못하는 사람은 나쁜 코드를 만들고, 그 나쁜 점만 증폭됨 현재 모델들이 이를 피할 수 있다고 보지 않으며, 특히 학습 데이터가 역사적으로 인간이 만든 것이라는 점도 한계임 - 장제법이나 기본 대수를 못 하는 수학자를 아는 사람이 있나? 아마 없을 것임 왜냐하면 **기본 수학은 고급 수학을 배우는 데 필요**하기 때문에 그런 사람은 존재하지 않음 계산기가 기본 계산을 해주느냐는 수학자가 되고 싶다면 무관함 마찬가지로 “5년 뒤 평균 개발자가 손으로 코드를 쓸지”는, 어떤 방식을 쓰든 **복잡한 소프트웨어 설계와 구축**을 마스터하고 싶을 때 코딩을 배워야 하는지와 무관하다고 봄 - 지금은 아니지만 예전에는 연구 수학자였음 장제법을 어떻게 하는지 전혀 기억나지 않지만, 한때는 확실히 능숙했음 요즘은 암산도 형편없음 그래도 수학자가 되는 길에서는 그런 것들이 필수였고, 추상화 수준이 올라가면서 관련성이 사라졌을 뿐임 - 반대 관점이지만 결론은 같음 수학자들에게 “고급으로 갈수록 수학을 더 못하게 된다”는 농담을 많이 들었음 대부분의 수학자는 장제법 문제를 풀려면 꽤 생각해야 할 것이고, 오래전에 그 기술을 지나쳐 왔기 때문임 그래도 계산기와 Python 노트북이 있어도 사람들은 분야를 발전시키기 위해 모든 수준에서 손으로 수학을 배우고 수행함 사람들은 LLM이 미래의 전부인 것처럼 너무 몰입하지만, LLM 자체는 전적으로 과거의 산물임 LLM은 사고하는 기계라기보다 언어, 그리고 언어로 표현된 지식에 대한 **손실 압축 JPEG**에 가까움 따라서 분야를 확장하고 미래로 나아가려면 평균으로 회귀하는 알고리즘에만 의존할 수 없음 - AI 에이전트가 주로 대체하는 코딩은 개발의 바깥층 아닌가? 최종 사용자 애플리케이션, 앱, 대시보드, 업무용 애플리케이션 같은 것들 말임 이 “겉껍질”에서는 99% 정확도나 비대한 코드를 사람들이 어느 정도 견딜 수 있고, 바이브 코딩 앱도 “충분히 좋다”고 주장할 수 있음 그래도 Microsoft 앱들이 AI 도입 이후 어떤 재앙이 되었는지 보면 됨 하지만 사람들이 진짜로 의존해야 하는 핵심 컴파일러, 프레임워크, 도구, 라이브러리에서는 여전히 LLM을 피하고 있음 99% 정확하거나 비대한 코드 위에 짓고 싶은 사람은 없고, AI가 코딩한 웹 브라우저를 쓰고 싶은 사람도 없음 정말 좋은 건축 자재를 만들려면 직접 코딩하고 자신이 무엇을 하는지 알아야 함 그런 핵심 영역에서 코딩을 단계적으로 없애는 데 가까이 간 사례가 어디 있나? - 올바르게 하는 방법은 있음 다만 추상화를 개념화하고 다듬는 데 많은 시간을 쓰게 됨 문제는 개념화가 특정한 정신 상태를 요구한다는 점임 LLM 이전에는 10%가 어려운 사고, 90%가 구현이었음 구현은 일종의 보상이었고, 몰입 상태에서 아이디어를 구체화하는 느낌이 아주 좋았음 LLM 이후에는 꽤 자주 왔다 갔다 걸으며 생각만 하게 됨 이제는 40% 사고, 60% 계획/코드 검토에 가까움 그 이후로 **몰입 상태**를 겪지 못했음 사고는 재미있지만 지치고, 검토는 그냥 성가심 특히 LLM이 이상한 실패 양상에 빠질 때 더 그렇음 예전에는 나쁜 코드를 보면 작성자가 무슨 생각을 했고 왜 작동하지 않는지 즉시 알 수 있었음 지금은 코드 냄새는 적지만 잘못 고른 추상화가 많아서 훨씬 조심해야 함 정말 지침 - 이런 식의 말은 인간이 쓴 코드에 원래 없던 품질을 사후적으로 부여함 “99% 정확하거나 비대한 코드 위에 짓고 싶은 사람은 없다”고 했는데, 친구여 **Windows**를 써본 적이 있나? - 어떤 사람들이 그런 걸 견딘다는 건지 모르겠음 주변 친구와 가족에게 물어보면 모두 느리고 비대한 소프트웨어를 싫어함 그것이 시간과 생산성을 얼마나 잡아먹는지 모를 정도임 LLM 등장 이후 좋아지기는커녕 더 나빠졌음 - 두 번째 문단의 것들은 코딩 일자리 중 작은 비율에 불과하지 않나? 프로그래머로 생계를 유지하려면 그런 일자리만 잡아야 하는 상황이 되면, 프로그래밍은 **스포츠**와 많이 비슷해질 수 있음 농구를 아마추어로 즐길 수 있고 고등학교나 대학에서 더 진지하게 할 수도 있지만, 농구로 먹고살려면 NBA에 들어갈 만큼 잘해야 하는 것과 같음 - 최근 **Bun 논란**은 다른 이야기를 보여주는 것 아닌가? - 제시된 논거들은 매우 약하다고 봄 희망적이기보다 우울해졌고, 남은 논리가 이 정도라면 정말 절박해지는 중이라는 느낌임 더 풀어보면, 코딩이 예술이라면 최악의 예술임 차라리 Lego 같은 것에 훨씬 가깝고, 의미 있는 조립을 완성했을 때 얻는 만족감에 가까움 아마 글쓴이의 요지도 그것일 수 있음 순수 취미로서는 여전히 가치가 있다는 정도임 “코딩이 수학에 도움이 된다”는 주장도 비슷하게 약함 대수에는 분명 도움이 되지만, 전반적으로 코딩식 수학은 주로 코딩식 수학에 더 도움이 된다고 봄 루프, 규칙, 조건문이 있는 이상한 종류의 수학이고, 애초에 소프트웨어가 이렇게 주류가 아니었다면 주류가 되지 않았을 것임 껍질을 벗겨보면 그 논리는 실체가 있는 주장이라기보다 더 순환적으로 들림 - 코딩을 배운다는 것은 문제를 이해하고, 작고 관리 가능한 조각으로 나누고, 다시 조립하는 것임 디버깅하고, 더 나은 지표를 향해 반복하는 것도 포함됨 이런 것들은 다른 **문제 해결 영역**으로도 옮겨갈 수 있는 엄청나게 가치 있는 기술과 사고방식임 - 맞음 LLM 이전에도 프로그램을 직접 써보지 않으면 정말 이해했다고 할 수 없다는 점은 잘 알려져 있었음 여기에는 지름길이 없음 - 코딩할 줄 모르고 프롬프트만 할 줄 안다면 좋은 해법과 나쁜 해법을 구분할 방법이 없음 할 수 있는 최선은 모델이 대신 알아내게 하는 것뿐임 좋은 API를 설계하거나 시스템을 모듈로 나누는 방법도 모름 문제는 많은 관리자들이 좋은 프로그래머와 **바이브 코더**의 차이를 잘 구분하지 못한다는 것임 바이브 코더는 PR을 많이 올림 어쩌면 관리자 자신도 바이브 코딩한 PR을 올릴 수 있음 그들은 프로그래머가 자신들보다 더 잘 알 수 있다는 생각을 싫어함 - Steve Jobs는 모두가 프로그래밍을 배워야 한다고 말하곤 했음 사고하는 법을 가르쳐주기 때문임 [https://youtu.be/BRTOlPdyPYU]() - 설득력 있는 논거가 아님 사람들에게 코딩을 배우라고 설득하는 최선의 근거가 수학 표기법 같다는 것, 즉 입문자가 가장 싫어하는 수학의 일부라는 것이거나, 바이올린처럼 아름답다는 것, 즉 신입에게 쓸모없다는 것이라면 코딩은 심각한 위기임 더 나은 논거는 컴퓨터처럼 생각하는 데 도움이 된다는 것이라고 봄 하지만 그걸 배우고 싶다면 코딩보다 먼저 숙달하라고 추천할 비디오 게임이 많음 대부분의 사람에게 “코딩을 배워라”는 프로그래머에게 “어셈블리어를 배워라”라고 말하는 것과 비슷함 약 30년 동안 코딩해 왔음 - 코딩을 배워야 하는 가장 설득력 있는 이유는 책을 많이 읽어야 하는 이유와 정확히 같음 **두뇌를 단련**하기 때문임 기본 논리와 제어 흐름을 쉽게 정렬하고 해석하고 이해할 수 있는 두뇌는 선전과 영향력에 더 잘 저항함 책을 많이 읽는 것과 같은 이점이지만, 사고의 다른 경로에 작용함 더 많은 세계관에 노출되고, 각각을 더 비판적으로 생각하게 되고, 일반적인 비판적 사고가 늘어남 - “대부분의 사람에게 코딩 배우기는 프로그래머에게 어셈블리어를 배우라고 하는 것과 같다”는 표현이 정말 좋음 대학 강의라면 어셈블리어를 배울 수도 있겠지만, 그 외에는 동기가 없음 아무도 어셈블리어를 읽고 싶어 하지 않았고, 이제는 아무도 코드를 읽고 싶어 하지 않음 - 수학 좋아하는 친구에게 내가 “수학을 못한다”는 생각 없이 자랄 수 있었을지 가끔 궁금하다고 말한 적이 있는데, 이유가 그 때문인 것 같음 문제 해결 자체는 어렵지 않음 사람들이 자신도 모르게 “어려운” 수학 덩어리를 코드로 재발명하는 것을 본 적이 있음 그래서 수학은 일부러 끔찍하게 만들어진 것 아닌가 하는 생각이 들기 시작했음 - 비디오 게임은 컴퓨터처럼 생각하는 법과 연결하기에는 너무 추상적이라고 봄 컴퓨터에 대해 배운 것 중 가장 유용했던 것은 **논리 게이트**를 손으로 만드는 일이었음 컴퓨터가 어떻게 작동하는지 그보다 깊게 이해하게 해준 것은 없었음 프로그래밍은 그다음 단계임 그 사이의 모든 계층은 추론으로 보완할 수 있으니 건너뛰어도 됨 어셈블리어를 배울 필요는 없지만, 감을 잡기 위해 읽어볼 가치는 있음 논리 게이트에서 어셈블리어, 프로그래밍, 게임, 그리고 이제 AI까지 이어지는 계층을 이해하는 것은 네트워킹을 이해하려고 OSI 모델을 읽는 것과 비슷함 추상화 계층이 하나씩 쌓인 구조임 프로그래밍을 배울 가치가 있는 이유는 그 위의 모든 것이 공유하는 가장 높은 추상화 계층이기 때문임 프로그래밍 언어가 수백 개 있어도 개념은 대체로 같고, 한 언어를 배워 프로그래밍을 이해하면 거의 모든 다른 언어에 적용할 수 있음 반면 게임은 수만 개가 수백 종류로 나뉘며, 다른 애플리케이션까지 포함하면 그 수준에서 변형의 나무가 폭발함