고대 유대에서 전하는 『탈무드』라는 경전에 따르면 아담과 이브가 탄생하기 전에 골름Golem이라는 진흙 인형이 있었다고 합니다. 이 인형은 신의 이름을 적은 종이를 이마에 붙이거나 입에 넣으면 움직이고 사람의 명령에 따르지만, 가끔 독자적으로 행동하기도 했습니다. 기원전 850년경 호메로스라는 고대 시인이 전하는 전설에 따르면 헤파이스토스Hephaestus라는 불 또는 대장장이의 신이 쇠붙이를 녹여 자신을 도울 사람을 만들 때 “가슴에는 지능이 있으며 입으로는 말을 하고…”라면서 인공물에 지능을 부여했다고 합니다. 한편 그리스신화에는 탈로스Talos라는 청동 거인이 그리스 남쪽에 있는 크레타섬을 해적으로부터 지키는 이야기가 나옵니다. 신화에 따르면 탈로스는 하루에 세 번 크레타섬을 순찰했다고 합니다. 이외에도 여러 고대 전설이나 신화에 사람처럼 생각하고 행동하는 인공 생명체가 자주 등장하는 것을 확인할 수 있습니다. 이런 점을 보면 인류는 아주 오래전부터 인공적인 물건이 사람처럼 행동하는 데 관심이 있었다는 것을 알 수 있습니다. --- p.27-28

수천 년 전부터 인류는 달을 보면서 그곳에 토끼가 살고 있다고 상상했고, 날개를 달고 하늘을 나는 인간을 상상했습니다. 말의 다리를 가지고 빨리 달리는 인간을 상상했고, 물속을 자유롭게 헤엄치는 인어를 상상했습니다. 상상 속에서 인간이 갖고자 했던 능력이 이제는 모두 기술로 가능해졌습니다. 어떻게 보면 이런 상상은 인간의 한계를 극복하고 싶어하는 열망에서 시작되었다고 할 수 있습니다. 인간은 사자처럼 힘이 세지도 않고, 독수리처럼 하늘을 날 수 있는 것도 아니지만, 수천 년 동안 자연 생태계에서 살아남았고, 지금은 오히려 자연을 지배하는 위치에 있습니다. 인간은 편리하고 효율적으로 일할 수 있는 도구를 끊임없이 탐구해왔는데, 이 모든 것은 인간이 가지고 있는 고도의 지능 덕분에 가능했습니다. --- p.39-40

지능화 사회는 사회 전반의 환경이 인간을 중심으로 해서 똑똑해지고 지능화되어 삶이 편리하고 윤택해지는 사회를 말합니다. 수많은 데이터와 초고속 통신 환경에서 사회 전반에 걸쳐 많은 정보와 지식이 원활하게 유통되고, 5G와 IoT 같은 첨단기술과 인공지능이 접목되어 사회 전반에 걸쳐서 지능화된 시스템이 확산되는데, 이를 4차 산업혁명이라고 합니다. 지능화된 로봇이 인간 역할을 일부 대신하고 노동, 복지, 고용, 교육 등 사회 전반에 걸쳐 그동안 사람들이 경험해보지 못한 많은 변화가 일어나게 될 것입니다. 지능 시스템이 접목되며 기존의 제조 중심 산업 기반 위에 서비스 산업들이 활성화되고, 산업 원동력이 기계나 에너지 중심에서 디지털로 옮겨갈 것입니다. --- p.56

사람의 두뇌는 매우 다양한 문제를 생각하고 문제를 해결한다는 점에서 인공지능과 차이가 큽니다. 하나의 인공지능 시스템이 여러 문제를 해결하게 하려는 연구가 많이 진행되었지만 문제 특성이 다양해질수록 기술적으로 풀어야 할 어려운 점이 많아집니다. 인공지능의 생각 능력 또는 추론이 과연 사람 수준까지 도달할지에 대해서는 논란이 많습니다. 언젠가는 충분히 가능할 거라는 의견과 사람의 생각 능력은 상상 이상으로 복잡해서 이를 개발하기는 불가능할 거라는 의견이 팽팽하게 맞서고 있습니다. --- p.71

머신러닝Machine Learning은 인공지능 기술 중 활발하게 연구되는 분야로, 실생활이나 산업에서 많이 활용됩니다. 머신러닝이라는 말이 의미하는 것처럼 이 기술은 기계(머신), 구체적으로는 소프트웨어 알고리즘이 입력되는 데이터를 학습한 후 유사한 문제를 해결하는 것입니다. 규칙기반 인공지능이 ‘~이면IF, ~이다THEN’라고 프로그램에서 지식을 정의하는 것과 달리 머신러닝은 프로그램 내부에 구체적으로 어떻게 하라고 로직Logic을 지정하지 않습니다. 그 대신에 입력되는 데이터로 스스로 학습하도록 복잡한 알고리즘이 프로그래밍 되어 있고, 다양한 입력 데이터를 학습하게 됩니다. --- p.81

인공지능 기술을 농작물에 적용하는 것으로 그동안 사람의 경험이나 노동에 의존하던 농작물 경작을 머신러닝을 적용해 좀더 효율적으로 하고자 하는 것입니다. 인공지능이 온실 내 온도와 습도를 모니터링하다가 자동으로 냉방 또는 난방을 하거나 농작물에 물을 주는 등 사람이 직접 관리하지 않더라도 농사를 지을 수 있게 했습니다. 스마트 팜에 적용하는 인공지능 기술도 날로 발전하는데, 최근에는 다양한 생육 상태인 토마토 색깔을 머신러닝이 학습해 재배중인 토마토의 수확 시기와 생산량을 예측하는 것도 가능해졌습니다. --- p.109

언어는 어떤 내용 또는 의미를 표현하는 기법입니다. 이러한 의미는 단어에 포함되어 있으며 단어들의 모임으로 일정한 표현을 나타내기도 합니다. 독립적인 의미를 가진 최소 단위를 형태소morphemes라 하며, 그 의미를 컴퓨터에 입력해 자연어 처리를 하면 문장의 의미를 이해할 수 있습니다. 그런데 하나의 단어는 여러 의미를 내포할 수 있으며, 동일한 문장도 앞뒤 문맥이나 발음 형태에 따라 의미가 조금씩 달라질 수 있습니다. 따라서 동일한 단어를 사용하는 문장이 어떤 의미를 가지고 있는지 컴퓨터가 처리하고 인식하기 위해 의미 분석Semantic Analysis, 단어집Dictionary 같은 여러 분야 기술이 같이 개발되고 있습니다. --- p.137

이제는 많은 정보를 기반으로 주요 내용을 정리해서 인공지능이 뉴스기사를 작성하기도 합니다. 날씨, 스포츠 경기, 주식 정보 등은 비교적 데이터를 많이 활용하는 등 정해진 틀이 있고, 자연어 처리 시스템이 특정 분야별로 정해진 데이터의 정보를 활용해 문장을 생성합니다. 이때 무조건 정보를 자동 요약하는 것뿐만 아니라 스토리가 구성되도록 정보를 정리하고 나열하는 기능도 포함됩니다. 기존의 입력 정보를 모두 이해하고 요약 내용을 다시 작성하는 추상적 자동 요약과 비슷하지만 인공지능이 작성하는 뉴스의 경우 입력되는 정보량이 훨씬 많으며, 생성해야 하는 정보도 요약이 아니라 뉴스기사처럼 논리적으로 서술되어야 하는 고난도 작업입니다. --- p.161

인공지능에 활용되는 지식 형태는 규칙Rule과 다양한 데이터Data가 혼합되어 사용되는 경우가 많기 때문에 다음과 같은 데이터와 병행해서 사용됩니다. 예를 들어 ‘213호실의 온도가 28°C보다 높으면, 5번 에어컨을 작동한다’라고 할 경우 213호, 28°C, 5번 에어컨 등 데이터를 별도로 관리하는 것이 효율적일 수 있습니다. 지식의 구조를 잘 살펴보면 규칙과 더불어 다양한 데이터가 서로 혼합되어 있습니다. 물론 다양한 경우를 모두 규칙으로만 개발할 수도 있지만 이를 지식과 데이터로 분리하면 시스템을 훨씬 간단하게 개발할 수 있습니다. --- p.178-179

규칙기반 시스템은 여러 분야에서 활용됩니다. 제품을 디자인하거나 복잡한 공장 자동화 시스템, 화학 공장을 운영하는 시스템, 금융 거래 시스템 등 다양한 분야에서 규칙기반 시스템을 활용합니다. 규칙기반 시스템의 한 형태인 퍼지로직 시스템은 다양한 가전제품에 활용됩니다. 먼지의 양에 따라 지능적으로 작동하는 공기 청정기, 지하철의 출발과 정지시 부드럽게 가속하고 감속하는 장치처럼 퍼지로직 시스템은 여러 분야에서 활용됩니다. --- p.185

최근 인공지능 시스템 개발 경쟁이 알고리즘 성능 향상과 대규모 학습 데이터 확보뿐만 아니라 컴퓨터의 계산 성능으로 확대되고 있습니다. 간단한 인공지능 테스트 프로그램은 개인용 PC에서도 실행할 수 있지만, 산업이나 비즈니스에서 활용 가능한 수준의 인공지능은 계산 능력이 빠른 고성능 컴퓨터가 필요합니다. 지능적인 사고를 하는 사람의 뇌는 뇌세포 약 1천억 개가 서로 동시에 신경 자극 신호 처리를 하면서 작동합니다. 이는 정보를 순서대로 게산하는 것이 아니라 여러 계산을 동시에 처리해서 매우 빠르게 결과값을 만들어내는 것입니다. 여기서 아이디어를 얻어 컴퓨터도 많은 계산을 동시에 처리할 수 있는 병렬처리 기술을 개발하고 있습니다. --- p.232-233

소프트웨어 알고리즘이 사람의 생각하는 방식에서 아이디어를 얻어 개발되어온 것처럼, 하드웨어인 반도체도 사람의 뇌 신경계와 시냅스의 작동 원리에서 아이디어를 얻어 개발되고 있습니다. 이렇듯 인공지능 반도체는 여러 분야의 기술이 융복합되어 발전하고 있습니다. 이미 수많은 아이디어와 기술이 개발되었으며, 좀더 높은 성능을 얻기 위해 여러 분야에서 혁신을 통한 새로운 아이디어가 출현할 것입니다. 미래 인공지능 반도체에 거는 기대가 커질수록 이 분야는 반도체 기술뿐만 아니라 물리, 수학, 컴퓨터 과학, 바이오 과학, 의학, 뇌 과학 등 다양한 분야의 전문가들이 서로 협력해 기술을 개발합니다. --- p.240-241

인공지능의 궁극적 목적은 인간 수준의 지능을 가진 시스템을 이용해 삶의 수준을 높이고, 윤택한 삶을 살아가는 것입니다. 그래서 사람이 하기 힘든 일을 대신할 수 있는 인공지능 기술이 많이 개발되어 삶을 편히 살 수 있게 해줍니다. 반면 인공지능이 건강한 삶을 위해 영양분 있는 음식을 골고루 섭취하라거나, 정기적으로 운동을 하라고 추천하는 것은 게으른 사람들에게는 귀찮은 일입니다. 더구나 범죄자들에게는 인공지능의 감시 기능과 범죄 탐지 기술은 매우 불편한 것입니다. 그래도 인공지능의 목적은 개인의 편리한 삶을 위해 좀더 건강한 사회를 유지하면서 많은 사람이 윤택하게 살 수 있게 하는 것입니다. --- p.259

시스템에 윤리기준을 적용하려면 과연 인공지능이 ‘자유의지’가 있는지 생각해보아야 합니다. ‘자유의지’는 여러 가지 선택 사항 중 스스로 판단하고 결정해서 특정 사항을 선택하는 것을 말합니다. 사람은 자유의지로 어떤 결정을 한 후 그 결과에 자부심, 희망, 죄책감, 좌절감 등 다양한 의식을 가지게 되는데 이러한 의식이 향후 자유의지에 따른 결정에 영향을 주게 됩니다. 그런데 과연 미래의 인공지능 시스템이 이렇게 자유의지와 더불어 다양한 의식 또는 감정을 가지는 것이 과연 가능할까요? 학자들 사이에서는 이런 논쟁이 벌어지며, 최근에는 사람에게 적용하는 윤리 기준을 인공물(인공지능, 컴퓨터 등)에 동일하게 적용하는 것은 무리가 있고 인공물의 특성에 맞게 별도 윤리 기준을 만들어야 한다는 주장도 나오고 있습니다. 이는 앞으로 많은 연구와 토의가 필요한 문제입니다. --- p.265

새로운 기술의 도입으로 사라질 업무를 예측하기는 쉽지만 신기술 때문에 미래에 나타날 직업을 예측하기는 쉬운 일이 아닙니다. 인공지능 시스템이 수행하기 어려운 영역도 있는데 주로 창의적인 일, 반복되지 않는 복잡한 일, 사람과 공감하는 일 등의 영역입니다. 현재 인공지능의 미래 유망 직업이라고 하면 일반적으로 컴퓨터 관련 프로그램 개발자, 데이터 과학자 등을 이야기할 수 있습니다. 물론 인공지능 개발이 여러 분야에서 필요해지면 컴퓨터 기술 전문가가 많이 필요해지는 것은 사실이지만, 새로운 직업도 많이 생겨날 수 있습니다. General AI가 아닌 Specialized AI가 활성화하면 그동안 상상하지 못했던 새로운 직업이 생겨날 것입니다.

인공지능을 알아야 미래사회를 주도할 수 있다!<br/><br/>이 책은 총 7장으로 구성된다. 1장 ‘인공지능이란 무엇인가’에서는 인공지능이 정확히 무엇을 의미하며 어떤 특성이 있는지, 인공지능의 역사적 발전 과정과 인공지능 기술이 나타난 이유에 대해 소개한다. 2장 ‘인공지능이 사회에 미치는 영향’에서는 앞으로 인공지능으로 인해 사회가 어떻게 발전할 것인지, 인공지능은 어떤 역할을 할 것인지 등에 관해 설명한다. 3장 ‘학습하는 컴퓨터’에서는 인공지능이 어떤 학습능력을 가졌는지, 학습기능을 갖춘 인공지능의 활용 분야와 한계를 알아본다. 4장 ‘자연어 처리’에서는 사람의 언어를 컴퓨터가 어떻게 이해하는지, 컴퓨터의 언어 번역 수준은 어느 정도인지, 인공지능이 미래에 어떤 언어 능력을 가질 수 있을지에 관해 담았다. 5장 ‘발전하는 인공지능 기법’에서는 인간의 지식을 인공지능 기술에 전해줄 수 있는지, 인공지능도 생명체처럼 진화할 수 있을지, 인공지능이 로봇 수준을 어떻게 발전시키는지 등에 관해 살펴본다. 6장 ‘우리와 동반자가 된 인공지능’에서는 인공지능과 함께 살아갈 미래 우리 삶은 어떤 모습일지, 인공지능도 윤리를 지켜야 하는지에 관해 설명한다. 7장 ‘인공지능의 미래’에서는 인공지능이 미래사회 변화에 어떤 역할을 할 것인지, 앞으로 어떤 직업이 유망할지, 우리가 어떻게 미래 인공지능 시대를 주도할 수 있는지 알아본다.<br/>

인공지능에 대한 열풍이 그 어느 때보다 뜨겁다. AI는 지금 우리 생활 여러 곳에서 활용되고 있고, 동시에 미래의 많은 가능성을 보여주며 점차 우리 사회의 핵심기술로 자리 잡고 있다. 이 기술에 대한 많은 정보가 넘쳐나고 있지만 인공지능의 다양한 모습을 역사에서부터 사회적 응용까지 포괄적으로 잘 설명한 책은 찾기 어렵다. 여기저기서 단편적인 지식만 접하다 보면 인공지능이 더 어렵게 느껴지고 혼란만 가중될 수 있다. 이 책은 인공지능의 탄생 배경과 여러 기술에 대해 이해하기 쉽게 예시와 함께 개념을 잘 정리해 설명하고 있다. 이 기술이 가지고 있는 한계와 우려에 대해서도 독자들이 잘 이해할 수 있도록 기술하고 있다. 일반인들이 인공지능을 전반적으로 이해하는 데 좋은 가이드가 될 수 있는 책이다.

우리는 지금 디지털 트랜스포메이션이라는 말로 대변되는 디지털 적자생존의 시대에 살고 있다. 혹자는 ‘데이터 적자생존의 시대’라고도 한다. 디지털로 바뀌고 데이터를 확보해서 변화하는 세상을 이해하지 못하면 개인이든 기업이든 생존하고 성장하기 어렵다. 그런데 엄청나게 생산되는 데이터를 어떻게 분석하고 이해할까? 이 책은 인공지능이라는 틀로 이 질문에 대한 답을 던지고 있다. 이 책의 저자처럼 인공지능을 쉽고 체계적으로 설명해주는 전문가는 많지 않다. 다년간의 연구와 실무 경험에 의한 깊은 이해를 바탕으로 인공지능을 정의하고, 발전 방향을 설명하며, 사용법을 설명해주는 탁월한 책이다. 인공지능에 관심 있는 독자들이 꼭 읽어보기를 권한다.