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품목정보
| 발행일 | 2021년 06월 25일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 408쪽 | 714g | 152*225*24mm |
| ISBN13 | 9791162542187 |
| ISBN10 | 1162542187 |
2029 기계가 멈추는 날
: AI가 인간을 초월하는 특이점은 정말 오는가
개리 마커스,어니스트 데이비스 저 / 이영래 역
|
비즈니스북스
|
2021년 06월 25일
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- 경영 top100 3주
- 원제이동
- eBook
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지금보다 더 성장한 단계에 도달한 후 돌이켜 보면 AI의 전환점은 2012년에 일어난 딥러닝의 재탄생이 아니라 상식과 추론 영역에서의 ‘딥 언더스탠딩’(deep understanding), 즉 심층적 이해에 대한 문제의 해결점이 보이는 순간임을 깨닫게 될 것이다. 기술의 변혁은 10년이 걸릴지, 100년이 걸릴지 아무도 모르지만 추론과 상식적 가치관, 건전한 엔지니어링 응용에 토대를 둔 ‘인간이 신뢰할 수 있는 AI’로 탈바꿈할 때에야 비로소 시작될 수 있다.
---「저자의 글 - AI는 훨씬 더 인간다워져야 한다」중에서
1950년대와 1960년대 마빈 민스키(Marvin Minsky), 존 매카시(John McCarthy), 허버트 사이먼과 같은 선구자들은 AI의 모든 문제가 20세기 안에 해결될 것이라는 굳은 믿음을 갖고 있었다. 마빈 민스키가 1967년에 남긴 유명한 글을 보라. “인공지능의 문제 대부분은 한 세대 안에 해결될 것이다.” 그 뒤로 50년이 흘렀지만 아직 그런 전망들은 실현되지 않았다. 그런데도 계속 새로운 전망들이 등장했다. 2002년 미래학자 레이 커즈와일은 2029년까지 “AI가 인간의 지능을 능가할 것”이라고 확언했다.
이론적으로는 커즈와일과 서츠케버의 말이 옳을 수도 있다. 하지만 실제로 이런 일이 일어날 확률은 대단히 낮다. 지금 우리가 있는 곳에서 그 수준, 즉 인간의 지능과 같은 ‘유연성을 갖춘 다목적 인공지능’에 이르는 길은 그리 짧지 않다. 거기에 이르기 위해서는 엄청난 양의 기초적 진전이 있어야 한다. 지난 몇 년 동안 달성한 성과와 같은 종류의 일을 조금 더 하는 정도로는 턱없이 부족하다.
---「제1장 - 꿈과 현실의 간극에 선 AI」중에서
AI 탄생 65주년에 다가가고 있는 지금의 상황은 이렇다. 로봇 연구가들은 로봇이 자기 위치를 파악하도록 하는 일에서 뛰어난 성과를 거뒀고 로봇이 개별적인 행동을 수행하게 하는 방법을 알아내는 데에서도 큰 발전이 있었다. 하지만 열린계에 대처하는 데 필수적인 세 가지 다른 아이디어, 즉 상황을 평가하고, 가능한 미래를 예측하고, 상황의 변화에 따라 주어진 환경에서 가장 이치에 맞는 행동은 무엇인지 역동적으로 결정하는 일에서는 그다지 많은 진전을 보지 못했다.
---「제5장 - 로봇은 정말 ‘다 알아서’ 해줄까?」중에서
강화된 인지 모델 없이 독해가 존재할 수 없듯이 강화된 인지 모델 없이는 안전하고 믿을 수 있는 가정용 로봇이 존재할 수 없다. 로봇은 강화된 인지 모델과 함께 보통 사람들이 상식이라고 말하는 것을 상당히 많이 갖고 있어야 한다. 세상의 모습, 세상이 돌아가는 방식, 다양한 상황에서 일어날 만한 일과 그렇지 않은 일 등을 충분히 이해하고 추론하고 예측해야 한다. 기존의 AI 시스템은 이런 것들을 전혀 갖고 있지 않다. 그렇다면 어떤 유형의 지능 시스템이 강화된 인지 모델과 상식을 갖추고 있을까? 바로 인간의 정신이다.
---「제5장 - 로봇은 정말 ‘다 알아서’ 해줄까?」중에서
인공지능이 ‘인간의 지능’을 닮은 존재가 되게 하려면 연구자들은 사람(어린아이조차도)이 그렇게 하듯이 타고난 지식과 능력을 통합하고, 지식을 합성적으로 표상하고, 지속성 있는 개인을 추적하는 조직화된 하이브리드 시스템을 구축하는 방법을 배워야 할 것이다. AI가 마침내 인지과학의 이런 가르침을 받아들이고 이용하면 빅데이터를 중심으로 하는 패러다임에서 빅데이터와 추상적 인과 지식 모두를 중심으로 하는 패러다임으로 이동할 수 있다. 그리고 그렇게 해야만 무엇보다 어려운 과제, 즉 기계에게 상식을 부여하는 방법과 맞붙을 위치에 서게 될 것이다.
---「제6장 - 인간 정신이 주는 11가지 인사이트」중에서
역사적으로 AI는 수동 코딩과 머신러닝이라는 양극단 사이를 오갔다. 칼의 작동 방법에서 유추해 잔디 깎기 작동법을 학습하는 일은 라벨이 붙은 많은 사진을 집어넣어 개의 종을 분류하는 시스템을 개선하는 일과는 전혀 다르다. 지나치게 많은 연구가 전자를 배제하고 후자에만 몰두했다. 칼 그림에 라벨을 다는 것은 픽셀의 공통 패턴에 대한 학습의 문제일 뿐이다. 칼이 ‘무슨 일을 하는지’ 이해하기 위해서는 형태와 기능, 그들이 어떤 연관을 갖는지에 대한 훨씬 더 심층적인 지식이 필요하다. 칼의 용도와 위험성을 이해하는 것은 많은 사진을 축적하는 것이 아닌 인과관계의 이해(그리고 학습)에 대한 문제다.
---「저자의 글 - AI는 훨씬 더 인간다워져야 한다」중에서
1950년대와 1960년대 마빈 민스키(Marvin Minsky), 존 매카시(John McCarthy), 허버트 사이먼과 같은 선구자들은 AI의 모든 문제가 20세기 안에 해결될 것이라는 굳은 믿음을 갖고 있었다. 마빈 민스키가 1967년에 남긴 유명한 글을 보라. “인공지능의 문제 대부분은 한 세대 안에 해결될 것이다.” 그 뒤로 50년이 흘렀지만 아직 그런 전망들은 실현되지 않았다. 그런데도 계속 새로운 전망들이 등장했다. 2002년 미래학자 레이 커즈와일은 2029년까지 “AI가 인간의 지능을 능가할 것”이라고 확언했다.
이론적으로는 커즈와일과 서츠케버의 말이 옳을 수도 있다. 하지만 실제로 이런 일이 일어날 확률은 대단히 낮다. 지금 우리가 있는 곳에서 그 수준, 즉 인간의 지능과 같은 ‘유연성을 갖춘 다목적 인공지능’에 이르는 길은 그리 짧지 않다. 거기에 이르기 위해서는 엄청난 양의 기초적 진전이 있어야 한다. 지난 몇 년 동안 달성한 성과와 같은 종류의 일을 조금 더 하는 정도로는 턱없이 부족하다.
---「제1장 - 꿈과 현실의 간극에 선 AI」중에서
AI 탄생 65주년에 다가가고 있는 지금의 상황은 이렇다. 로봇 연구가들은 로봇이 자기 위치를 파악하도록 하는 일에서 뛰어난 성과를 거뒀고 로봇이 개별적인 행동을 수행하게 하는 방법을 알아내는 데에서도 큰 발전이 있었다. 하지만 열린계에 대처하는 데 필수적인 세 가지 다른 아이디어, 즉 상황을 평가하고, 가능한 미래를 예측하고, 상황의 변화에 따라 주어진 환경에서 가장 이치에 맞는 행동은 무엇인지 역동적으로 결정하는 일에서는 그다지 많은 진전을 보지 못했다.
---「제5장 - 로봇은 정말 ‘다 알아서’ 해줄까?」중에서
강화된 인지 모델 없이 독해가 존재할 수 없듯이 강화된 인지 모델 없이는 안전하고 믿을 수 있는 가정용 로봇이 존재할 수 없다. 로봇은 강화된 인지 모델과 함께 보통 사람들이 상식이라고 말하는 것을 상당히 많이 갖고 있어야 한다. 세상의 모습, 세상이 돌아가는 방식, 다양한 상황에서 일어날 만한 일과 그렇지 않은 일 등을 충분히 이해하고 추론하고 예측해야 한다. 기존의 AI 시스템은 이런 것들을 전혀 갖고 있지 않다. 그렇다면 어떤 유형의 지능 시스템이 강화된 인지 모델과 상식을 갖추고 있을까? 바로 인간의 정신이다.
---「제5장 - 로봇은 정말 ‘다 알아서’ 해줄까?」중에서
인공지능이 ‘인간의 지능’을 닮은 존재가 되게 하려면 연구자들은 사람(어린아이조차도)이 그렇게 하듯이 타고난 지식과 능력을 통합하고, 지식을 합성적으로 표상하고, 지속성 있는 개인을 추적하는 조직화된 하이브리드 시스템을 구축하는 방법을 배워야 할 것이다. AI가 마침내 인지과학의 이런 가르침을 받아들이고 이용하면 빅데이터를 중심으로 하는 패러다임에서 빅데이터와 추상적 인과 지식 모두를 중심으로 하는 패러다임으로 이동할 수 있다. 그리고 그렇게 해야만 무엇보다 어려운 과제, 즉 기계에게 상식을 부여하는 방법과 맞붙을 위치에 서게 될 것이다.
---「제6장 - 인간 정신이 주는 11가지 인사이트」중에서
역사적으로 AI는 수동 코딩과 머신러닝이라는 양극단 사이를 오갔다. 칼의 작동 방법에서 유추해 잔디 깎기 작동법을 학습하는 일은 라벨이 붙은 많은 사진을 집어넣어 개의 종을 분류하는 시스템을 개선하는 일과는 전혀 다르다. 지나치게 많은 연구가 전자를 배제하고 후자에만 몰두했다. 칼 그림에 라벨을 다는 것은 픽셀의 공통 패턴에 대한 학습의 문제일 뿐이다. 칼이 ‘무슨 일을 하는지’ 이해하기 위해서는 형태와 기능, 그들이 어떤 연관을 갖는지에 대한 훨씬 더 심층적인 지식이 필요하다. 칼의 용도와 위험성을 이해하는 것은 많은 사진을 축적하는 것이 아닌 인과관계의 이해(그리고 학습)에 대한 문제다.
---「제7장 - 상식과 딥 언더스탠딩으로 가는 길」중에서
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인공지능은 오늘날 인류가 맞닥뜨린 가장 중대한 문제다. 하지만 지금 이루어지는 담론들은 전혀 지적이지 못하다. 맹신에 빠져 있거나 종말론적이거나 상황 파악이 안 되고 있는 것들뿐이다. 인간 지능과 기계 지능의 전문가들인 게리 마커스와 어니스트 데이비스는 오늘날의 인공지능이 할 수 있는 일과 할 수 없는 일을 명쾌하게 설명하고 덜 인공적이고 더 지능적인 시스템을 만들기 위한 방법을 안내한다.
- 스티븐 핑커 (하버드대학교 언어심리학 및 진화심리학 교수, 『우리 본성의 선한 천사』, 『마음은 어떻게 작동하는가』 저자)
인공지능은 우리 삶의 일부다. 비판적이면서도 객관적인 시각을 바탕으로 하는 이 명료하고 정통한 해석은 사회 질서와 지적 활동에 엄청난 영향력을 행사하게 될 발전을 가져다줄 귀중한 지침이다.
- 노암 촘스키 (언어학자이자 철학자, MIT대학교 언어학 교수)
AI가 여러 응용 분야에서 초인간적 성과를 거두고 있지만 현실적으로 세상을 정말로 이해하는 범용 인공지능이 되기까지는 아직 갈 길이 멀다. 게리 마커스와 어니스트 데이비스는 특유의 유머와 통찰력으로 현재의 접근법에 숨어 있는 함정들을 설명하고 우리의 신뢰를 얻을 수 있는 건실한 유형의 AI를 향한 경로를 설득력 있게 제시한다.
- 에릭 브리뇰프슨 (MIT대학교 슬론 경영대학원 교수, 『제2의 기계 시대』, 『머신 플랫폼 크라우드』 공저자)
CEO들을 비롯해 기술 기업에 몸담고 있는 모든 사람들이라면 반드시 읽어야 할 책이다. 이 책을 읽고 나면 AI 분야에서 밀과 쭉정이를 가려낼 수 있을 것이다.
- 페드로 도밍고스 (워싱턴대학교 컴퓨터과학 및 공학 교수, 『마스터 알고리즘』 저자)
이 책은 매우 흥미롭다! 인간 지능의 뛰어난 힘을 상기시키면서 인공지능 연구에 있어서 필요한 미덕에 대해 설득력 있는 관점을 제공한다. 인지과학을 다룬 가장 뛰어난 걸작이다!
- 폴 블룸 (예일대학교 심리학 및 인지과학 교수, 『공감의 배신』 저자)
마침내 AI가 무엇인지 그리고 무엇은 AI가 아닌지, 야심과 창의력이 더해질 때 AI는 무엇이 될 수 있는지 세세하게 알려주는 책이 등장했다. 이 책은 영화 추천이나 게임과 같은 단순한 알고리즘을 뛰어넘어 우리 생활의 모든 면에서 진정한 동반자가 될 기계의 모습을 그린다.
- 가리 카스파로프 (전 세계 체스 챔피언, 『딥 씽킹』 저자)
지난 10년 동안 AI를 에워쌌던 과대 선전에 대한 반가운 해독제! AI와 로봇공학이 가야 할 길이 얼마나 멀었는지, 그리고 그 먼 길을 가려면 우리는 무엇을 어떻게 해야 하는지 현실적인 시각을 제공한다.
- 로드니 브룩스 (MIT대학교 컴퓨터공학 인공지능연구소 소장)
과대광고가 보여주는 AI는 당장에라도 경제를 뒤흔들고 인간의 일자리를 모두 파괴시킬 것 같다. 그러나 AI 연구의 최전선에서 바라본 다른 관점이 등장했다. 바로 이 책이다. 오늘날의 AI 기술은 쉽게 실패할 수 있고 개발자들조차 알고리즘이 어떻게 결론에 도달하는지 이해하기 어렵기 때문에 사회가 지금의 AI를 맹신하는 것은 어리석다고 지적한다. 인간이 신뢰할 수 있는 시스템을 기계에 부여하기 전까지 AI에 대한 무조건적인 맹신은 경계해야 한다는 두 저자의 경고를 우리는 깊이 새겨들어야 할 것이다.
- [이코노미스트]
이 책은 AI가 시간, 공간, 인과관계를 이해할 수 있어야 한다고 말한다. 이 세 가지 개념이 없이는 일반적이고 상식적인 사고 대부분이 불가능하기 때문이다. AI 개발자와 연구자들이 이런 배경적인 사고 구조를 기계에 부여하고자 노력하지 않는다면 우리는 절대 정교한 인공지능을 얻을 수 없을 것이다. 풍부하고 충분한 개념적 이해가 가능한 발전된 기계를 만들기 위해서는 AI에 관한 접근 방식을 바꿔야만 한다.
- [뉴욕타임스]
두 저자는 딥러닝 방식으로 구축되는 AI 시스템은 결국 우리 인간의 신뢰를 얻을 수 없을 것이라고 경고한다. 인간 두뇌의 지각 작업을 모방하는 데는 능숙하지만 대화를 하거나 인과관계를 이해하는 일에는 미숙한 AI를 성장시키기 위해 이 책은 인간의 정신에서 힌트를 얻어야 한다고 강조한다.
- [MIT 테크놀로지 리뷰]
딥러닝을 뛰어넘는 기계 지능의 진정한 발전을 이루기 위해 게리 마커스는 딥러닝 기반의 범용 인공지능 실현에 대해 회의론적인 관점을 가지고 있었다. 이 책에서 그는 우리가 얻게 될 인공지능의 미래에 대해 논한다. 딥러닝을 뛰어넘는 기계 지능의 진정한 발전을 이루기 위해 우리가 가야 할 길을 알려주는 책이다.
- [하버드 비즈니스 리뷰]
최신 인공지능 기술의 강점과 약점에 관한 유익하고 재미있는 분석이 담겨 있다. 두 저자가 ‘AI 캐즘’ (AI Chasm)이라고 부르는 현상, 즉 AI의 현실과 야망 사이에 거대한 격차가 존재한다는 사실을 보여주며 현재 패러다임의 경로를 재탐색할 것을 주장한다. 제한적 AI의 함정에 대한 경고와 함께 더 스마트한 AI를 만든다면 의학과 과학 분야에서 거의 모든 종류의 문제를 해결할 수 있는 낙관적인 가능성을 강조한다. 이 책은 AI 캐즘을 건너는 법을 흥미롭게 보여준다!
- [사이콜로지 투데이 Psychology Today]
이 책은 AI가 읽기 능력이나 일상 속 도우미 임무를 수행할 때 드러나는 맹점이 무엇인지 보여주며 사람들이 지금의 AI의 한계에 대해 쉽게 체감하도록 돕는다. 우리 인간이 일상적으로 하는 행동과 결정 속에는 많은 매개 변수가 있지만 딥러닝 기반의 AI는 이를 대처하기에 충분한 데이터를 가질 수 없어 불가능하다는 것이다. 두 저자는 상식적인 문제를 해결할 수 있고 수백만 가지의 학습 사례를 필요로 하지 않는 강력한 인공지능을 만들기 위해 인간의 뇌 기능으로부터 힌트를 얻고 그 경로를 탐색해 제시한다.
- [테크토크 TechTalks]
『2029 기계가 멈추는 날』 은 정말 재미있게 읽을 수 있는 책이다. 박식하고 재치 넘치며 오늘날의 AI가 정말로 스마트한 과제들을 수행하는 데 왜 그렇게 곤란을 겪는지 그리고 우리가 원하는 목표에 이르기 위해 무엇이 필요한지를 깔끔하게 설명하고 있다.
- 클라이브 톰슨 (『와이어드』 칼럼니스트, 『은밀한 설계자들』 저자)
가까운 미래에 기계가 인간을 능가할 수 있을까? 아니면 그것은 그저 과대 선전일 뿐일까? 두 저자는 세련되고 유려한 문장으로 오늘날 딥러닝을 기반으로 하는 불안하고 제한적인 인공지능과 현재로서는 도달하기 힘든 범용 인공지능 사이의 차이를 그려내며 그 답을 제시한다. 이 분야에서는 인간 고유의 상식과 신뢰가 거대한 과제로 부상한다. 지금 AI의 현실을 알기 위해 책을 한 권 읽기로 했다면 이 책이 가장 탁월한 선택이다!
- 오렌 에치오니 (앨런 인공지능 연구소 CEO)
AI가 현재 어디까지 와 있고 어디로 가야 하는지 알려주는 최고의 책! 인공지능은 중요하고 뛰어난 과정을 거쳐왔지만 동시에 과대광고의 흐름 속에 놓여 있다. 이 책은 그런 과대광고를 지적하고 실제 AI 기술의 강점과 약점이 무엇인지, AI 연구가 잘못하고 있는 지점과 우리가 알아야 할 부분들은 무엇인지 잘 설명한다. 무엇보다 일반 독자들을 위해 쓰인 이 책은 흥미롭고 적절한 많은 사례와 재미있는 유머로 어렵지 않게 읽을 수 있다. 한 권의 책으로 AI에 대해 알고 싶다면 단연 이 책을 추천한다!
- 케네스 포버스 (노스웨스턴대학교 컴퓨터과학과 교수)
인공지능의 미래에 관심 있는 사람이라면 꼭 읽어야 할 책! 흡입력 있는 스토리텔링과 또렷하고 이해하기 쉬운 사례들로 가득하다. 이 책은 AI가 이룬 것이 무엇인지, 인간의 정신이 가진 힘이 무엇인지 설명한다.
- 애니 듀크 (『결정, 흔들리지 않고 마음먹은 대로』 저자)
어린 시절, 나는 영화 〈2001: 스페이스 오디세이〉를 보고 AI와 관련해 구할 수 있는 것들을 모조리 읽었다. 똑똑한 사람들은 하나같이 인공지능에 관한 일들이 20년 후에 일어날 거라고 말했다. 20년 후 나는 성인이 됐고 똑똑한 사람들은 인공지능이 20년 후에 나타날 거라고 말했다. 20년 후 우리는 2001년을 지나쳤고 똑똑한 사람들은 또 20년 후에 일어날 일이라고 말했다. 이제 ‘더’ 똑똑한 사람들의 이야기를 들을 때가 되었다. 게리 마커스와 어니스트 데이비스는 쓰레기와 진실을 걸러내 왜 우리가 20년 안에 진짜 인공지능 시스템을 가질 수 없는지, 좀 더 빨리 수준 높은 인공지능을 얻기 위해서는 어떻게 해야 하는지 알려준다.
- 펜 질레트 (에미상 수상 경력의 마술사, 배우, [뉴욕타임스] 베스트셀러 작가)
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