품목정보
발행일	2017년 07월 24일
쪽수, 무게, 크기	252쪽 \| 12818815mm
ISBN13	9791185890982
ISBN10	118589098X

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1장 인공지능이란? 1 인공지능과 자연지능 _ 2 지능을 인공지능으로 옮기기 _ 4 인공지능의 대부분은 문제 특화형 지능 _ 6 작은 지능을 하나로 모아도 전체 지능이 되지 못한다 _ 8 뇌란 무엇인가? _ 10 뉴런 _ 12 뉴럴 네트워크 & 딥러닝 _ 14 인공지능의 두 가지 종류 _ 16 학습 _ 17 사회적 지능 _ 18 현실은 만만치 않다 _ 20 우주와 지능은 똑같이 어렵다 _ 22 힘내! _ 24 2장 사회와 역사 속의 인공지능 25 1 특이점 _ 26 2 수확 가속화의 법칙 _ 28 3 다트머스 회의 _ 30 4 전뇌 아키텍처 _ 33 5 자율 주행 _ 36 6 스마트 시티 _ 39 7 사회적 뇌(소셜 브레인) _ 40 8 인공지능과 윤리 _ 42 9 고전적 AI _ 46 3장 학습하고 진화하는 인공지능 51 10 딥러닝 _ 52 11 머신러닝 _ 55 12 비지도 학습의 중요성 _ 58 13 강화 학습 _ 60 14 유전 알고리즘 _ 63 15 인공 생명 _ 66 4장 인간을 넘어선 인공지능 69 16 IBM 왓슨 _ 70 17 알파고 _ 72 18 전문가 시스템 _ 75 19 검색 엔진 _ 78 5장 인간의 뇌를 닮은 인공지능 81 20 딥Q네트워크 _ 82 21 네오코그니트론 _ 85 22 미러 뉴런 _ 88 23 뉴럴 네트워크 _ 90 24 퍼셉트론 _ 93 25 헵의 규칙 _ 95 26 시그모이드 함수 _ 97 6장 빅데이터와 인공지능의 예측 99 27 데이터 마이닝 _ 100 28 협업 필터링 _ 103 29 검색 알고리즘 _ 106 30 최고 우선 탐색 _ 108 31 클라우드상의 인공지능 _ 111 32 스파스 모델링 / 스파스 코딩 _ 114 33 마르코프 모델 _ 115 34 은닉 마르코프 모델 _ 118 35 베이즈의 정리 / 베이지안 네트워크 _ 120 7장 게임 속의 인공지능 123 36 게임 AI _ 124 37 워울프 AI _ 131 38 완전 정보 게임 / 불완전 정보 게임 _ 133 39 게임 이론 / 죄수의 딜레마 _ 136 40 몬테카를로 트리 탐색 _ 139 8장 인공지능의 다양한 형태 143 41 에이전트 지향 _ 144 42 지식 지향 _ 146 43 분산 인공지능 _ 147 44 포섭 구조 _ 149 45 멀티 에이전트 _ 152 9장 수다쟁이 인공지능 155 46 자동 대화 시스템 _ 156 47 인공무능(人工無能) _ 158 48 온톨로지 _ 161 49 시맨틱 _ 163 50 LDA _ 165 51 지식 표현 _ 167 52 자연 언어 처리 _ 168 10장 의사를 결정하는 인공지능 171 53 반사형 AI / 비반사형 AI _ 172 54 의사 결정 알고리즘 _ 173 11장 생물을 모방하는 인공지능 181 55 보이드 _ 182 56 사이버네틱스 _ 184 57 영상 인식 _ 186 58 군집 지능 _ 187 12장 인공지능의 철학적 문제 189 59 인공지능과 자연지능 _ 190 60 심벌리즘과 커넥셔니즘 _ 192 61 튜링 테스트 _ 192 62 프레임 문제 _ 195 63 심신 문제, 심뇌 문제 _ 197 64 강한 AI, 약한 AI _ 199 65 심벌 그라운딩 문제 _ 201 66 중국어 방 _ 202 13장 인공지능이 사용하는 숫자 205 67 경사하강법 _ 206 68 지역 최솟값 _ 208 69 퍼지 이론 _ 208 70 카오스 _ 211 14장 인공지능이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것 215 찾아보기 229

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저자 : 미야케 요이치로(三宅陽一?)

교토대학교에서 수학을 전공했고, 오사카대학교에서 물리학 석사, 그리고 도쿄대학교 공학계열 박사 과정을 수료했다. 디지털 게임 분야의 인공지능을 개발, 연구하고 있다. 국제 게임 개발자 협회(IGDA)의 일본 게임 AI 전문회를 설립했고(회장), 일본 디지털 게임 학회(DiGRA JAPAN 이사), 예술 과학회 이사, 인공지능학회 편집 위원, CEDEC 위원 등을 역임하고 있다.

저자 : 모리카와 유키히토(森川幸人)

1959년 기후현에서 태어났으며, 1983년 쓰쿠바대학교의 예술 전문학부를 졸업했다. 그래픽 크리에이터이자 주식회사 무무의 사장이며, 주로 CG 제작, 게임, 스마트폰 앱 등을 개발하고 있다. 2004년 ‘쿠마우타’라는 게임으로 문화청 미디어예술제 위원 추천상을 받았으며, 2011년 ‘누카카의 결혼’이라는 앱으로 제1회 다빈치 전자서적 대상을 수상했다.

역자 : 김완섭

네덜란드 ITC에서 Geoinformation for Disaster Risk Management 석사 학위를 취득했다. 약 9년간 일본과 한국의 기업에서 IT 및 GIS/LBS 분야 업무를 담당했으며, 일본에서는 세콤(SECOM) 계열사인 파스코(PASCO)에서 일본 외무부, 국토지리정보원 같은 정부기관을 대상으로 한 시스템 통합(SI) 업무를 담당했다. 이후 야후 재팬으로 직장을 옮겨 네비게이션 지도 개발 담당 시니어 엔지니어로 근무했으며, 한국으로 돌아와 SK에서 네비게이션 지도 데이터 담당 매니저로 근무했다. 현재는 싱가포르의 한 국제 연구 기관에서 Technical Specialist로 근무 중이다. 저서로는 《나는 도쿄 롯폰기로 출근한다》가 있으며, 역서로는 《처음 만나는 자바스크립트》, 《그림으로 공부하는 IT 인프라 구조》, 《C# 코딩의 기술 기본편》 등 20여 종이 있다. 블로그를 통해 IT 번역 관련 얘기와 싱가포르 직장 생활을 소개하고 있다.

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인공지능의 과거와 현재, 그리고 미래를 점쳐 보면 인공지능에 대한 막연한 두려움과 기대감이 보다 현실적으로 다가오는 것을 느낄 수 있을 것입니다. ‘인공지능이 사람의 직업을 대체할 것인가?’라는 명제는 우리 모두가 가진 큰 의문점일 것입니다. 이 책은 이 질문에 대한 명쾌한 답을 제시하고 있습니다. 그 답은 이 책을 다 읽으신 분만이 공감할 수 있으리라 생각합니다.
--- p.xiv

자동차의 IT화는 자동차 산업의 차세대 비전입니다. 그리고 자율 주행은 그 근간을 이루는 중요한 기술이지만 구현하기 만만치 않은 것 또한 사실입니다. 차량 내의 IT 시스템과 달리 현실 세계와 연계된 복잡한 인공지능을 요구하기 때문입니다. 이 인공지능 구현을 위해 등장한 것이 딥러닝입니다.
--- p.37

인공지능 분야에서도 개별 인공지능의 다음 단계로 사회적 지성, 커뮤니케이션, 협력 등을 연구하고 있습니다. 하지만 대부분 현상적인 접근법으로 ‘생물은 이렇게 협력한다’라는 것을 흉내 낸 정도에 불과합니다. 특정 공간에 있는 개체 간 물리적인 힘을 가정해서 새의 움직임을 재현한 보이드(Boid, p.182)나 커뮤니케이션 언어를 만들어서 협력하도록 한 멀티 에이전트(multi agent, p.152) 등이 그 예라고 할 수 있습니다. 사회적 뇌 연구가 진행되면 개별 뇌가 타인과 협력하기 위해 어떤 기능을 하는지를 밝혀 낼 수 있으며, 이는 인공지능 개발의 밑거름이 될 것으로 기대하고 있습니다.
--- p.41

머신러닝이란 인공지능의 학습을 말합니다. 머신러닝이라는 용어는 인공지능과 거의 동시에 등장했습니다. 머신러닝의 ‘기계’라는 용어에는 ‘인간의 학습’을 대상으로 한 ‘기계의 학습’이라는 관점이 내포되어 있습니다. 즉, 프로그래머가 만든 것 이상을 할 수 있게 되는 것이 머신러닝의 기준입니다. 또한 머신러닝에는 ‘단순히 프로그래밍된 것이 아니다’라는 의미도 내포되어 있습니다. 다시 말해 기계 자신이 스스로 학습한다는 의미입니다. 여기서 말하는 기계는 당시에는 대형 컴퓨터 같은 기계를 의미했습니다.
--- p.55

또 다른 예를 살펴볼까요. 대전 격투 게임을 생각해 봅시다. 사람이 조작하는 캐릭터와 인공지능이 조작하는 캐릭터를 대결시킵니다. 처음에는 인공지능은 즉흥적으로 발차기, 펀치, 빔 등을 이용해 공격합니다. 보상은 플레이어의 체력이 얼마나 저하되느냐 하는 것입니다. 상태는 플레이어와의 거리, 자신과 플레이어의 속도입니다. 인공지능은 처음에는 즉흥적으로 공격하기 때문에 플레이어에게 거의 타격을 주지 못하지만, 몇 번이고 싸우다 보면 플레이어에게 타격을 주는 횟수가 늘어나게 됩니다. 인공지능은 이것을 기억해 둡니다. 이 과정을 계속 반복하면 어떤 상태일 때 어떤 행동을 하면 플레이어의 체력을 줄일 수 있는지 학습하게 됩니다. 이것이 강화 학습입니다.

--- p.61

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