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품목정보
| 발행일 | 2022년 08월 25일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 432쪽 | 760g | 153*225*27mm |
| ISBN13 | 9791163430438 |
| ISBN10 | 1163430439 |
비즈니스 관점으로 꿰뚫은 거의 모든 인공지능
: 인공지능이 만들어내는 ‘새로운 부의 지도를 읽다!’
문용석 저
|
스마트비즈니스
|
2022년 08월 25일
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- eBook
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생각이 너무 많은 어른들을 위한 심리학 (10만부 돌파 기념 스페셜 에디션)
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저자 소개 (1명)
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“인공지능 개발자에게 인공지능을 가장 먼저 테스트하고 싶은 대상이 게임이다. 명확하고 공평하게 주어진 룰 안에서 인간과 경쟁하는 것만큼 ‘만들어진 지능’을 시험해보기 좋은 무대는 없을 것이다. 따라서 게임은 오랫동안 인공지능의 성능을 측정하기 위한 지표 역할을 해왔다.”
“가장 놀라운 것은 인공지능의 진화 속도다. 알파고 개발이 시작된 2014년부터 인간과의 바둑 경쟁이 무의미해진 2017년까지 3년이 채 걸리지 않았다. 범용성을 갖춘 대표적인 보드 게임 인공지능으로 진화하는 데에는 3년 반이면 족했다. 전략 게임이나 생물학으로의 확장은 어떤가. 단 2년 만에 사람의 능력을 넘어서는 정도의 진화를 마무리했다.”
“인공지능으로 인한 일자리 위협은 화이트칼라와 블루칼라, 고숙련공과 미숙련공을 가리지 않고 전 방위적으로 나타날 가능성이 크다. 심지어 인공지능을 개발하는 개발자의 업무도 대체될 수 있다는 예측까지 나오고 있다.”
“인공지능의 침투 속도는 분야에 따라 다르게 나타난다. 일부를 제외하고 인공지능에 의한 전면적인 교체까지는 시간이 걸린다. 그보다는 인공지능의 협업 레벨 1에서 레벨 4까지 점진적으로 진행되면서, 전체적인 인력 규모를 점차 줄여갈 것이다. 이런 중간 지대의 시간이 얼마나 지속될 것인지는 분야별 기술적 성숙도 및 법과 제도, 사회적 합의 등에 따라 달라질 가능성이 크다. 인공지능과 인간이 공생, 공조하는 이 기간 동안 인공지능을 활용하는 능력이 개인과 기업 혹은 국가의 성패를 좌우할 것이다.”
“데이터를 학습하는 딥러닝은 다소의 차이는 있겠지만, 태생적으로 편향성을 가질 수밖에 없다. 데이터를 수집하는 과정과 데이터 접근성의 차이 등에 의해 자연스럽게 데이터의 편향을 가져올 수 있기 때문이다. 편향된 데이터 세트로 학습한 인공지능은 편향된 결과를 낼 수밖에 없는 것이다.”
“딥러닝 혹은 심층 신경망(Deep Neural Network)은 사람의 뇌를 모방한 인공 신경망 기술의 일종으로, 현재의 인공지능 혁명을 가능케 한 기술이다. 딥러닝과 더불어 초거대 인공지능 기술은 ‘지능’이라는 전체 그림을 채워 넣기 위해 미지의 부분을 찾아가는 기술적 오디세이다.”
“튜링 테스트는 찬반 의견이 있음에도 인공지능 연구자들이 도달하려는 목표가 되었다. ‘통신망을 통해 컴퓨터와 대화하면서 자신의 대화 상대가 사람인지 기계인지 구별하지 못하면, 그 컴퓨터는 지능이 있는 것으로 간주한다’라는 것이다.”
“기호주의는 모든 지식을 기호화하고, 기호 간의 규칙을 프로그램화 하는 방식이다. 기호주의는 자연어 이해와 번역, 이미지 분류 등에서 오랜 연구가 이루어졌지만, 외부에서 인정할만한 충분한 결과를 만들어내지는 못했다. ‘인공지능 기술의 겨울’을 맞게 된 결정적 이유다. 거창한 약속과 높은 기대, 기술적 한계와 결과에 대한 실망의 반복적인 사이클. 이것이 인공지능의 겨울을 가져다준 본모습이었다.”
“IBM의 아서 사뮤엘은 1959년에 머신러닝(Machine Learning)이라는 용어를 최초로 만들어냈다. ‘코드로 정의되지 않은 동작을 실행하는 능력’, 즉 학습을 통해 기계 스스로 성장하는 능력을 연구하는 새로운 분야의 탄생이었다.”
“합성곱 신경망은 기존 방식과 달리 사람들이 보는 방식을 모방하려 했다. 화소 대신 색이나 형태 등 이미지가 가지고 있는 부분적인 특징들을 우선적으로 검출하고 이들을 통합해 이미지 전체를 인식하려는 접근법이었다.”
“인공지능은 알고리즘이 제시한 결과에 대해 이유를 설명하지 못한다. 알고리즘의 결정에 의문을 가져도 이의 제기는 거의 불가능한 블랙박스다. 단지 확률적 판단에 불과함에도 ‘신탁’의 예언처럼 인공지능의 결정을 받아들여야 하는 것이다. 인과관계를 설명하지 못하는 인공지능의 기술적 한계 때문이다.”
“인공지능은 강력한 차별화 도구가 되어야 한다. 기존 제품이나 서비스에서 달성하지 못했던 기능이나 성능의 구현을 가능하게 하는 차별적 가치를 극대화할 수 있어야 한다. 또한 인공지능은 집중화된 시장을 공략할 수 있어야 한다. 개인화가 가능한 반면 일반화하기 힘든 사업적 특성 덕분에, 인공지능은 이 전략에 가장 특화된 도구일 수 있다. 결국 인공지능 비즈니스는 집중화된 시장에서 발군의 차별적 역량을 보일 수 있는 비즈니스가 되어야 한다.”
“가장 놀라운 것은 인공지능의 진화 속도다. 알파고 개발이 시작된 2014년부터 인간과의 바둑 경쟁이 무의미해진 2017년까지 3년이 채 걸리지 않았다. 범용성을 갖춘 대표적인 보드 게임 인공지능으로 진화하는 데에는 3년 반이면 족했다. 전략 게임이나 생물학으로의 확장은 어떤가. 단 2년 만에 사람의 능력을 넘어서는 정도의 진화를 마무리했다.”
“인공지능으로 인한 일자리 위협은 화이트칼라와 블루칼라, 고숙련공과 미숙련공을 가리지 않고 전 방위적으로 나타날 가능성이 크다. 심지어 인공지능을 개발하는 개발자의 업무도 대체될 수 있다는 예측까지 나오고 있다.”
“인공지능의 침투 속도는 분야에 따라 다르게 나타난다. 일부를 제외하고 인공지능에 의한 전면적인 교체까지는 시간이 걸린다. 그보다는 인공지능의 협업 레벨 1에서 레벨 4까지 점진적으로 진행되면서, 전체적인 인력 규모를 점차 줄여갈 것이다. 이런 중간 지대의 시간이 얼마나 지속될 것인지는 분야별 기술적 성숙도 및 법과 제도, 사회적 합의 등에 따라 달라질 가능성이 크다. 인공지능과 인간이 공생, 공조하는 이 기간 동안 인공지능을 활용하는 능력이 개인과 기업 혹은 국가의 성패를 좌우할 것이다.”
“데이터를 학습하는 딥러닝은 다소의 차이는 있겠지만, 태생적으로 편향성을 가질 수밖에 없다. 데이터를 수집하는 과정과 데이터 접근성의 차이 등에 의해 자연스럽게 데이터의 편향을 가져올 수 있기 때문이다. 편향된 데이터 세트로 학습한 인공지능은 편향된 결과를 낼 수밖에 없는 것이다.”
“딥러닝 혹은 심층 신경망(Deep Neural Network)은 사람의 뇌를 모방한 인공 신경망 기술의 일종으로, 현재의 인공지능 혁명을 가능케 한 기술이다. 딥러닝과 더불어 초거대 인공지능 기술은 ‘지능’이라는 전체 그림을 채워 넣기 위해 미지의 부분을 찾아가는 기술적 오디세이다.”
“튜링 테스트는 찬반 의견이 있음에도 인공지능 연구자들이 도달하려는 목표가 되었다. ‘통신망을 통해 컴퓨터와 대화하면서 자신의 대화 상대가 사람인지 기계인지 구별하지 못하면, 그 컴퓨터는 지능이 있는 것으로 간주한다’라는 것이다.”
“기호주의는 모든 지식을 기호화하고, 기호 간의 규칙을 프로그램화 하는 방식이다. 기호주의는 자연어 이해와 번역, 이미지 분류 등에서 오랜 연구가 이루어졌지만, 외부에서 인정할만한 충분한 결과를 만들어내지는 못했다. ‘인공지능 기술의 겨울’을 맞게 된 결정적 이유다. 거창한 약속과 높은 기대, 기술적 한계와 결과에 대한 실망의 반복적인 사이클. 이것이 인공지능의 겨울을 가져다준 본모습이었다.”
“IBM의 아서 사뮤엘은 1959년에 머신러닝(Machine Learning)이라는 용어를 최초로 만들어냈다. ‘코드로 정의되지 않은 동작을 실행하는 능력’, 즉 학습을 통해 기계 스스로 성장하는 능력을 연구하는 새로운 분야의 탄생이었다.”
“합성곱 신경망은 기존 방식과 달리 사람들이 보는 방식을 모방하려 했다. 화소 대신 색이나 형태 등 이미지가 가지고 있는 부분적인 특징들을 우선적으로 검출하고 이들을 통합해 이미지 전체를 인식하려는 접근법이었다.”
“인공지능은 알고리즘이 제시한 결과에 대해 이유를 설명하지 못한다. 알고리즘의 결정에 의문을 가져도 이의 제기는 거의 불가능한 블랙박스다. 단지 확률적 판단에 불과함에도 ‘신탁’의 예언처럼 인공지능의 결정을 받아들여야 하는 것이다. 인과관계를 설명하지 못하는 인공지능의 기술적 한계 때문이다.”
“인공지능은 강력한 차별화 도구가 되어야 한다. 기존 제품이나 서비스에서 달성하지 못했던 기능이나 성능의 구현을 가능하게 하는 차별적 가치를 극대화할 수 있어야 한다. 또한 인공지능은 집중화된 시장을 공략할 수 있어야 한다. 개인화가 가능한 반면 일반화하기 힘든 사업적 특성 덕분에, 인공지능은 이 전략에 가장 특화된 도구일 수 있다. 결국 인공지능 비즈니스는 집중화된 시장에서 발군의 차별적 역량을 보일 수 있는 비즈니스가 되어야 한다.”
--- 본문 중에서
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