품목정보
발행일	2022년 05월 04일
쪽수, 무게, 크기	252쪽 \| 15221516mm
ISBN13	9791191600742
ISBN10	1191600742

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카드 뉴스로 보는 책

CHAPTER 1 | 인공지능을 두려워하는 이유 1 1-1 왜 인공지능을 두려워할까요 3 CHAPTER 2 | 인공지능의 정체 9 2-1 무엇을 할 수 있어야 인공지능이라고 부를 수 있을까요 11 2-2 인공지능이 생각하기에 합리적인 것은 무엇일까요 17 2-3 인공지능은 어떻게 해서 최고의 한 수를 선택할까요 20 2-4 인공지능은 어떻게 해서 실패로부터 배우는 것일까요 24 2-5 인공지능에게는 왜 대량의 데이터가 필요할까요 30 COLUMN 인공지능 화가와 뮤지션이 탄생할 것인가 34 CHAPTER 3 | 인공지능은 어떻게 진화해 왔을까요 35 3-1 인공지능이 왜 지금 주목받는 것일까요 37 3-2 인공지능 연구가 급속히 확대되고 있다고 할 수 있는 근거는 무엇일까요 39 3-3 예전의 인공지능은 어떤 것이었을까요 43 3-4 옛날과 오늘날에 인공지능의 차이점은 무엇일까요 49 3-5 머신러닝이란 무엇인가요 53 CHAPTER 4 | 인공지능은 인간과 어디까지 가까워질 수 있을까요 59 4-1 인공지능은 사람의 마음을 이해할 수 있을까요 61 4-2 인공지능이 쓴 글에서 지성이 느껴지는 이유는 무엇일까요 65 4-3 인공지능이 똑똑해지는 데 사람의 지식이 도움을 줄 수 있을까요 67 CHAPTER 5 | 인공지능은 틀릴 수 있다 71 5-1 인공지능은 어떨 때 틀리는 걸까요(첫 번째) 73 5-2 인공지능은 어떨 때 틀리는 걸까요(두 번째) 77 COLUMN 높은 표현 능력을 가진 딥러닝 모델 80 5-3 인공지능은 어떨 때 틀리는 걸까요(세 번째) 81 5-4 인공지능은 어떨 때 틀리는 걸까요(네 번째) 85 COLUMN 과학습의 처리 방법 88 5-5 인공지능이 내린 답을 믿어도 될까요 89 CHAPTER 6 | 인공지능 내부에 잠재된 악의란 무엇일까요 95 6-1 인공지능을 속일 수 있다는 것이 사실일까요 97 COLUMN 딥페이크 기술의 순기능 107 6-2 인공지능이 사람을 차별한다는 게 사실인가요 108 6-3 인공지능의 예측이나 결정을 믿을 수 있게 하려면 무엇이 필요할까요 114 6-4 인공지능은 어떻게 해서 예측이나 결정의 근거를 설명할 수 있을까요 118 6-5 인공지능의 예측이나 결정을 믿을 수 있게 하려면 설명 이외의 다른 방법도 있을까요 124 CHAPTER 7 | 앞으로의 인공지능은 어떻게 될까요 129 7-1 인공지능이 감정을 갖게 된다는 게 사실인가요 131 7-2 인공지능이 인공지능을 만든다는 게 무슨 뜻인가요 135 7-3 인공지능끼리 바둑을 두면 어떻게 되는 건가요 142 7-4 인공지능은 어떻게 진짜 같은 가짜 영상을 만드는 걸까요 146 7-5 인공지능은 어떻게 불량품을 찾아낼까요 150 CHAPTER 8 | 인공지능 연구의 최전선 153 8-1 인공지능 연구가 급속도로 진행되고 있는 이유를 알려 주세요 155 8-2 인공지능 연구를 이끌어 나가고 있는 나라는 어디일까요 161 8-3 인공지능 연구의 최신 동향을 알고 싶으면 어떻게 해야 하나요 168 8-4 인공지능 연구의 성과는 어떻게 평가되나요 175 8-5 인공지능 연구가 당면한 과제는 무엇일까요 179 CHAPTER 9 | 인공지능을 잘 다루려면 183 9-1 인공지능 프로젝트에 도전하려면 어떤 것에 주의해야 할까요 185 9-2 인공지능 프로젝트에서 차별화할 수 있는 포인트를 알려 주세요 189 CHAPTER 10 | 인공지능 투자를 성공적으로 이끌어 가려면 195 10-1 어떤 영역의 인공지능에 투자해야 할까요 197 10-2 인공지능 비즈니스에 도전하려면 어떤 것에 주의해야 할까요 201 CHAPTER 11 | 가까운 미래의 인공지능은 어떻게 될까요 207

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인공지능의 정의는 어디에 초점을 맞추느냐에 따라 해석이 다르기 때문에 누구에게나 공통으로 적용될 정의는 존재하지 않습니다. 심리학자, 사회학자, 철학자, 수학자 등 분야마다 각각 생각하는 정의가 다릅니다. 하지만 그렇게 해서는 논의가 진전되지 않으므로 공통의 밑바탕이 되는 기초를 정리해 보겠습니다.
--- p.11

인공지능은 지금까지 다양한 기술이 유행을 반복하며 발전해 왔음을 알 수 있습니다. 인공지능을 이해하려면 어떻게 구성되어 있는가(How)보다는 어떻게 행동하는가(What)에 주목해야 한다고 할 수 있습니다. 10년 후의 인공지능은 지금의 인공지능과 전혀 다른 구조를 하고 있을 것이 분명하기 때문입니다.
--- p.42

이미지 인식을 예로 들면 동물의 레이블을 학습시킨 인공지능은 자동차 이미지처럼 학습에 사용하지 않은 입력이 있으면 이미 학습한 동물의 레이블(들고 있는 선택지)을 통해 차를 동물로 인식하려고 합니다. ‘주어진 데이터에 대해 어떤 결과를 낼 수 있으면 된다’고 하는 목적 함수에서만 학습하고 있는 경우, 모르는 입력이라는 것은 존재하지 않기 때문에 이런 문제가 일어납니다.
--- p.87

이로 인해 인공지능의 내부는 자동으로 설정된다고 자칫 착각하기 쉬운데, 무슨 일이 있어도 사람이 설정해야 하는 부분이 존재합니다. 이것을 하이퍼파라미터(hyperparameter)라고 부릅니다. 예를 들어, 딥러닝에서는 층(layer)의 깊이나 뉴런의 수 등이 해당됩니다. 좀 더 비유하자면 인공지능의 설계도 같은 것으로서, 학습하는 방법은 같더라도 이 하이퍼파라미터가 다르면 인공지능의 퍼포먼스도 달라집니다.
--- p.136

하나는 안전 성능이 100%가 아니라는 것입니다. 캘리포니아에서 실제로 일어난 사고를 예로 들겠습니다. 자율 주행 자동차는 도로 위에 흰 선을 인식해서 주행합니다. 어느 날 공사로 인해 차선이 임시로 변경되었습니다. 다만 도로 위의 흰 선은 수정되지 않고 그대로였기 때문에 자동차가 엉뚱한 곳으로 돌진해 버렸습니다. 자율 주행 인공지능이 공사로 인한 차선 변경 사례를 제대로 학습하지 않았던 것이 원인으로 알려져 있습니다.

--- p.204

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