[책리뷰] 전공이 아니라도 도움 되는 AI상식사전
인공지능 전성시대입니다. 빅데이터도 이제는 흔한 키워드가 되었고, 창업으로 주목을 받고 지원을 받고 싶다면 AI와 사업의 연결고리를 만들어야 하지요. 많은 기업에서 AI를 도입하기 위해 안간힘을 쓰다 보니 직장인에게도 친숙한 단어가 되었습니다. 인공지능이 사람의 명령을 듣지 않고 인간을 지배하려 하는 영화를 본 적이 있는데요. 인공지능이 고도로 발전하면 인간은 일자리를 잃고 심지어는 지배를 당할 수도 있는 걸까요?
AI는 이제 일상에서 흔하게 들리는 단어입니다. 그럼에도 우리는 인공지능이 무언지, 우리 삶에 어떤 영향을 끼치고 있는지 잘 알지 못하지요. 머신러닝과 딥러닝의 차이점이 무엇인지도 종종 헷갈립니다. AI 분야는 본격적으로 공부하려면 굉장히 복잡하고 어렵습니다. 그래서 이 책의 표지에 쓰인 말처럼 '여유 있게 아는 척할 수 있는 정도'의 상식을 기르기 위해 완독을 했습니다.
AI상식사전을 집필한 한규동 작가님은 무려 스위스 제네바의 국제기구에서 근무하고 계시는데요. 한 때 해외에서 일하는 것을 꿈꿨던 제 버킷리스트를 실현한 분이십니다. IT 분야에 근무하면서 인공지능에 대한 연구를 꾸준히 하고 계십니다.
이미 우리 삶에는 인공지능이 쓰이고 있어요. 검색 사이트에 원하는 단어를 입력하면 자동완성 기능으로 관련 단어를 추천해주는데요. 이런 추천 검색어는 인공지능 기술 중에서 자연어 처리라는 개념이 들어가 있습니다. 쇼핑을 할 때 내가 관심 있어하는 상품을 추천해주는 기술도 있고, OTT 서비스를 이용할 때 내가 좋아할 만한 영상을 추천해주는 기술에도 인공지능이 들어있어요.
컴퓨터를 사용하면서 엑셀이든, 계산기 등 어떤 계산을 할 때 우리는 PC에서 나온 결과를 믿어요. 직접 계산하는 것보다 훨씬 빠르고 정확한 결과를 준다고 믿고 있지요. 하지만 인공지능은 인간의 사고와 결과물을 학습하기 때문에 우리가 원하는 결과와 다른 값을 내놓을 수도 있습니다.
2015년의 일이지만 구글의 서비스에서 흑인에 대한 학습 데이터가 부족해서 사람의 얼굴을 보고 고릴라로 분류하는 사고도 있었다고 해요.
책을 읽으면서 주요 용어에 대해서는 다시 한번 기억을 하고 넘어가는 게 좋겠다고 생각했습니다.
인공지능: 인간만 할 수 있던 일을 기계가 할 수 있도록 구현하는 과학 기술 - 124p
머신러닝: 컴퓨터가 명시적으로 프로그램되지 않고서도 학습할 수 있는 연구 분야 - 160p
(사람이 기본적인 준비를 하면, 인공지능 알고리즘이 데이터를 학습해서 규칙을 도출)
딥러닝: 인공 신경망 기반의 머신러닝 구현 방법 - 268p
(딥러닝은 머신러닝의 한 분야)
'역 튜링 테스트'라는 개념은 처음 들었는데요. 이미 실생활에서 봤던 기능이라는 점에서 놀랐습니다. 역 튜링 테스트는 기계가 사람을 상대로 기계인지, 사람인지를 판별하는데요. 인터넷을 하다 보면 '캡차'라는 서비스를 경험한 적이 있으실 거예요. 사진들 중에서 자동차가 있는 이미지를 클릭하세요 또는 도시 사진 중에서 신호등이 있는 이미지를 선택하세요와 같은 기능입니다. 사람이 정상적으로 이미지를 선택하면 다음 단계로 넘어가면서 서비스를 이용할 수가 있게 돼요.
AI 이론에 대해 설명하는 파트는 난이도가 있었지만 전반적인 흐름을 이해한다는 마인드로 접근하니 콘셉트만 잡고 다음 페이지로 넘어갈 수가 있었습니다.
인공지능이 발전할수록 지금까지는 인간이 해왔던 일 중에서 단순 업무를 대체할 가능성이 높아져요. 당장 인공지능과 관련된 일을 하지 않더라도 미리 관심을 가지고 공부를 해두면 분명 큰 도움이 될 거라 확신합니다.
ps. 대학 졸업과 함께 공부는 끝나길 바랐지만 이제는 슬프게도 일도 하고 공부도 해야 하네요.
본 리뷰는 도서를 제공받아 개인적인 감상을 토대로 작성되었습니다.
