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김상욱 저
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팀 페리스 저/최원형,윤동준 공역
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박호준 저
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공봉식 저 저
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한선관,이정원,장명현 저
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THE GOAL 2 (더골 2) - 국내 출간 17주년 기념 전면 개정판
엘리 골드렛 저/강승덕,김일운 공역
책 소개
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목차
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저자 소개 (2명)
종이책 회원 리뷰 (9건)
저자는 AI의 설계 및 운용 분야에서 종사하는 AI연구가 입니다. 생활 속 흔히 접하는 AI가 무엇인지 알기 쉽게 설명해 주고 있습니다. 우선 "AI는 무엇이든 할 수 있는 마법의 지팡이와 같은 존재가 아닙니다."라고 시작합니다. 그리고 현재 쓰이고 있는 AI기술부터, 머신러닝, 딥러닝에 대해 설명을 합니다. 후반부에는 AI가 인간의 일에 미치는 영향과 AI시대에 필요한 인재는 어떤 사람인지 쓰여있습니다.
(오니시 가나코 지음, 아티오, 224쪽, 1만3500원)
AI가 인공지능을 의미한다는 것은 이미 알고 있지만, 인공지능이 무엇인지 묻는 대답에는 쉽게 답하기가 어려운 것 같습니다. 사실 저도 인공지능이 무엇이냐는 질문에 단지 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해서 구현해 내는 것이며, 바둑 프로그램인 알파고와 인공지능 스피커 등이 가장 먼저 생각났지만, 인공지능이 어떻게 만들어지고 어떤 방식으로 동작하고 운영되는지는 정확히 잘 모르는 것 같습니다.
현재 인공지능의 기술은 끊임없이 눈부신 발전을 이루고 있으며, 이미 우리의 일상생활에도 깊숙이 들어와 있는 상태라고 합니다. 아마 기술발전에 대한 내용을 잘 모른다고 해도 그 현실을 부정할 수는 없을 것 같습니다. 그리고 앞으로의 미래 사회는 인공지능과 함께 살아가는 최첨단 과학기술의 시대가 될 것은 분명한 것 같습니다. 어쨌든 미래사회를 생각하면서 인공지능에 대한 개념을 정확히 알아두면 좋겠다는 생각이 들었습니다.
가장 쉬운 AI＜인공지능＞ 입문서는 AI의 기본 개념을 매우 쉽게 설명한 책입니다. 책의 저자는 일본의 국립연구개발법인 정보통신연구기구, 유니버설커뮤니케이션연구소, 데이터구동지능시스템연구센터 연구원인 오니시 가나코 박사입니다. 저자는 기업에서 잡담 대화 엔진 개발에 종사했었으며, 일관된 자연 언어 처리 특히 대화에 관한 연구 개발에 종사하고 인공지능과 대화 기술에 관한 강연과 집필 활동을 벌이고 있다고 합니다.
이 책은 가장 쉬운 인공지능 입문서라는 제목에 걸맞게 저자는 AI에 관해 알고 싶을 때 가장 먼저 읽어야할 책이라는 점을 기준 삼아 집필했다고 합니다. 그러므로 수학에 관한 지식이 없이 인공지능에 대한 기본 개념을 이해할 수 있도록 매우 친절하게 설명되어 있으며, ‘AI가 무엇을 하는지’에 관한 내용을 자세히 소개하고 있습니다.
책의 구성은 2 Part로 나누어져 있는데, 첫 번째 파트는 AI의 기본에 관한 사항으로 AI의 정의, AI가 하는 일, AI의 역사, AI 제품에 실제로 사용되는 머신러닝 기술과 딥러닝에 대한 설명으로 되어있습니다. 두 번째 파트는 AI와 인간의 일에 관한 내용으로 AI가 실제로 활용되고 있는 일과 관련된 직업인 고객센터와 콜센터, 요리 연구가, 아나운서와 성우, 보육사, 교사, 학원 강사, 소설가, 애니메이터, 농부, 비서, 번역가 등과 미래의 AI와 일에 대해 설명하고 있습니다.
책을 읽고 나니, AI의 구체적인 형태를 매우 쉽게 이해할 수 있었던 것 같습니다. 책에 삽입된 그림 및 도식은 내용을 이해하고 기억하는데 많은 도움을 주는 것 같습니다. 예전에 인공지능에 대한 내용을 처음 접했을 때는 인간이 AI에게 일을 빼앗기거나, AI에 의해 지배를 당하는 것이 아닌가 하는 막연한 불안감이 있었는데, 확실히 AI에 대한 지식이 조금 생기다보니 그런 불안감이 줄어드는 것 같습니다. 인공지능을 처음 공부하고자하는 청소년들에게 이 책을 추천합니다.
＜이 글은 출판사로부터 무상으로 책을 제공받아 주관적으로 작성한 글입니다＞
AI란 무엇인가???
AI란 무엇인가?
단순히 계산을 하거나 데이터를 빠르게 처리하는 것은 빠른 연산처리 기능이지 인공지능(AI)라고 하지 않는다. AI에 대한 정확한 정의가 아직 정확하게 없는 만큼, 일단 AI란 ‘알려준 것 이상의 일을 처리할 수 있는 것’이라고 기준을 잡고 이해하는 것이 좋겠다.
우리 주변에서 널리 쓰이는 AI라고 하는 것은 큰 범위에서 널리 쓰이는 경우보다 극히 한정적인 목적을 달성하기 위해 쓰이는 경우가 대부분이다. 하지만 실제로는 AI 기술이 들어있지 않지만 AI 기술을 사용한다고 잘못 선전되는 경우도 많다.
예를 들어...
회계 자료를 입력하면 세금을 자동으로 계산해 주는 세무 프로그램은 AI라고 할 수 없다. 아무리 복잡한 수치를 계산하더라도 그저 세금 계산식에 수치를 넣어 계산하는 것이 불과하기 때문이다. 만약 지금까지 쓴 지출을 파악해서 앞으로 어떻게 써야 할지 조언해 줄 수 있는 기능이 탑재되었거나, 사람의 입력 실수를 찾아내 경고할 수 있는 기능이 탑재된다면 AI라고 할 수 있다.
결혼정보회사에서 단순히 취미나 성격이 똑같은 사람을 찾아서 만남의 기회를 주는 서비스를 제공한다면 그것은 AI라고 할 수 없다. 그러나 지금까지 결혼에 성공한 사람들의 취미나 성격 등의 정보를 활용하여 다각도로 잘 맞을 만한 상대를 확률로 찾아준다면 AI라고 할 수 있다.
어떻게 사물을 인식하는가?
유치원에 다니는 아이 앞에 사과를 가져다 놓고 "이 사물의 이름은 무엇인가?"라고 질문하면 손쉽게 사과라고 대답할 수 있다.
아이는 그것을 어떻게 사과라고 인식할까?
둥그렇고 빨간 물체였기에 사과라고 했을까?
그렇다면 둥그렇고 빨간사물은 모두 사과라고 할 수 있을까?
그렇다면 둥그렇고 빨간색이면 다 사과일까?
자두도 둥그렇고 빨간 색이다.
눈으로 보이는 각기 다른 특징이 있다면 사과는 자두는 사과보다 크다는 점이다.
그렇다면 둥그렇고 빨간색이면서 일정한 크기 이상인 것은 모두 사과일까? 아니다. 작은 새끼 사과일수 도 있다. 새끼사과와 자두를 어떻게 구별해 내야 할까?
단순한 질문이지만 사과와 자두를 구별해 내기 위해선 수많으 질문과 고민이 필요하다. 그러나 아이는 그렇게 어렵지 않게 몇 번의 학습만으로 자두와 사과를 어렵지 않게 구별해 낸다.
0과 1이라는 2진수로 사물을 인식하는 컴퓨터는 어떻게 이것을 구별해 낼까?
모든 것을 IF 형식으로 따질까?
아니다. AI는 이러한 각 사물에 가중치를 놓고 스스로 값을 출력해나가며 정답을 수렴해 나간다. 그것을 AI 중에서도 딥러닝이라고 한다.
딥러닝은 문제를 풀어내는 정밀도가 높다는 장점을 갖고 있다. 그러나 학습하기 위한 데이터가 많이 필요하다는 단점이 있다.
미래에는 어떤 형태로든 AI는 우리의 직업이나 업무에 관계를 맺게 될 것이다. AI가 현재 우리 직업의 많은 부분을 빼앗아 갈 것이라 말하지만 그것에 대해 너무 두려워 할 필요는 없을 것이다. 예전의 것이 사라지만 새로운 것이 나타나기 때문이다. 시대가 발전해나가는 만큼 AI의 개요를 이해하고 AI의 장단점을 알고 있는 정도부터 시작해 나가면 된다.
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