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AI 상식사전

: 인공지능, 전공은 아니지만 궁금했어요

한규동 | 길벗 | 2022년 06월 14일   저자/출판사 더보기/감추기
리뷰 총점9.8 리뷰 21건 | 판매지수 2,070
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품목정보

품목정보
출간일 2022년 06월 14일
쪽수, 무게, 크기 392쪽 | 716g | 152*225*23mm
ISBN13 9791140700073
ISBN10 1140700073

이 상품의 태그

카드 뉴스로 보는 책

책소개 책소개 보이기/감추기

궁금했지만 배우고 싶지는 않았던 인공지능
비전공자도 이해할 수 있도록 상식 수준으로 풀어 설명한다.


2016년 알파고와 이세돌의 대결 이후 인공지능과 딥러닝, 머신러닝이 유행처럼 번지고 있다. 하지만 인공지능이 무엇인지 설명할 수 있는 사람은 드물다. 이 책은 평소 인공지능에 대해 알고 싶지만 깊이 있게 공부하기에는 부담스러웠던 사람들을 위한 책이다. 따라서 복잡한 수식이나 어려운 프로그래밍 용어는 최대한 배제하고 인공지능을 최대한 알기 쉽게 설명한다. 전공은 아니지만 궁금했던 인공지능의 역사부터 인공 신경망, 머신러닝, 딥러닝 등 인공지능과 관련 기술의 개념, 기계 번역에 활용되는 언어 모델, 이미지 처리의 원리 등을 다양한 사례를 사용해 쉽고 재미있게 설명한다. 이 책을 덮는 순간부터 ‘아, 인공지능이요? 존 매카시가 다트머스 회의에서 처음 언급했죠.’라고 여유 있게 아는 척할 수 있다.

목차 목차 보이기/감추기

1장. 인공지능과 나의 삶

01. 이미 내 삶 속에 들어온 인공지능 - 인공지능 활용 사례
02. 인공지능 대 사람 - 대결의 역사
전문가의 조언: 딥블루와 카스파로프의 체스 경기 결과
03. 인공지능 기술 발전에 따른 변화 - 사라지는 일자리, 생기는 일자리
전문가의 조언: 4차 산업혁명 시대, 세계경제포럼과 일자리의 미래 보고서
04. 인공지능은 새로운 전기(電氣) - 일자리 변화의 역사
전문가의 조언: 앤드류 응
전문가의 조언: 4차 산업혁명은 아직 모호한 용어
05. 기술적 실업과 고용 없는 성장 - 일자리 감소에 대한 저항과 우려
06. 매슬로의 욕구 단계설 - 사람의 욕망과 새로운 일자리
07. 내 직업이 인공지능으로 대체될 확률은? - 직업별 대체 가능성
전문가의 조언: 사람의 강점
08. 인공지능 시대의 직업 - 진로 설계
09. 인공지능 시대의 문해력 - 인공지능 리터러시

2장. 인공지능과 사회

01. 인공지능은 공정한가? - 인공지능이 가진 편견
전문가의 조언: 알고리즘, 프로그램, 시스템
전문가의 조언: 블랙박스 알고리즘
전문가의 조언: 오차 행렬
02. 고인을 되살리는 인공지능 - 불쾌한 골짜기
03. 자율주행차의 윤리 - 트롤리 딜레마
04. 인공지능에 오류를 일으키는 방법 - 적대적 공격
05. 무엇이 진짜이고, 무엇이 가짜인가? - 딥페이크
전문가의 조언: 블록체인과 디지털 지문
전문가의 조언: NFT
06. 신뢰할 수 있는 인공지능 - 설명 가능한 인공지능(XAI)
07. 인공지능 추천 알고리즘 - 확증 편향
08. 인공지능의 저작권 - 인공지능의 창작
09. 인공지능의 특허권 - 인공지능의 발명
10. 인공지능이 그리는 미래 세상 - 유토피아 vs. 디스토피아

3장. 인공지능의 개념

01. 인공지능이란? - 인공지능의 개념
02. 시대에 따라 달라지는 인공지능의 개념 - 인공지능 효과
03. 인공지능의 4가지 유형 - 일상생활 속 인공지능 이해하기
04. 인공지능의 개발에 대한 2가지 접근 - 인공지능(AI) vs. 지능 강화(IA)
05. 사람처럼 말하고 행동하는 인공지능 - 약 인공지능 vs. 강 인공지능
06. 인공지능도 생각할 수 있을까? - 튜링 테스트와 중국어 방 논증
07. 다트머스 인공지능 회의 - ‘인공지능’이라는 용어의 탄생
전문가의 조언: 천공카드
전문가의 조언: 인공지능의 선구자들
08. 다트머스 회의 이후 인공지능 연구 방법 - 기호주의와 연결주의
전문가의 조언: 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계
09. 인공지능의 붐과 겨울 - 인공지능에 대한 기대와 실망

4장. 머신러닝의 개념

01. 머신러닝이란? - 머신러닝과 전통적인 프로그램의 차이
02. 머신러닝의 종류 - 지도학습, 비지도학습, 강화학습
03. 머신러닝 지도학습 예시 - 회귀분석과 경사하강법
04. 머신러닝 비지도학습 예시 - 군집
05. 머신러닝 강화학습 예시 - 탁구, 팬케이크, 벽돌 깨기
06. 머신러닝 성능 평가 1- 정확도와 학습 데이터
07. 머신러닝 성능 평가 2 - 정밀도, 재현율, F1 점수
08. 추천 시스템 - 검색에서 추천 중심으로 전환
09. 학습을 너무 많이 하거나 적게 한 상태 - 과적합, 과소적합
10. 생각하는 인공지능 - 머신러닝이 아닌 인공지능을 구현하기 위한 방법

5장. 인공 신경망의 개념

01. 인공 신경망이란? - 인공 신경망의 개념
전문가의 조언: 인공 신경망의 층 수
02. 인공 신경망의 역사 - 초기 한계와 극복
03. 인공 신경망 예시 1 - 숫자, 알파벳 인식
04. 인공 신경망의 블랙박스 특성 - 은닉층의 역할
05. 인공 신경망에서 은닉층의 역할 - 특징 추출
06. 인공 신경망 구조 설계 - 하이퍼파라미터
07. 인공 신경망의 활성화 함수 1 - 뉴런의 활성화 여부 결정
08. 인공 신경망 활성화 함수 2 - 종류 및 역할
09. 인공 신경망 계산 방법 - 순전파
10. 인공 신경망의 학습 방법 - 역전파
11. 인공 신경망 예시 2 - 자율주행차

6장. 딥러닝의 개념

01. 딥러닝이란? - 딥러닝의 등장과 개념
전문가의 조언: 딥러닝 4대 천왕
02. 딥러닝 초기, 성능을 알린 대표적인 사건 - 음성 이미지 분야
03. 대표적인 딥러닝 모델과 응용 - CNN, RNN
04. 딥러닝과 머신러닝의 차이점 - 특징 추출 방식
05. 특징 추출의 어려움 - 딥러닝이 필요한 이유
06. 학습, 재학습 - 끊임없는 인공지능의 학습

7장. 언어 처리의 원리

01. 자연어와 자연어 처리 - 인공지능을 이용한 언어 처리
02. 자연어 처리에 필요한 것 1 - 총론
전문가의 조언: 컴퓨터에서의 문자 표현
03. 자연어 처리에 필요한 것 2 - 워드 임베딩, 단어를 숫자로 표현하는 방법
04. 자연어 처리에 필요한 것 3 - RNN(순환 신경망)
05. 자연어 처리에 필요한 것 4 - 문장을 숫자로 표현하는 방법
06. 자연어 처리에 필요한 것 5 - 언어 모델
전문가의 조언: 예전에 사용했던 언어 모델
07. 기계 번역의 원리 - RNN과 어텐션
08. 사진, 영상 설명을 자동으로 작성하는 원리 - 기계 번역의 원리를 이용
09. 초거대 인공지능 언어 모델 - GPT3
10. 언어 모델의 이해 - 트랜스포머부터 BERT, GPT까지
전문가의 조언: 엘모와 버트

8장. 이미지 처리의 원리

01. 인공지능을 이용한 고양이 인식 - 전통적인 방법, 머신러닝ㆍ딥러닝 이용
02. 이미지 처리를 위한 기본 딥러닝 모델 - CNN
03. 이미지를 인식할 때 인공 신경망에서 하는 일 - 부분에서 전체로 인식 범위 확장
04. 이미지 인식 관련 모델 - 분류, 탐지, 분할
05. 고흐풍의 그림을 그리는 방법 - 뉴럴 스타일 트랜스퍼
06. 가상 모델을 만드는 방법 - GAN

저자 소개 (1명)

만든이 코멘트 만든이 코멘트 보이기/감추기

안녕하세요. 이책의 저자 입니다.
2022-06-26
안녕하세요. 『AI 상식사전』 저자 한규동입니다. 인공지능은 이제 더이상 먼 이야기가 아니라 우리 일상 생활 속에 들어와 있습니다. 매일 휴대폰을 사용하듯이 인공지능과 같이 생활하는 시대가 시작되었습니다. 어떤 직업을 가지고 어떤 일을 하든, 인공지능과의 관련성을 고려해야 합니다. 하지만 인공지능이 무엇인지 파악하기는 여전히 쉽지 않습니다. 인공지능의 실체를 파악하지 못하고 막연한 환상이나 두려움을 느끼는 사람이 많습니다. 이런 이유로 인공지능의 개념과 그 파급효과를 쉽게 전달하는 책을 쓰고 싶었습니다. 쉬우면서도 많은 내용을 담고 있는 책을 쓰고자 노력했습니다. 이 책에서는 인공지능이 나의 삶에 어떤 영향을 미칠 것인지, 우리 사회를 어떻게 바꿀 것인지 살펴보고, 인공지능/머신러닝/딥러닝의 개념을 수식이나 프로그램 없이, 평이한 문장으로 설명하고 있습니다. 아무쪼록 이 책을 통해 독자 여러분들이 인공지능의 실체를 정확히 파악하고 인공지능과 함께 할 자신의 삶을 잘 설계하기를 기대해 봅니다. 독자 여러분! 고맙습니다.

책 속으로 책속으로 보이기/감추기

‘트롤리 딜레마’는 철길에서 공사 중인 여러 명의 인부를 향해 달리는 브레이크가 고장 난 트롤리(전차)와 이 트롤리의 방향을 바꿀 수 있는 변환기가 있을 때 여러 명의 인부를 살리기 위해 변환기를 조작해 다른 철로에 있는 1명의 인부를 희생할 것인지에 대한 이야기입니다. 이 윤리적인 질문에 대한 사고 실험이었던 트롤리 딜레마가 ‘자율주행 자동차’ 개발과 관련해 이슈가 됐습니다. …(중략)… 자율주행 자동차의 알고리즘을 설계해야 하기 때문이죠. 트롤리 딜레마는 2017년에 실제로 실험됐습니다.
--- p.75, 「자율주행차의 윤리 - 트롤리 딜레마」

1950년, 앨런 튜링이 쓴 논문 〈계산 기계와 지능〉은 “기계도 생각할 수 있을까?”라는 질문으로 시작합니다. 과연 기계는 생각을 할 수 있을까요? 그리고 기계가 생각할 수 있다는 것은 어떻게 확인할 수 있을까요? …(중략)… 그리고 이 질문을 대신할 ‘모방 게임’을 제시했습니다. 이것이 바로 오늘날 널리 알려진 ‘튜링 테스트’입니다.
--- p.138, 「인공지능도 생각할 수 있을까? - 튜링 테스트와 중국어 방 논증」

머신러닝 강화학습은 학습에 ‘보상’을 이용합니다. 사리사욕이 없는 인공지능을 대상으로 보상을 통해 학습시킨다는 말이 쉽게 이해되지 않을 것입니다. 인공지능에게 제공하는 보상은 사람의 기준과는 차이가 있습니다. …(중략)… 로봇에게 탁구를 가르칠 때는 먼저 사람이 로봇의 팔로 탁구공을 어떻게 치는지 가르칩니다. 실제로 사람이 로봇의 팔을 들고 탁구를 치며 로봇에게 탁구를 가르치는 것입니다.
--- p.175, 「머신러닝 강화학습 예시 - 탁구, 팬케이크, 벽돌 깨기」

역사적으로 인공지능 발전 초기에는 사람에게 어려운 작업을 구현하는 데 집중했습니다. 당시 인공지능 학자들에게 어려운 작업은 수학 공식을 증명하거나 체스를 두는 것이었습니다. 인공지능이 이러한 것을 잘 할 수 있다면 사람에게 쉬운 걷기나 뛰기, 사람을 인식하고 말하고 번역하는 등의 작업은 아주 쉽게 달성할 수 있을 것이라 생각했습니다. 하지만 우리는 이러한 생각들이 정반대라는 것을 알게 됐죠.
--- p.293, 「특징 추출의 어려움 - 딥러닝이 필요한 이유」

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

아, 인공지능이요?
존 메카시가 다트머스 회의에서 처음 언급했죠.
이제…. 여유 있게 아는 척할 수 있습니다.

자율주행차는 누구한테 운전을 배웠을까?
넷플릭스는 내 취향을 어떻게 알았을까?
내 직업이 인공지능으로 대체될 확률은 얼마나 될까?


궁금했지만, 배우고 싶지는 않았던 인공지능. 비전공자도 이해할 수 있도록 상식 수준으로 풀어 설명합니다.

이 책은 평소 인공지능에 대해 알고 싶지만 깊이 있게 공부하기에는 부담스러웠던 사람들을 위한 것입니다. 인공지능은 이미 우리 삶 속에 깊숙이 들어와 있습니다. 인터넷 쇼핑을 할 때, 자동차 내비게이션을 사용할 때, 기계 번역을 사용할 때 등 일일이 나열하기도 힘듭니다. 인력거가 자동차로 대체되고 사람의 노동이 포크레인으로 대체되는 등 육체 노동이 기계에 대체된 이후 최근에는 사람의 고유 영역으로 여겨지던 정신 노동까지 인공지능에 대체되고 있습니다. 이런 상황에서 일부 사람은 인공지능이 사람을 지배할지 모른다며 두려워하기도 합니다. 하지만 고(故) 이어령 교수는 한 인터뷰에서 “인공지능이 사람을 지배할 것인가?”라는 질문에 말과 사람의 달리기 경주를 예로 들면서 “사람이 말과 직접 경주할 것이 아니라, 말에 재갈을 물리고 올라타서 말보다 나아져야 한다. 따라서 질문을 ‘사람이 만든 인공지능에 사람이 올라탈 수 있느냐, 올라탈 수 없느냐?’로 바꿔야 한다.”라고 말했습니다. 이처럼 인공지능에 관련된 질문을 ‘인공지능을 컨트롤할 수 있는 능력이 있는가?’로 바꾸면 좀 더 구체적이고 생산적인 대답을 할 수 있을 것입니다.

많은 전문가가 “증기 기관, 전기, IT 기술이 그랬던 것처럼 인공지능이 사회 전반을 변화시킬 것”이라고 말합니다. 정보화 시대와 마찬가지로 인공지능의 속성을 더 빨리 파악하고 활용하는 사람이 성공할 확률이 높아졌습니다. 인공지능을 연구하는 직업에 종사하는 사람은 물론, 일반 사람들도 인공지능에 대해 알아야 하는 이유는 바로 이 때문입니다. 직업적으로 직접 관련돼 있지 않더라도 인공지능에 대해 알아야만 곧 펼쳐질 미래를 예측하고 대비할 수 있습니다. 학생, 선생님, 학부모는 학생의 진로와 미래 직업을 계획하기에 앞서 인공지능의 개념과 실체에 대해 이해하고 분석적으로 접근해야 합니다. 직장인과 취업 준비생은 자신의 전문 분야에 인공지능이 어떻게 적용될 것인지를 고민해야 합니다. 더 나아가 모든 사회 구성원이 인공지능이 우리 사회에 미칠 파급 효과를 예측하고 인공지능에 대한 기본 개념과 상식을 갖추기 위해 노력해야 합니다.

추천평 추천평 보이기/감추기

이미 일상에서 누구나 인공지능이라는 용어를 쉽게 사용하고 또 경험하는 세상이 되었지만, 막상 인공지능에 대한 정확한 개념을 아는 사람은 그리 많지 않습니다. 이 책은 인공지능에 대한 개념과 원리, 인공지능이 미래의 사회에 미칠 순기능과 역기능 등에 대해서 알기 쉽게 설명했으므로 진로를 고민하는 학생, 인공지능에 관심 있는 일반인, 인공지능 도입으로 혁신을 꾀하는 의사 결정자가 꼭 필요한 기초 지식을 쌓는 데 유용하게 활용될 것입니다.
- 강경호(한국특허정보원원장)

많은 사람이 알면 알수록 난해해지는 용어 때문에 인공지능을 어렵게 생각하고 곧 흥미를 잃곤 합니다. 이런 면에서 이 책은 일반인이 겪는 고충을 한 번에 해결해 줄 수 있는 도구라고 할 수 있습니다. 저자는 ‘인공지능은 인간의 편견과 편향성을 그대로 학습한다.’라고 지적합니다. 이 말에 우리가 인공지능을 제대로 알아야 하는 이유가 들어 있습니다. 가까운 미래, 인공지능을 편견과 편향으로 가득 찬 존재로 만들어서는 안 될 테니까요. 부디 많은 사람이 이 책을 통해 인공지능에 대해 깨우치기를 바랍니다.
- 배춘식(대구광역시 국장)

인공지능은 무엇이고 어떻게 만들어질까요? 이 책은 우리 주변에서 다양하게 발전하고 있는 인공지능과 그 기반이 되는 기술을 체계적으로 설명함으로써 이 질문에 명확한 해답을 제시하고 있습니다. 독자들은 이 책을 통해 우리 주변에 있는 인공지능의 흥미로운 모습과 그 이면의 기술, 더 나아가 일자리 문제, 편향의 문제 등에 관련된 폭넓은 지식을 얻게 될 것이라 생각합니다.
- 문기환(유엔(UN) 세계지식재산기구(WIPO) 정보국 과장)

언어 모델과 기계 번역 이미지 처리, 가상 모델에 대한 최신의 흐름을 쉽게 설명하고 있으므로 인공지능으로 새로운 시스템을 개발하고자 하는 경영인은 물론 인공지능에 흥미가 있는 일반 독자가 인공지능의 개념을 이해하는데 유용한 길잡이가 될 것입니다.
- 김기범(특허청 정보고객지원국장)

이 책은 인공지능의 위력을 말로만 듣는 데 만족하지 않고 그 속을 또렷하게 들여다 보고 싶은 사람들을 위한 멋진 안내서입니다. 저자는 특허 정보화 분야의 전문가로서 오랫동안 쌓아온 내공을 바탕으로 인공지능이 어떤 원리로 움직이고, 어떤 잠재력이 있으며, 앞으로 어떻게 더 발전할 것인지를 쉽고 깔끔하게 설명합니다. 사람과 인공지능의 관계, 인공지능이 바꿀 사회의 모습에 대한 풍부한 논의도 이 책에서 빠뜨릴 수 없는 부분입니다.
- 홍갑주(부산교육대학교 수학교육과 교수)

회원리뷰 (21건) 리뷰 총점9.8

혜택 및 유의사항?
포토리뷰 AI 상식사전 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 YES마니아 : 로얄 스타블로거 : 골드스타 밀*티 | 2022.08.07 | 추천1 | 댓글0 리뷰제목
이 책의 표지에는 이런 말이 있다. '인공지능, 전공은 아니지만 궁금했어요.' 궁금했지만 본격적으로 배울 생각은 없었고, 그래도 누가 쉽게 알려주면 '아, 그렇구나!'하면서 관심을 가져볼 생각은 있었다. 이 책에서는 말한다. "4차 산업혁명을 질주하는 인공지능 위에 올라타 제대로 활용하기 위해서는 인공지능에 대해 알아야 합니다."라고 말이다. 그러고 보니 이런 나에;
리뷰제목

이 책의 표지에는 이런 말이 있다.

'인공지능, 전공은 아니지만 궁금했어요.'

궁금했지만 본격적으로 배울 생각은 없었고, 그래도 누가 쉽게 알려주면 '아, 그렇구나!'하면서 관심을 가져볼 생각은 있었다.

이 책에서는 말한다. "4차 산업혁명을 질주하는 인공지능 위에 올라타 제대로 활용하기 위해서는 인공지능에 대해 알아야 합니다."라고 말이다.

그러고 보니 이런 나에게 딱 알맞은 책 아니겠는가.

자율주행차는 누구한테 운전을 배웠을까?

넷플릭스는 내 취향을 어떻게 알았을까?

내 직업이 인공지능으로 대체될 확률은 얼마나 될까? (책 뒤표지 중에서)

나 또한 "인공지능, 전공은 아니지만 궁금했어요"를 외치며 이 책 『 AI 상식사전』을 읽어보게 되었다.

이 책의 저자는 한규동. 현재 스위스 제네바의 국제기구에 근무하고 있다. 인공지능 개념과 지식재산 분야의 응용 현황에 대한 강의를 활발히 해 왔으며, 지식재산 분야의 인공지능 관련 국제 논의에도 적극적으로 참여했다. 세계지식재산기구의 인공지능 국제 컨퍼런스에 한국 대표의 자격으로 참여해 발표를 하거나 토론회에 패널로서 참여하기도 했다. 특허 분야 선진 5개국 특허청 모임의 인공지능 태스크 포스 회의에서 '특허행정분야 응용'이라는 주제의 의장을 맡기도 했다. (책날개 발췌)

개인적으로 인공지능을 공부하면서 한국어로 된 교육 자료의 부족함을 느끼던 중 '많은 사람에게 인공지능의 기본 개념을 쉽고 체계적으로 설명할 수 있는 방법은 없을까?'라는 고민을 하게 됐고, 결국 2019년부터 블로그에 글을 쓰기 시작했습니다. 블로그에 인공지능의 개념에 대한 글을 거의 완성했을 무렵 출판사의 연락을 받았습니다. '인공지능에 대해 알고 싶지만, 전공 공부처럼 접근하기는 싫은 사람들을 위한 책을 만들어 보자.'라는 제안은 제가 블로그에 글을 쓰며 추구하던 방향과 일치했습니다. 쉽고 명료한 책을 완성하기 위해 그동안 공부했던 개념을 다시 정리하고 부족한 부분을 보완하는 등 많은 노력을 기울였습니다. (저자의 말 중에서)

이 책은 총 8장으로 구성된다. 1장 '인공지능과 나의 삶', 2장 '인공지능과 사회', 3장 '인공지능의 개념', 4장 '머신러닝의 개념', 5장 '인공 신경망의 개념', 6장 '딥러닝의 개념', 7장 '언어 처리의 원리', 8장 '이미지 처리의 원리'로 나뉜다. 1,2장에서는 인공지능이 개인과 사회에 미치는 영향을 살펴보고, 3장부터 6장까지는 인공지능, 머신러닝, 인공 신경망, 딥러닝의 개념, 7,8장에서는 인공지능의 대표적인 응용 분야인 자연어 처리와 이미지 처리 분야에서 활용되는 인공지능에 대해 설명하고 있다.

이 책은 시작부터 거리감을 좁혀준다.

사람들은 대개 '인공지능'이라고 하면 자율주행, 인공지능 로봇, 인공지능 작곡가, 인공지능 발명가와 같이 거창한 것을 떠올리지만, 우리들은 이미 인공지능과 함께 생활하고 있습니다. 다만 피부로 느끼고 있지 못할 뿐이죠. 우리가 일상적으로 사용하고 있는 인터넷 검색 엔진에도 인공지능이 적용됩니다. (16쪽)

나 또한 '인공지능'하면 거리감 있는 어마어마한 기술들이나, 소설 속에서 만나게 되는 더 발달한 상황을 떠올리게 되는데, 일단 그렇게 뻗어나가는 생각을 현실로 돌려놓으며 이 책은 시작된다.

우리가 일상적으로 사용하는 인터넷 검색이나 내비게이션 기술, 온라인 쇼핑몰에서 상품을 구입하거나 온라인 서점에서 책 구입, 온라인에서 영화나 음악 감상할 때도 인공지능 기술이 사용되는 것이니 이미 익숙한 기술이다.

인공지능은 이미 일상생활 속의 많은 분야에서 활용되고 있다는 것을 인식하며 이 책을 읽어나가기 시작한다.

그리고 일단 거리감을 좁히고 나면 다각도로 각종 인공지능 관련 정보를 얻을 수 있어서 유용하다.

평소 인공지능에 대해 알고 싶지만 깊이 있게 공부하기에는 부담스러웠던 사람들을 위해 최대한 알기 쉽게 추려내어 들려주고 있다.

또한 '책을 써야지'라는 생각으로 써 내려간 것이 아니라, 2019년부터 블로그에 글을 쓰기 시작했고, 그 글들이 출판사의 방향과 맞아떨어져서 이렇게 책을 출간한 것이니, 충분한 시간을 들여 집필과 피드백을 거친 책이라는 것을 알 수 있다.

그저 블로그의 글들을 엮기만 해서 책을 낸 것이 아니라, 다시 다듬고 정리하고 보완하는 등 많은 노력을 기울여서 이 책이 탄생된 것이다.

물론 AI 인공지능 상식사전이라고 해서 아주 쉬운 것이라고 착각하면 안 된다. 워낙 이 분야가 일반인이 이해하기에는 난해한 분야이니 말이다.

하지만 일단 읽어보면 전혀 무슨 말인지 모르겠는 것이 아니라, 개념 정리가 잘 되어 있어서 이 정도면 '아, 이런 의미이구나'라고 짐작하며 읽을 수 있다. 일반인이 읽기에 부담이 덜 한 인공지능 AI 책이라고 할 수 있다.

"아, 인공지능이요? 존 매카시가 다트머스 회의에서 처음 언급했죠."

이제…. 여유 있게 아는 척할 수 있습니다. (책표지 중에서)

이 책은 AI 인공지능에 대해 알고 싶지만 그렇다고 적극적으로 막 알고 싶지는 않은 일반인에게 상식처럼 다가오는 책이다.

이미 우리 일상에 널리 퍼져있는 부분을 우리는 제대로 인식하지 못하고 있었다. 그런데 이 책에서는 그런 부분부터 인식시켜주면서 쉽게 다가갈 수 있도록 도와준다. 개념 정리가 잘 된 AI 책이니, 이 책으로 인공지능에 대한 상식을 넓혀나갈 수 있겠다.


 

출판사로부터 도서를 제공받아 작성한 리뷰입니다

 

 

댓글 0 1명이 이 리뷰를 추천합니다. 공감 1
인공지능 입문 기본서로 아주 제격인듯요 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 j****m | 2022.07.11 | 추천1 | 댓글0 리뷰제목
먼저 책을 받아들고 목차를 처음 읽었을 때 든 생각은 '아, 이 책 작지만 알차게 내용을 담았구나' 하는 점을 느꼈습니다. 비전공자를 타겟으로 하는 도서라서 수식적인 부분이 많고 이해하기 어려운 내용들은 그냥 건너뛰어도 되지 않을까 했는데 역전파 부분에서도 쉽게 잘 풀어놓았더라구요. ML/DL에 흥미가 있어서 인공지능을 탐닉하기 시작하는 분들이 관심 갖는 주제는 대개 컴퓨;
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먼저 책을 받아들고 목차를 처음 읽었을 때 든 생각은 '아, 이 책 작지만 알차게 내용을 담았구나' 하는 점을 느꼈습니다. 비전공자를 타겟으로 하는 도서라서 수식적인 부분이 많고 이해하기 어려운 내용들은 그냥 건너뛰어도 되지 않을까 했는데 역전파 부분에서도 쉽게 잘 풀어놓았더라구요.

ML/DL에 흥미가 있어서 인공지능을 탐닉하기 시작하는 분들이 관심 갖는 주제는 대개 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 추천 시스템을 골자로 할텐데, 자연어 처리와 이미지 인식에 대한 부분도 한 장을 차지하고 자세하게 설명을 하고 있습니다. 특정 부분을 꼭 집어말하기엔 텍스트상 제약이 따르지만, 손글씨를 인식할 때 컴퓨터가 어떻게 이 픽셀 데이터를 가지고 맞는 레이블에 매핑시키는지 처음부터 끝까지 자세하게 서술하는 부분이 인상적이었어요. 다중 분류를 했는데[ 단순히 '2'라는 결과가 나왔다 하고 넘어가는 식의 설명보다, 이러이러해서 가장 높은 확률로 2가 나왔고 실제로 어떤 수치의 확률이 나와서 2라고 판단하게 된 근거다 하는 식으로요. 그래서 갑자기 맥락이 무너지는 듯한 부분도 없고 설명의 시작부터 끝맺음까지 탄탄하다는 말을 하고 싶어요.

하지만 아쉬운 부분도 역시 있었습니다. 아무래도 비전공자분들이 흐름을 캐치했으면 하는 저자의 의도인지 책 초반에서 인공지능이 등장하고 쓰이기까지의 개괄적인 부분이 다소 길어서 지루한 감이 있었습니다. 그래서인지 추천시스템에 대한 파트는 따로 다루지 못하는 점이 아쉬웠고, CNN을 설명하는 부분에서도 앞선 파트들처럼 어떻게 커널을 통과해서 특징 데이터를 얻어내는지(스트라이드, 패딩 등등)에 대한 과정이 보다 구체적이었으면 좋았을 것 같고, 한 획을 그었던 다양한 신경망(알렉스넷, 르넷 등)의 역사와 구조도 몇 페이지 넣어주었으면 하는 아쉬움이 남습니다.

그럼에도, 이 책은 전공자들이 읽어도 이미 알고 있던 부분은 다시 상기시키고, 차마 몰랐던 부분들에 대해서는 쉽게 다가갈 수 있는 그런 길잡이 역할을 할 수 있는 도서임을 확신합니다. 시중에 인공지능에 대해 이리 쉽게 접근할 수 있도록 기술한 책이 과연 얼마나 될지는 서점에서 직접 보시면 더욱 잘 깨닫지 싶네요. 이만 서평을 줄입니다.

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이미 일상이 된 인공지능에 대해 어느 정도 알고 있나요? 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 YES마니아 : 로얄 밸**터 | 2022.07.10 | 추천1 | 댓글0 리뷰제목
<훔치고 싶은 한 문장> 우리들은 이미 인공지능과 함께 생활하고 있습니다. 다만 피부로 느끼고 있지 못할 뿐이죠.   <리뷰> “우리들은 이미 인공지능과 함께 생활하고 있다”라고 한 저자의 첫 문장을 읽으며 미처 생각하지 못했던 사실을 깨달았다. 이미 인공지능을 사용하고 있는데 그런 인공지능을 잘 모르다니? 생각해보면 스마트폰의 내비게이션 앱이;
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<훔치고 싶은 한 문장>

우리들은 이미 인공지능과 함께 생활하고 있습니다. 다만 피부로 느끼고 있지 못할 뿐이죠.

 

<리뷰>

“우리들은 이미 인공지능과 함께 생활하고 있다”라고 한 저자의 첫 문장을 읽으며 미처 생각하지 못했던 사실을 깨달았다. 이미 인공지능을 사용하고 있는데 그런 인공지능을 잘 모르다니? 생각해보면 스마트폰의 내비게이션 앱이나 챗봇도 인공지능인데… 스마트폰보다 월씬 먼저 개발되고 사용되어온 인공지능에 대해 실은 아는 게 별로 없다는 생각이 들었다. 

 

최근에 빅데이터, 데이터 분석, 디지털 전환 등 데이터와 디지털 관련 서적을 대략 100여 권을 읽었다. 그리고 인공지능의 미래, 인공지능 마케팅, R을 활용한 머신 러닝 등 인공지능 관련 책도 읽었다. 그럼에도 불구하고 나는 과학과 기술에 대한 이해도는 전반적으로 낮은 사람이다. 디지털 트랜스포메이션으로 패러다임이 전환되고 있는 이 시점에 시대에 뒤처지지 않기 위해 인공지능에 대해서도 좀 더 체계적인 공부를 하고 싶었다. 디지털 혁신에 대한 큰 그림과 용어에 대해서는 어느 정도 이해하고 이 책을 읽었기 때문에 그동안 부분적으로 파편적으로 이해했던 인공지능에 대해 총체적으로 체계적으로 이해하는 데 도움이 되었다.

 

디지털과 데이터, 그리고 인공지능에 대한 기초 지식이 있는 사람들이 이 책을 읽으면 그동안 궁금했던 인공지능에 대해 책 제목과 같이 상식사전을 접하듯 체계적으로 지식을 습득하는 편리함이 있다. 온라인에 흩어져 있는 수많은 인공지능 자료를 하나씩 찾아서 학습했다면 많은 시간과 노력이 필요했을 것이다. 이 책으로 가볍게 읽어 내려가는 정도로 인공지능에 대한 전반적인 흐름과 모델을 이해할 수 있었다.

 

예를 들어, 검색 엔진의 검색어 추천, 스마트폰 메시지의 단어 추천은 어떻게 이루어질까? 평소에는 그냥 되고 있으니 당연히 되는 줄 알았다. 그런데 이런 서비스에는 인공지능으로 자연어 처리 방법인 ‘언어 모델’이 사용되기 때문에 구현 가능하다는 사실을 이  책을 통해 알았다. 직접 언어 모델로 이런 서비스를 개발할 일은 없지만 평소에 사용하는 기능의 이면에 어떤 인공지능이 사용되고 있는지 알게 되어 상식이 높아지는 느낌이 든다.

 

다만 어떤 주제든 마찬가지이지만 처음 인공지능, 그리고 디지털과 데이터를 접하는 사람이라면 아무리 상식사전이라고 하지만 이 책은 어느 정도의 난이도가 있다. 인공지능에 대한 역사는 그냥 읽으면 되지만 인공지능에 대한 기술적인 내용은 용어부터 구체적인 내용(다양하게 제시된 모델들과 방법들)에 이르기까지 쉽지만은 않다. 이는 어쩔 수 없는 경우라고 생각한다. 어차피 처음 접하는 주제는 다 어려울 수밖에 없기 때문이다. 한 세 번 정도 반복해서 읽으면 이 책 한 권으로도 인공지능에 대해 대체적인 이해를 할 수 있다는 생각이 든다. 상식사전이니 책상에 두고 자주 참고하면 좋을 듯하다.

 

저자가 인공지능 학자였다면 이런 접근이 쉽지 않았을 것 같다. 저자는 인공지능을 어떻게 업무에 활용할 수 있을 것인가에 초점을 맞추어 인공지능을 소개하고 있다. 인공지능의 두려움이나 방법이 아니라 이미 일상화되고 있는 인공지능으로 세상이 변화할 것을 전제로 인공지능의 기본적인 이해를 제공하려는 저자의 생각에 깊이 공감한다. 나 역시 이런 책을 집필할 수 있었을 것 같은데 미처 생각을 하지 못한 점이 아쉽다. 자료 수집과 편집, 그리고 수많은 자료에서 통찰을 얻어내는 능력은 언제나 중요하다는 생각을 하며, 이 책으로 인공지능을 통찰할 수 있어서 독서하는 내내 기쁜 마음이었다.

 

<기억하고 싶은 문장>

p.4. 고 이어령 교수는 한 인터뷰에서 “인공지능이 사람을 지배할 것인가?”라는 질문에 말과 사람의 달리기 경주를 예로 들면서 “사람이 말과 직접 경주할 것이 아니라 말에 재갈을 물리고 올라타서 말보다 나아져야 한다. 따라서 질문을 ‘사람이 만든 인공지능에 사람이 올라탈 수 있느냐, 올라탈 수 없느냐?’로 바꿔야 한다.”라고 말했습니다.

p.16. 우리들은 이미 인공지능과 함께 생활하고 있습니다. 다만 피부로 느끼고 있지 못할 뿐이죠.

p.33. 인공지능 분야에서 가장 유명한 사람 중 하나인 ‘앤드류 응(Andrew Ng)’은 2016년 5월 MIT 테크놀로지 리뷰가 개최한 토론회에서 “인공지능은 새로운 전기다(AI is the New Electricity!).”라고 말했습니다.

p.34. 전기와 인공지능의 공통점은 ‘범용 기술(GPT, General Purpose Technology)’이라는 것입니다. 현재 전기가 쓰이지 않는 산업을 생각할 수 없듯이 인공지능도 앞으로 다른 모든 산업을 변화시킬 것이라는 의미일 것입니다.

p.124. 인공지능이라는 용어가 처음 등장한 것은 1956년 다트머스 회의입니다. 존 매카시(John McCarthy)는 이 회의에서 인공지능을 “지능이 있는 기계를 만드는 과학과 공학"이라고 정의했죠.

p.327. ‘언어 모델(Language Model)’은 단어의 조합으로 구성된 문장이 얼마나 적절한지를 평가하는 방법입니다.

p.327. 언어 모델은 검색 엔진의 검색어 추천, 스마트폰 메시지의 단어 추천 등과 같은 서비스를 구현하는 데 이용되고 있습니다.

 

<함께 읽으면 좋은 문헌>   

인공지능의 미래-상생과 공존을 위한 통찰과 해법들, 제리 카플란 저, 신동숙 역, 한스미디어, 2017.

인공지능 마케팅-인공지능은 어떻게 미래의 마케팅을 장악하는가?, 짐 스턴 저, 김현정 역, 한빛미디어, 2018.

 

 

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평점5점
AI가 뭐냐고 묻는 질문에 대한 답을 할 수 있는 기본 상식 사전
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카**스 | 2022.07.12
평점5점
수학이나 코드가 없어서 쉽게 이해할 수 있고, 부담없이 읽어 볼 수 있습니다.
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k*****e | 2022.07.07
평점5점
이 책 딱 한권이면 AI의 A~Z까지 모두 정복가능!
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코*티 | 2022.07.06
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