웰컴투 인공지능 - 이경미 -

 

요즘 인공지능, ai 관련 키워드가 참 많은 것 같다.

 

신기술 관련된 공부를 따로 하지는 않는데 요즘 위기의식을 느끼면서 ai 관련된 책을 읽어보았다.

 

몇개 검색해보니 표지가 다 읽기 싫게 생겨서, 그나마 제일 입문단계로 보이는 책 하나를 읽었다.

 

저자는 학교에서 학생들을 가르치는 선생님인데, 인공지능 관련된 교육에 있다.

 

그래서 아무래도 다른 책보다는 더 이해하기 쉬우리라 생각했다.

 

책 자체는 최대한 쉽게 설명하게끔 되어 있는데, 용어라던가 원리에 대해 설명한 것들은 어쩔수가 없다. 

 

특별히 책에서 나중에 다시 생각하고 싶은 것들은 많이 없긴 하지만,

 

그래도 이런 리뷰를 남겨두지 않으면 나중에 이 책 내용이 생각나지 않으므로 리뷰를 남겨둬야 한다.

 

짧게 나마 나중에 다시 보면 좋을 부분들을 발췌해본다.

 

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1. 인공지능이란 무엇인가?

- 인공지능이란 무엇인가?

인공지능은 알고리즘 지능이다. 알고리즘이란 '어떠한 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차나 방법'을 말한다.

 

- 인공지능과 관련된 법칙

인텔의 설립자인 고든무어가 반도체 직접회로는 2년마다 2배씩 증가한다는 '무어의 법칙'을 내놓았다. (중략) 인공지능이 잘하는 일은 분류와 추론, 그리고 예측인데, 이것은 수학과 알고리즘의 조합의 결과다.

 

 

2. 인공지능의 역사

- CPU, GPU, NPU로 인공지능 컴퓨터 반도체가 발전하고 있다

CPU는 컴퓨터의 뇌에 해당하는 중앙처리 장치이다.
(중략) GPU는 컴퓨터 그래픽을 처리하는 장치이다.
(중략) NPU는 인공지능 반도체라 불리는 장치이다. 인공지능 연산을 하기 위해서는 많은 수의 합성곱 연산을 해야 하는데, 이를 위해 특화된 연산 장치가 필요하다. 

 

 

3. 인공지능에서 데이터란 무엇인가?

- 정보보다 데이터가 중요한 시대

인공지능을 이해하기 위해서는 우선 빅데이터를 이해해야 한다. 빅데이터는 데이터가 많이 모인 것이다. (중략) 정보란 수많은 데이터 중에서 유의미한 데이터만을 모아 놓은 것이다. (중략) 그런데, 인공지능 사회에서는 이 패러다임이 바뀌었다. 과거 데이터에서 정보를 추출하는 것을 인간이 했다면, 인공지능 사회에는 기계가 대신한다는 것이다. 

 

- 데이터 마이닝, 데이터의 가치를 더해주고 흐름을 연결하며 콘텐츠를 창조한다

데이터 마이닝의 'Mining'은 채굴한다는 의미로 가치 있는 데이터만을 채굴하는 작업이다. (중략) 데이터 마이닝 과정에서 가장 중요한 단계는 문제 해결을 위한 방법과 알고리즘을 적용하는 모델링 단계이다. 마지막 단계는 모델의 결과를 평가한다. 시각화 도구를 이용하여 의사 결정에 적용하는 평가 단계이다. 
 이 중 가장 중요한 단계인 모델링은 연관성 분석, 군집분석, 의사결정 트리와 같은 문제 해결 방법이 있다. 연관성 분석은 맥주와 기저귀와의 연관성을 밝혀 낸 분석 방법으로 유명하다. 대형 마트의 소비자 구매 분석을 통해 사람들이 맥주와 기저귀를 함께 하는 것을 발견하였다. 이를 토대로 두 개의 상품을 묶어서 팔거나 매장의 같은 위치레 배치하자 매출이 증가하였다. 

 

 

4. 인공지능은 어떻게 학습하는가?

- 인공지능이 잘 하는 일은 규칙을 통한 분류, 분석, 예측이다

인공지능의 개념은 세월이 지남에 따라 개념이 발전하여 지금의 딥러닝이 되었다. 인공지능과 머신러닝, 딥러닝은 의미와 범위가 다르고 그 핵심이 다르다. 인공지능은 가장 광의의 개념으로 인간과 같은 판단과 지능 활동을 하는 컴퓨터를 말한다. 머신러닝은 '기계를 학습시키는 알고리즘'이라는 의미에서 머신러닝이라 부른다. 더 나아가 딥러닝은 인간의 신경망을 모방하여 기계를 학습시킨다는 의미에서 협의의 인공지능이라고 할 수 있다. 

 

 

5. 인공지능은 인간의 한계를 넘어서고 있다

- 컴퓨터 비전: 인간의 시력을 넘어서다

컴퓨터 비전은 인간의 눈을 대신하는 기술이다. 도시 곳곳에 설치된 CCTV는 컴퓨터 비전 분석 능력을 통해 출퇴근 시간의 실시간 교통량 정보, 도로의 신호등 체계 관리, 교차로의 시간 분배 등 도로 상황을 실시간으로 모니터링하여 교통 효율을 증대할 수 있다. 
(중략) 중국 기업 메그비는 딥러닝을 이용한 이미지 인식 API 및 솔루션을 제공하는 회사다. 메그비의 대표적인 서비스는 Face++이라는 딥러닝을 이용한 얼굴 인식 솔루션이다. 

 

 

6. 인공지능의 미래는 어떻게 될 것인가?

- 싱귤래리티, 2045년 특이점이 온다

싱귤래리티란 양적으로 팽창하다가 질적으로 도약하는 특정 시점을 말한다. 인공지능이 인간의 지능을 초월하는 시점이라고도 한다. 이를 특이점이라고 부른다. (중략) 이때를 미래학자 레이 커즈와일은 2045년이라고 말했다.

 

- 기본소득제도와 로봇세로 삶을 살아간다

4차 산업 혁명시대로 대표되는 인공지능 시대에는 기본소득 제도가 필수이다. 기본소득제도는 누구에게나 공평하게 조건 없이 매달 현금을 지급하는 제도이다. (중략) 인공지능 사회가 도래하여 인간의 일자리가 사라지면 대부분의 부는 인공지능 기술을 가진 소수의 실리콘밸리 기업에게 돌아간다.(중략) 인공지능은 데이터라는 원유를 통해 발전한다. 데이터를 제공하는 자는 인공지능 기술을 사용하는 사용자이다. 데이터를 무료로 제공받아 수익을 창출하는 기업에게도 데이터세를 부과할 수 있다. 

 

 

7. 인공지능 시대, 무엇을 해야 할까?

- 인공지능 교육

중국 정부는 적극적으로 전 학교에 인공지능 교육과정을 확산시키고 있다. (중략) 중국은 교육 과정에 '안면인식' 기술을 도입했다. (중략) 학생은 직접 인공지능을 다루며 아두이노, 파이썬, 텐서플로 등 다양한 프로그램을 통해 기초부터 고급 과정까지 인공지능 기술을 학습한다. 중국 정부가 유소년기부터 수학, 물리, 화학과 더불어 프로그래밍 기술을 가르친 성과가 나타나고 있다. 

 

- 인공지능 시대, 리터러시가 중요하다

리터러시는 문해력을 말한다. 문해력이란 '글을 읽고 이해할 수 있는 능력'이다. (중략) '인공지능 리터러시'는 지금 우리가 갖추어야 할 능력이라고 할 수 있다. 인공지능 리터러시는 정보 리터러시와 디지털 리터러시를 갖추고 있어야 제대로 활용이 가능하다. 4차 산업혁명에 활용되는 컴퓨터 비전, 빅데이터, 초고속 통신, 플랫폼, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 음성 서비스와 같은 여러 기술들에 대한 이해가 선행되어 있어야 한다. 

 

- 창조할 줄 아는 능력이 인공지능을 이긴다

창의성은 더 이상 특별한 사람만이 갖추어야 할 능력이 아니다. 모든 사람이 갖추어야 할 기본 소양이다. (중략) 이지성 작가는 <에이트: 인공지능에게 대체되지 않는 나를 만드는 법>에서 창의성을 개발하기 위한 첫 번째 방법으로 "디지털을 차단하라"고 제시한다. (중략) 반면, IT 기기를 차단할 줄 아는 사람은 독서와 사색, 예술과 자연, 다른 사람들과 진실된 만남을 통해 인간성과 창의성을 발견하고 강화한다. 이는 공감 능력으로 발전하며 인공지능 시대의 리더가 된다.

 

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책 중간 쯤에 인공지능의 원리에 대해 나오는 부분은 스킵을 했다.

 

결국 이책에서 이야기 하는 것은 마지막 단락인것 같다.

 

인공지능에게 잠식당하지 말고 인간으로서 존엄성을 가지기 위해 해야할 일. 

 

그게 이 책의 메시지 인듯 하다.

 

처음으로 인공지능 관련된 책을 읽었는데 첫 책이긴 하지만, 많이 어렵지 않아서 쉽게 읽을 수 있었다.

 

이 책을 계기로 신기술 관련된 책 몇권 읽어봐야겠다.