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이것이 인공지능이다

: 하룻밤에 읽는 AI(인공지능)의 모든 것!

도서 제본방식 안내이동
리뷰 총점9.3 리뷰 39건 | 판매지수 16,332
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품목정보

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출간일 2020년 07월 24일
쪽수, 무게, 크기 196쪽 | 340g | 146*209*16mm
ISBN13 9791188977529
ISBN10 1188977520

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카드 뉴스로 보는 책

책소개 책소개 보이기/감추기

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인공지능 파도가 오고 있다!
AI를 이끌어가는 기업 CEO가 생생한 예시를 통해 쉽게 설명한다!
인공지능 시대를 준비하고 살아가야 할 인재들이 머리맡에 두고 읽어야 할 책!


컴퓨터의 시작은 약 70여 년 앨런 튜링 박사가 만든 튜링 기계에서 시작되었다. 그는 제2차 세계대전에서 독일군의 암호체계인 에니그마(Enigma)를 해독하는 데 공헌하기도 했다. 그의 튜링 기계의 개념은 컴퓨터의 시작이자 인공지능 기술의 발전을 가져다주었다. 지난 시간 동안 인공지능 기술은 꾸준히 발전했다. 사람들은 이 기술에 열광했고 쉽게 실망하기도 했다. 그러나 현재는 인공지능 기술이 급격하게 발전했다고 말하기보다는 사람들의 생각과 기대, 인식이 달라졌다고 보는 게 맞는 말일 것이다. 인공지능 시대가 온다고 해서모두 컴퓨터 학원이나 대학원을 다니며 개발에 몰두해야 하는 것은 아니다. 플랫폼을 만드는 사람이 되기보다는 그것을 잘 활용할 줄 아는 사람이 되어야 한다. 인공지능 파도가 다가오고 있다. 파도의 크기가 점점 더 커져서 쓰나미처럼 우리 삶의 많은 것들을 바꿀 것이다. 파도에 빠져서 죽느냐, 서핑을 즐기며 가 보지 못했던 세계로 나아가느냐 하는 것은 자신의 선택에 달려 있다. 인공지능 파도 위에서 신나게 놀기 위해서는 어떻게 해야 하는지 이제부터 알아보자.

목차 목차 보이기/감추기

프롤로그 4

PART.1 인공지능 파도가 오고 있다
01 20세기 말 인터넷 광풍과 인공지능 시대의 데자뷔 15
02 오히려 늘어난 종이 소비량 22
03 IT와 DT를 다 알지 못해도 괜찮다 25
04 빅데이터가 필요한 이유 34
05 빅데이터가 아니라 올데이터 40
06 떼려야 뗄 수 없는 빅데이터와 인공지능 46

PART.2 인공지능 파도에 발을 담그자
01 스타벅스와 인공지능 61
02 스포츠를 알면 인공지능이 보인다 66
03 인공지능은 어떻게 똑똑해지는가? 71
04 인공지능은 0원? 80
05 인공지능과 통계의 차이점 83
06 인공지능의 적용과 성과 평가 90
07 인공지능의 성과를 평가할 때 유의할 점 101
08 인공지능과 보헤미안 랩소디 110
09 인공지능의 오남용 116

PART.3 서핑을 잘하기 위한 유연성 기르기
01 빅데이터와 축구 125
02 커피 마실래? 녹차 마실래? 132
03 고정관념에서 벗어나야 인공지능을 제대로 쓸 수 있다 140
04 인간적인 오류의 가치 144
05 삶의 마지막을 향해 148

PART.4 인공지능과 동행하기
01 인공지능 초간단 사용설명서 157
02 인공지능을 활용하는 4가지 방법 163
03 회사에 인공지능 전담팀 만들기 173
04 인공지능을 제대로 이해하고 활용하는 회사 만들기 177
05 인문학을 알아야 인공지능도 발전한다 185

에필로그 190

참고문헌 194

저자 소개 (1명)

만든이 코멘트 만든이 코멘트 보이기/감추기

안녕하세요. 이책의 저자 입니다.
2020-07-16
안녕하세요, 이 책의 저자 김명락입니다. 인공지능에 대한 남의 사례들을 모은 후 편집하여 제시하는 것보다는 지난 5년 동안 인공지능 개발 회사를 만들고 운영하면서 인공지능과 관련하여 직접 보고 겪은 실질적인 얘기들을 썼습니다. 인공지능을 개발하는 전문 개발자들을 위한 기술적으로 어려운 얘기보다는 보통 사람의 눈높이에서 인공지능을 어떻게 이해하고 활용하면 좋을지 쉽게 설명하려고 노력했습니다. 이과적 이성을 기반으로 논리적으로 전개되는 얘기들을 문과적 감성과 통찰력을 가지고 풀어내기 위해 많은 애를 썼습니다. 이 책을 읽어 보시고 제가 놓쳤던 부분이나 부족했던 부분들에 대한 의견을 가감 없이 한줄평으로 남겨주시거나 이메일로 보내주시면 다음에 인공지능에 대한 책을 다시 쓸 때 최대한 적극적으로 반영하겠습니다. 항상 기술을 만드는 사람들이 아니라, 기술을 이해하고 활용하는 보통의 사람들에 의해서 세상은 좀 더 좋은 방향으로 바뀌어 왔습니다. 이 책을 읽고 각자의 관점에서 인공지능을 다르게 이해하고 다른 모습으로 활용하여 세상을 좀 더 좋은 곳으로 바꾸는 일을 앞으로 하시는데 이 책이 작은 도움이 되었으면 합니다. 감사합니다. 이메일 endbase@naver.com 유튜브 youtube.com/ChoRockAI 블로그 blog.naver.com/endbase 회사 홈페이지 www.chorock.co.kr

책 속으로 책속으로 보이기/감추기

지난 시간 동안 인공지능 기술은 꾸준히 발전했다. 사람들은 이 기술에 열광했고 쉽게 실망하기도 했다. 그러나 현재는 인공지능 기술이 급격하게 발전했다고 말하기보다는 사람들의 생각과 기대, 인식이 달라졌다고 보는 게 맞는 말일 것이다. 인공지능시대가 온다고 해서 모두 컴퓨터 학원이나 대학원을 다니며 개발에 몰두해야 하는 것은 아니다. 플랫폼을 만드는 사람이 되기보다는 그것을 잘 활용할 줄 아는 사람이 되어야 한다.
--- p.16

인공지능이 세상을 바꾸고, 긍정적인 방향으로 활용되느냐 그렇지 않느냐는 그 기술을 개발하는 사람들의 손에 달린 것이 아니라 그것을 이해하고 활용하는 평범한 사람들에 의해 결정된다. 나는 현장에서 평범한 사람들의 살아 있는 의견을 듣고 반응을 계속 살폈다. 그리고 내가 가지고 있는 기술력을 이해시키고 설득하며 인공지능의 역할에 대해 더 깊이 있게 연구할 수 있었다.
--- p.20

인공지능 시대가 본격적으로 시작되면 사람이 일을 하지 않아도 될 것이다. 그러나 아무리 인공지능이 뛰어나다고 해도 사람이 해야 하고, 할 수밖에 없는 일이 존재하기 마련이다. 바로 인공지능이 사람을 대신하는 비율이 높아지겠지만, 인공지능을 활용하여 인간이 할 수 있는 일의 양과 범위가 커지면서 종이사용량처럼 사람만이 할 수 있는 고유 영역 또한 늘어날 것이다. 현재 인공지능은 사람보다 더 빠르고 완벽한 문장으로 생일축하 메시지를 쓸 수 있다. 하지만 사람이 직접 손으로 쓰는 감성까지 대신할 수 없다. 이는 마치 전자책이 종이책의 바스락거림을 구현할 수 없는 것처럼 말이다. 사람이 쓴 편지가 비록 성능적인 관점에서 완벽하지 않아도 이 부분까지 인공지능이 대체하지는 않을 것이다.
--- p.23

IT와 DT의 차이는 인간의 판단력이 중심이 되느냐, 인간의 판단력에 대한 과신을 내려놓고 데이터 안에서 메시지와 패턴을 찾느냐이다. 100개 데이터 전체를 빅데이터라고 하고, 빅데이터를 인공지능을 활용하여 분류, 분석하게 되는 것이다. 이렇게 빅데이터와 인공지능이 포함된 DT를 활용한 혁신이 바로 4차 산업혁명이다.
--- p.33

사람이 빅데이터를 판단하여 분석하는 것보다 인공지능으로 분석하는 것이 더 좋은 이유는 크게 두 가지다. 첫 번째는 사람의 판단으로 처리하기에는 빅데이터의 양이 많다는 점이고, 두번째는 사람의 논리로 빅데이터를 해석하면 전체 데이터 중 일부분은 깔끔하게 해석되지만 나머지 일부분은 그렇지 않을 수 있다는 점이다. 전체 데이터 중 일부를 인포메이션인 것과 그렇지 않은 것으로 선별할 때, 인간이 염두에 두고 있는 논리와 관련이 있는 데이터는 인포메이션으로 선별하고, 그렇지 않은 것은 인포메이션이 아닌 것으로 선별했을 가능성이 크다.
--- p.41

반면, DT는 인간의 사고력을 내려놓고, 올데이터에서 패턴이나 메시지가 마치 매직아이가 떠오르듯이 나타나도록 하는 기술이다. DT는 인간의 사고력 안에서 답을 찾는 것이 아니라 올데이터 안에서 답이 나타나도록 하는 방식이기 때문에 데이터드리븐(Data-Driven)이라는 표현을 쓰기도 한다. DT의 2가지 핵심 기술이 바로 빅데이터와 인공지능이다.
--- p.45

인공지능은 반도체와 같은 하이테크놀로지 분야에서만 활용될 수 있는 것이 아니다. 커피나 패션처럼 기술과는 전혀 무관해 보이는 분야에서도 성공적으로 활용될 수 있다. 지금까지 언급된 사례들을 구현하기 위한 인공지능 기술들은 이미 시장에 완성된 형태로 나와 있다. 인공지능 활용의 성패는 인공지능 기술이 아니라, 인공지능을 얼마나 잘 이해하느냐, 인공지능을 잘 활용할 수 있는 유연한 사고와 조직문화를 가지고 있느냐에 달려있다.
--- p.65

반면에 스포츠 경기에서 모든 선수들이 이기기 위해 최선을 다하고, 승부 조작이 없으며 상대팀의 사인을 훔치는 등의 반칙을 하지 않는다는 가정을 한다면 상당히 잘 통제된 변수들 내에서 인공지능이 판단과 예측을 할 수 있다. 또한 교육 분야에 인공지능이 적용되었다면, 인공지능이 효과가 있었을지 확인하기 위해서 교육을 받은 세대가 다음 기성세대가 될 때까지 약 20년을 기다려야 한다. 하지만 스포츠에 인공지능이 적용될 경우에는 매 경기마다 승패가 결정되고 시즌마다 우승팀이 나오기 때문에 상대적으로 빠른 주기로 인공지능의 성능을 검증할 수 있다.
--- p.69

에이전트를 훈련시키는 과정을 요리에 비유한다면, 훈련 데이터를 데이터 마이닝으로 수집하는 과정은 요리 재료를 확보하는 과정이며 전처리 과정은 확보된 요리 재료를 손질하는 과정이다. 이렇게 준비된 훈련 데이터, 즉 빅데이터가 요리 재료가 되는 것이고, 요리를 하는 과정이 바로 인공지능인 것이다. 요리 재료의 신선함이 중요하듯이 훈련 데이터도 주기적으로 수집해서 오래된 훈련 데이터가 아닌 최신 훈련 데이터가 되도록 해야 한다.
--- p.79

인공지능이 제대로 된 성능을 보여 주기 위해서는 방대한 빅데이터를 수집한 후 전처리하는 과정을 거쳐서 훈련 데이터로 만들어야 한다. 이렇게 확보한 훈련 데이터로 인공지능을 훈련하고, 훈련의 결과로 만들어진 성능을 테스트하고 빅데이터 수집부터 성능 테스트까지의 과정을 계속해서 반복해야 한다. 갓난아기가 사람의 역할을 제대로 해내기 위해서는 수십 년 동안 각고의 노력을 해야 하는 것처럼 인공지능도 많은 시간과 비용이 필요하다.
--- p.81

인공지능의 성능이 완벽해야 된다고 기대하는 경우도 옳지 않다. 예를 들어서 인공지능이 암을 진단할 때의 정확도가 100퍼센트가 아니기 때문에 인공지능을 사용할 수 없다는 주장이 있다. 그러나 이것은 지구상에서 가장 높은 빌딩을 건설하려고할 때, 이 빌딩의 높이가 한밤중에 떠 있는 보름달만큼 높지 않기 때문에 의미가 없다고 말하는 것과 같다. 지구상에 존재하지 않은 보름달 높이와 새로 건설하려고 하는 빌딩의 높이를 비교하지 말고, 현재까지 존재하는 가장 높은 빌딩의 높이와 새로 건설하려고 하는 빌딩의 높이를 비교해야 한다. 암을 진단하는 기존 방법의 정확도와 인공지능의 암 진단 예측 정확도를 비교해야지, 아직까지 이 세상에 존재하지 않는 암 진단의 정확도와 인공지능의 성능을 비교해서는 안 된다는 말이다.
--- p.91

딥러닝의 성능을 높이기 위해서는 정확한 양질의 훈련 데이터를 많이 확보하는 것이 관건이다. 사람은 매일 약 10GB의 이미지를 시각적으로 처리하고 있기 때문에 시력이 온전한 사람들은 이미지 인식 분야에서 상당한 전문가들인 셈이다.
--- p.105

인공지능을 어떤 방향으로 훈련시켜야 가치판단을 더 잘할수 있을지 만드는 것은 불가능에 가깝다. 마찬가지로 인공지능을 어떻게 훈련시켜야 더 창조적인 결과를 만들어 내는지도 알기 어렵다. 만약 이 이야기를 듣고 현재 자신이 하고 있는 일 안에 가치판단이나 창조성이 없다고 해서 직업을 바꿀 필요는 없다. 현재의 직업과 주어진 일 안에서 가치판단과 창조성을 발휘할 수 있는 부분을 찾아서 시도하면 된다.
--- p.112

인공지능이 하게 되는 일은 결국 추천 또는 예측이다. 기존방법의 성능을 측정하고 인공지능을 적용했을 때의 성능을 측정해서 인공지능을 더했을 때 그 성능이 개선되었는지 판단해야한다. 추천의 경우에는 추천을 잘했는지, 못했는지는 주관적인 판단이기 때문에 추천 자체로 평가하는 것보다는 추천의 결과로 원하는 상황이 되었는지 정도로 평가해야 한다. 예를 들어서 소비자에게 상품을 추천했을 때 실제 구매를 더 많이 했는지로 평가할 수 있고, 웹페이지에 고객이 관심을 가질만한 콘텐츠를 표현했을 때, 해당 웹페이지를 얼마나 오랫동안 머물렀는지 등으로 평가할 수 있다. 예측의 경우에는 다시 분류와 분석으로 구분할 수 있다.
--- p.117

빅데이터가 활용되는 단계는 빅데이터를 보기 좋게 시각화하는 1단계, 전문가가 의사결정을 할 수 있도록 도움을 주는 2단계, 인공지능에 입력해서 곧바로 결과를 도출하는 3단계로 나눌 수 있다. 상위 단계로 갈 수 있느냐, 아니냐는 인간의 판단력에 대한 과신을 얼마나 내려놓을 수 있느냐, 이해하고 납득하기 어려운 인공지능의 결과를 얼마나 수용적으로 받아들일 수 있느냐에 따라 달려 있다.
--- p.125

인공지능을 이끈 양대 축은 전문가 시스템과 머신러닝이다.1990년대 초반까지 인공지능 분야를 이끌던 전문가 시스템이 인간의 이성적인 판단 과정을 흉내 냈기 때문에 인공지능을 아티피셜 인텔리전스(Artificial Intelligence)라고 불렀다. 하지만 최근의 인공지능은 머신러닝이 주도하고 있다. 그런데 머신러닝은 인간의 이성적 판단을 흉내 내고 있는 것이 아니라, 인간의 감성적 판단을 흉내 내고 있다. 인간의 감성적 판단은 수많은 경험을 기반으로 확률적으로 가장 좋은 결론을 도출하는 과정이다.
--- p.132

인간의 이성적 판단력에 대한 과신과 집착을 내려놔야 인공지능을 제대로 활용할 수 있다. 가치판단과 창조성이 필요 없는 일은 인공지능에게 맡기고 인간이 가치판단과 창조적인 일에 더많은 시간과 정신적인 에너지를 쏟는다면 이성 맹신주의가 만들어낸 많은 문제들을 해결할 수도 있지 않을까 하는 기대를 한다.
--- p.143

인공지능이 앞으로 스스로에게 수명을 부여하는 것이 장기적으로 자신들에게 더 유리하다는 것을 깨달을 수도 있다. 이렇게 되면 인공지능도 자신의 존재가 영원하지 않다는 것을 자각하게 되고 인간의 감정과 동일하지는 않겠지만, 유사한 의미의 무언가를 느끼고 서로 공감하게 될 것이다. 이것을 가칭 ‘인공 감정’이라고 부른다면, 인공 감정을 윤활유로 하여 인공지능도 인간처럼 가치판단을 하기 시작할 것이고, 창조적인 시도를 할 것이다.
--- p.152

인공지능이 유행하고 남들이 인공지능을 도입한다고 하니까 우리도 인공지능을 활용해 보자는 정도의 접근이라면 인공지능이 굳이 필요 없다. 인공지능 중에서도 전문가시스템이 필요한 경우, 딥러닝이 아닌 머신러닝이 필요한 경우, 딥러닝이 필요한경우를 해결하려고 하는 문제 자체의 특성, 인공지능 도입을 검토하고 있는 조직의 인식과 문화, 투입할 수 있는 시간, 인력, 비용을 고려하여 구분해야 한다.
--- p.162

인공지능 전담팀에게 필요한 가장 중요한 역량은 소프트웨어개발 역량이라고 오해하는 경우가 많은데, 사실은 그렇지 않다. 앞에서도 언급한 것처럼 실제 인공지능 개발을 할 때 필요한 시간과 노력 중에서 소프트웨어 개발은 약 20퍼센트 정도 밖에 차지하지 않는다. 소프트웨어 개발 경험과 기술이 전무한 사람도 파이썬 프로그래밍 언어를 독학하고 연습할 수 있다면 인공지능 개발에 필요한 소프트웨어 개발 역량은 충분히 확보할 수 있다. 인공지능 전담팀은 인공지능을 적용하려고 하는 산업을 잘 알고 있어야 하고, 인문학적 소양, 통계, 수학적 지식, 경영학에 대한기본 이해를 갖추고 있어야 한다.
--- p.174

20년 전에 수많은 조직들이 인터넷을 도입하는 과정에서 크고 작은 시행착오를 겪었지만 현재 시점에서 인터넷을 전혀 사용하지 않고 일을 하는 것은 상상하기 어려워졌다. 현재의 인공지능도 마찬가지다. 결국에는 인공지능을 제대로 이해하지 못하고 활용하지 못하는 조직은 그렇지 않은 조직들에 의해서 도태될 수밖에 없다. 작은 시도를 지속적으로 이어나가는 것이 자신이 속한 조직을 인공지능을 제대로 이해하고 활용하는 곳으로 만드는 지름길일 것이다.
--- p.184

인공지능을 이해하고 활용하기 위해서 노력하고 시도하는 과정에서 그동안 당연한 일상처럼 느껴졌던 인간과 인간다움에 대한 관점이 다르게 보일 것이다. 여행을 다녀온 후에 당연했던 일상이 달리 보이듯이 인간이 무엇을 할 수 있는지, 또 무엇을 해야 하는지 다르게 보이도록 하는 길을 인공지능이 열고 있다. 인공지능이라는 거울을 통해 우리 자신에 대해서 좀 더 관심을 갖고 바라볼 때가 바로 지금인 것이다.
--- p.189

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

4차 산업혁명 시대, 인공지능의 파도가 오고 있다!
AI의 역사부터 기초 지식, 활용 사례까지
이보다 쉬울 순 없다!


우리가 복잡한 인터넷 기술을 자세하게 알지 못해도 인터넷 검색을 하고, 메일을 주고받는 것은 충분히 가능합니다. 저자는 앞으로의 인공지능 시대는 인공지능 기술을 만드는 사람들에 의해 시작되는 것이 아니라 그 기능을 이해하고 실제로 활용하기 위한 다양한 시도를 하는 사람들에 의해 발전할 것이라고 말합니다. 이제는 인공지능 시대의 들러리가 될 지도 모른다는 막연한 두려움을 버리고 자신이 앞으로 인류의 삶을 더욱 풍족하고 행복하게 만드는 데 필요한 역할을 해낼 수 있다는 자신감을 얻기를 바랍니다. 기술은 언제나 수단일 뿐이고 역사는 이 기술을 이해하고 활용하는 사람에 의해 개척된다는 사실도 잊지 마세요.

회원리뷰 (39건) 리뷰 총점9.3

혜택 및 유의사항?
구매 이것이 인공지능이다 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 YES마니아 : 플래티넘 스타블로거 : 수퍼스타 p*****7 | 2020.10.21 | 추천1 | 댓글0 리뷰제목
인공지능이 제대로 된 성능을 보여 주기 위해서는 방대한 빅데이터를 수집한 후 전처리하는 과정을 거쳐서 훈련 데이터로 만들어야 한다. 이렇게 확보한 훈련 데이터로 인공지능을 훈련하고, 훈련의 결과로 만들어진 성능을 테스트하고 빅데이터 수집부터 성능 테스트까지의 과정을 계속해서 반복해야 한다. 갓난아기가 사람의 역할을 제대로 해내기 위해서는 수십 년 동안 각고의 노력을;
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인공지능이 제대로 된 성능을 보여 주기 위해서는 방대한 빅데이터를 수집한 후 전처리하는 과정을 거쳐서 훈련 데이터로 만들어야 한다. 이렇게 확보한 훈련 데이터로 인공지능을 훈련하고, 훈련의 결과로 만들어진 성능을 테스트하고 빅데이터 수집부터 성능 테스트까지의 과정을 계속해서 반복해야 한다. 갓난아기가 사람의 역할을 제대로 해내기 위해서는 수십 년 동안 각고의 노력을 해야 하는 것처럼 인공지능도 많은 시간과 비용이 필요하다.
--- p.81

인공지능의 성능이 완벽해야 된다고 기대하는 경우도 옳지 않다. 예를 들어서 인공지능이 암을 진단할 때의 정확도가 100퍼센트가 아니기 때문에 인공지능을 사용할 수 없다는 주장이 있다. 그러나 이것은 지구상에서 가장 높은 빌딩을 건설하려고할 때, 이 빌딩의 높이가 한밤중에 떠 있는 보름달만큼 높지 않기 때문에 의미가 없다고 말하는 것과 같다. 지구상에 존재하지 않은 보름달 높이와 새로 건설하려고 하는 빌딩의 높이를 비교하지 말고, 현재까지 존재하는 가장 높은 빌딩의 높이와 새로 건설하려고 하는 빌딩의 높이를 비교해야 한다. 암을 진단하는 기존 방법의 정확도와 인공지능의 암 진단 예측 정확도를 비교해야지, 아직까지 이 세상에 존재하지 않는 암 진단의 정확도와 인공지능의 성능을 비교해서는 안 된다는 말이다.
--- p.91

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가볍게 읽는 인공지능 전문가의 에세이 내용 평점4점   편집/디자인 평점4점 YES마니아 : 플래티넘 j****o | 2020.10.16 | 추천1 | 댓글0 리뷰제목
#도서후기 <이것이 인공지능이다> 김명락 (슬로디미디어)이 책은 인공지능이라는 기술을 바탕으로 <초록소프트>라는 사업을 운영하고 있는 저자가 그동안의 경험을 바탕으로 인공지능에 대해 설명하고자 하는 에세이다.저자는 1차로 창업한 배달서비스 사업을 시작했다가 실패하고  2차로 창업한 것이 지금의 인공지능 소프트회사라고 한다. 주로 스포츠와 관련된 데이터를;
리뷰제목

#도서후기 



<이것이 인공지능이다> 김명락 (슬로디미디어)


이 책은 인공지능이라는 기술을 바탕으로 <초록소프트>라는 사업을 운영하고 있는 저자가 그동안의 경험을 바탕으로 인공지능에 대해 설명하고자 하는 에세이다.


저자는 1차로 창업한 배달서비스 사업을 시작했다가 실패하고  2차로 창업한 것이 지금의 인공지능 소프트회사라고 한다. 주로 스포츠와 관련된 데이터를 분석하는 회사로 보이는 회사답게 인공지능에 대해 설명할때 사람들에게 익숙한 스포츠에 비유한 설명이 많아 일반인들이 인공지능에 대해 이해하기가 편한 것 같다.


인공지능이란 무엇이다라고 말하는 것이 아직도 한마디로 정의하기 쉽지 않은 현실이지만 저자나름의 경험을 통해 빅데이터를 기반해 인공지능의 파도가 오고 있으며 지금 어떻게 이 파도에 발을 담글 것인지 그리고 인공지능을 활용하기 위해 필요한 것들이 무엇인지 설명하고 있다.


각각의 부분에서 이야기하고자 하는 중점 내용에 대해 다차원적인 설명을 에세이식으로 풀어내고 있어서 인공지능 기술에 대한 설명에 치중한 다른 책들과는 다른 접근방식을 보여주고 있다.


통계, 머신러닝, 딥러닝 같은 용어들이 나오다보니 기술적인 단어가 안나올수는 없지만 나름 쉽게 설명하고자 노력한 점들이 독보인다.


기본적으로 저자가 볼때 인공지능 기술이 활용되기 위해 가장 중요한 것이 빅데이터라고 말하고 있다. 빅데이터는 데이터와 인포메이션으로 구분할 수 있으며 이러한 의미없는 데이터와 의미를 갖춘 인포메이션을 구분하는 p.26의 그림은 막연한 컴퓨터 공학에서 다루는 정보와 데이터 테크놀로지에서 다루는 정보가 어떻게 연결되고 있는지 보여주고 있다.


후반부에서 인공지능을 활용하기 위해 인문학적인 소양을 강조하는 저자답게 책에는 다양한 역사나 지식을 활용한 사례를 선보이고 있는데 저자의 독서량이나 사유의 정도를 보여주며 책의 내용이 기술적인 내용이 많지 않아도 다 읽고나면 인공지능에 대해 어느정도 이해가 가능하다고 느낄 수 있었다.


인공지능 회사를 운영하면서 직원들에게 사이버강좌로 인문학 강좌와 정보통계학 그리고 경영학 대학원을 단계적으로 지원한다고 하는데 책을 읽고나면 그것이 어떤 의미인지 자신이 왜 사람에게 투자하고 있는지 알 수 있었다.


인공지능시대에 많은 직업이 변화할 것이다. 하지만, 저자의 말처럼 인간의 할일이 갑자기 사라지게 되거나 할일은 당장 발생하지 않을 것이다. 다만, 우리가 예측가능한 수준에서 다가올 미래의 변화에 대비하는 자세는 중요하다고 생각한다.


이세돌 9단을 꺽은 알파고로 인해 우리에게 충격적으로 다가온 기술이지만 아직 그 기술이 성장하자면 많은 시간과 노력이 필요하다고 말하고 있다. 혹자는 또다시 새로운 인공지능의 빙하기가 도래할 가능성까지 언급되는 시점에서 인공지능 기술을 어떻게 활용해야 할지 어떤 관점에서 기술에 접근해야 할지 잘 알려주는 책이라고 생각된다.


※ 이글은 협찬받은 책을 읽고 주관적으로 작성했습니다.


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포토리뷰 [책리뷰] 이것이 인공지능이다 내용 평점5점   편집/디자인 평점4점 a********g | 2020.10.12 | 추천1 | 댓글0 리뷰제목
# 프롤로그저자는 어릴 때부터 게임 프로그램을 만들던 공학 전문가입니다. 닷컴시대 이후 창업도 하며 많은 경험을 쌓고 현재는 인공지능 관련 기업을 이끌고 있다고 합니다. 최근 부쩍이나 산업 변화의 속도가 빨라지기도 했고, 이제 4차산업 혁명이라는 용어는 누구나 한 번쯤 들어보았을만한 문구가 되기도 하였고 피할 수 없는 흐름이겠지요.저자는 인공지능에 대한 기본적인 내용에;
리뷰제목
# 프롤로그
저자는 어릴 때부터 게임 프로그램을 만들던 공학 전문가입니다. 닷컴시대 이후 창업도 하며 많은 경험을 쌓고 현재는 인공지능 관련 기업을 이끌고 있다고 합니다. 최근 부쩍이나 산업 변화의 속도가 빨라지기도 했고, 이제 4차산업 혁명이라는 용어는 누구나 한 번쯤 들어보았을만한 문구가 되기도 하였고 피할 수 없는 흐름이겠지요.
저자는 인공지능에 대한 기본적인 내용에 대해 일반인들도 어느 정도 알고 있어야 다가올 미래를 잘 대비할 수 있겠다는 생각을 가지고, 최대한 쉽게 이해할 수 있도록 구성하였다고 합니다. 이 책을 통해 인공지능에 대해 쉽게 접근해보시길 바랍니다.

# 인공지능 시대 - 닷컴시대 재현?
인공지능에 대한 학문은 새롭게 출현한 게 아니라 기존에도 있던 연구 과제라고 합니다. 기존에는 '인공신경회로망'이라는 이름으로 불렸던 것이 일반인들에게 친숙하게 다가가기 위해 '인공지능'으로 이름이 바뀌기도 하였다고 하네요. 2000년대 초반 닷컴 버블이 일 때에도 IT에 대한 사람들의 관심이 지대했었는데, 최근에 코로나19의 급속한 확산으로 다시금 인공지능을 포함한 IT기술이 재조명 받고 있습니다.
인공지능이 세상을 바꾸고 긍정적인 방향으로 활용되느냐에 대한 여부는 그 기술을 개발하는 사람들의 손에 달린 것이 아니라 그것을 이해하고 활용하는 평범한 사람들의 손에 달려 있다고 합니다. 결국 인공지능도 사람이 만드는 거니까요.

# 인공지능 적용 사례
주위를 둘러보면 우리도 모르는 사이 인공지능이 적용된 사례들을 많이 찾아볼 수 있습니다. 기존의 아날로그 방법들이 이제는 조금씩 디지털화되고 있는데요. 저자는 그러한 사례 중에서 기업에 대한 예시 몇가지를 찾아보았네요.
먼저 미국의 한 건물에서 스타벅스가 오픈하지 않은채로 1달을 꼬박 보내고 있는 것을 보았다고 합니다. 월세도 나가고 그간 손실이 컸을텐데요, 그럼에도 손해를 감수하더라도 인공지능의 분석을 통한 매장 주변의 상권과 유동 인구를 분석해서 최적의 인테리어와 좌석 배치를 결정하기 위함이었다고 하네요.
그리고 의류업체 중 하나인 자라는 들어오는 고객의 옷을 분석하고 빅데이터화해서 트렌드를 분석하여 의류를 출시하고 있다고 합니다. 그러한 과정을 거쳐 현재 이름있는 브랜드 중 하나가 되었다고 하네요.

# 인공지능을 적용할 수 없는 분야
인공지능이 참으로 강력한 무기처럼 보이지만 아무래도 모든 영역에 대해 적용시키는건 불가능하겠죠. 특히나 인간의 창의성이 필요한 예술적 분야는 더욱 어려울 것이기에 향후에도 살아남을만한 직업으로 예술가가 순위에 올라가기도 합니다.
가령 인공지능을 아무리 활용해도 보헤미안 랩소디 같은 음악은 만들기가 참 어려웠다는 사례도 있었다고 하구요. 경제적 분석만 본다면 고속도로에서 상대적으로 통행료를 내고서라도 톨게이트를 통과할 임산부에게 비싼 요금을 부과하는건 경제적 효율은 좋을 지 모르지만 도덕적으로는 납득이 가지 않는 일일지도 모르니까요.

# 인공지능과 함께하는 회사 만들기
본인이 혹시 인공지능을 도입하고자 하는 회사에 속해있다면 자신이 인공지능에 대해 잘 이해하는 것보다는 조직이 인공지능을 이해하고 활용할 수 있도록 하는 방안이 효과적이라 조언합니다. 이를 위해서는 직원들에 대한 내부교육 등이 필수적이겠지요.
큰 조직에 속해있다면 기존의 조직을 바꾸는 것보다는 새로운 조직을 만드는게 효과적일수도 있다고 합니다. 사이즈가 클수록 움직이는게 쉽지 않을테니까요. 가령 자회사를 두거나 사내벤처기업 등의 방법을 통해 인공지능을 육성하는 것도 좋은 방법이라 합니다.

# 에필로그
저자는 인문학의 중요성에 대해서 얘기하며 마무리하고 있는데요. 이세돌과의 대결도 딥마인드 수석 엔지니어가 양복을 갖춰 입고 대국에 임했기 때문에 사람들에게 인공지능을 더 쉽게 이해시킬 수 있었다고 합니다. 기술도 중요하지만 이를 개발하고 사용하는 사람의 됨됨이 역시 중요한 요소라 생각됩니다.
인공지능이라는 기술도 결국 인간이 만들어 내는 것입니다. 제대로 알고 바르게 사용할 줄 알아야 인공지능도 인간을 위해 윤택하게 사용될 수 있을 것입니다. 인공지능에 대해 쉽게 풀어쓴 이 책을 통해 인공지능에 대해 좀 더 자세히 알아보고 살펴보는 건 어떨까요!


[출판사로부터 도서협찬을 받았고 본인의 주관적인 견해에 의하여 작성하였음]





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인공지능에 관해서 궁금해서 구매했습니다!
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YES마니아 : 플래티넘 d***s | 2021.10.11
구매 평점5점
기대됩니다
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YES마니아 : 골드 w****o | 2021.08.28
구매 평점5점
잘 받았어요
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여* | 2021.03.30
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