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품목정보
| 발행일 | 2016년 09월 05일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 268쪽 | 393g | 153*224*15mm |
| ISBN13 | 9788970948812 |
| ISBN10 | 8970948813 |
사이언티픽아메리칸 편집부 편 / 김일선 역
|
한림출판사
|
2016년 09월 05일
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- 과학 top100 25주
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저자 소개 관련자료 보이기/감추기
저 자 소 개
게리 스틱스 Gary Stix, 《사이언티픽 아메리칸》 기자
닐 거센펠트 Neil Gershenfeld, MIT 교수
데미트리 프살티스 Demetri Psaltis, 스위스 EPFL 교수
데이비드 바인베르거 David Weinberger, 하버드대학교 버크만센터 연구원
래리 그리너마이어 Larry Greenemeier, 《사이언티픽 아메리칸》 기자
로버트 엡스타인 Robert Epstein, 과학 전문 기자
로스 킹 Ross D. King, 맨체스터대학교 교수
마빈 민스키 Marvin L. Minsky, MIT 인공지능연구소 설립자, 미국학술원 회원
마이클 앤더슨 Michael Anderson, 케임브리지대학교 교수
머리 캠벨 Murray Campbell, IBM 토마스왓슨연구센터 연구원
수전 리 앤더슨 Susan Leigh Anderson, 코네티컷대학교 교수
쉬펑슝 許峰雄, 마이크로소프트사 아시아연구소 연구원
스캇 아론슨 Scott Aaronson, 텍사스대학교 교수
아이작 추앙 Isaac L. Chuang, MIT 교수
안드레아스 노와치크 Andreas Nowatzyk, 카네기멜론대학교 교수
야세르 아부-모스타파 Yaser S. Abu-Mostafa, 캘리포니아공과대학교 교수
윌리엄 하그로브 William W. Hargrove, 오크리지국립연구소 연구원
이본느 레일리 Yvonne Raley, 펠리칸대학교 교수
이안 포스터 Ian Foster, 시카고대학교 교수
조슈아 하트숀 Joshua K. Hartshorne, 보스턴대학교 교수
줄리오 토노니 Giulio Tononi, 위스콘신대학교 교수
크리스토퍼 밈스 Christopher Mims, 《월스트리트저널》 기자, 과학 저술가
크리스토프 코흐 Christof Koch, 앨런뇌과학연구소 소장
토머스 스털링 Thomas Sterling, 인디애나대학교 교수
토머스 아난다라만 Thomas Anantharaman, 바이오나노 Inc. 연구원
포레스트 호프만 Forrest M. Hoffman, 오크리지국립연구소 연구원
닐 거센펠트 Neil Gershenfeld, MIT 교수
데미트리 프살티스 Demetri Psaltis, 스위스 EPFL 교수
데이비드 바인베르거 David Weinberger, 하버드대학교 버크만센터 연구원
래리 그리너마이어 Larry Greenemeier, 《사이언티픽 아메리칸》 기자
로버트 엡스타인 Robert Epstein, 과학 전문 기자
로스 킹 Ross D. King, 맨체스터대학교 교수
마빈 민스키 Marvin L. Minsky, MIT 인공지능연구소 설립자, 미국학술원 회원
마이클 앤더슨 Michael Anderson, 케임브리지대학교 교수
머리 캠벨 Murray Campbell, IBM 토마스왓슨연구센터 연구원
수전 리 앤더슨 Susan Leigh Anderson, 코네티컷대학교 교수
쉬펑슝 許峰雄, 마이크로소프트사 아시아연구소 연구원
스캇 아론슨 Scott Aaronson, 텍사스대학교 교수
아이작 추앙 Isaac L. Chuang, MIT 교수
안드레아스 노와치크 Andreas Nowatzyk, 카네기멜론대학교 교수
야세르 아부-모스타파 Yaser S. Abu-Mostafa, 캘리포니아공과대학교 교수
윌리엄 하그로브 William W. Hargrove, 오크리지국립연구소 연구원
이본느 레일리 Yvonne Raley, 펠리칸대학교 교수
이안 포스터 Ian Foster, 시카고대학교 교수
조슈아 하트숀 Joshua K. Hartshorne, 보스턴대학교 교수
줄리오 토노니 Giulio Tononi, 위스콘신대학교 교수
크리스토퍼 밈스 Christopher Mims, 《월스트리트저널》 기자, 과학 저술가
크리스토프 코흐 Christof Koch, 앨런뇌과학연구소 소장
토머스 스털링 Thomas Sterling, 인디애나대학교 교수
토머스 아난다라만 Thomas Anantharaman, 바이오나노 Inc. 연구원
포레스트 호프만 Forrest M. Hoffman, 오크리지국립연구소 연구원
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사실상 비용이 전혀 들지 않았기에 프로젝트 이름을 스톤 수퍼컴퓨터(Stone SouperComputer)라고 지었는데, 초고해상도 환경지도를 만들어내기에 부족함이 없는 성능이었다. 이보다 훨씬 성능이 좋고, 세계 최고속 슈퍼컴퓨터와도 견줄 만할 클러스터를 슈퍼컴퓨터보다 훨씬 저렴한 가격에 구현해낸 연구팀도 있다. 가격 대비 성능이 뛰어난 클러스터를 인간 게놈(genom) 해독에 이용하려는 일부 기업도 있다. 이처럼 클러스터 개념은 학교와 기업을 비롯한 어디서도 컴퓨터의 엄청난 성능을 누리게 해준다는 점에서 가히 혁명적이라 할 수 있다. (1-3 ‘DIY 슈퍼컴퓨터’ 중에서)
일단 자기 개선 능력이 있는 프로그램이 만들어지면 그 후 엄청난 속도로 발전이 이루어질 것이다. 프로그램이 자신과 자신의 구조를 개선한다면 컴퓨터에서 ‘의식(consciousness)’ ‘직관(intuition)’ ‘지능(intelligence)’과 관련된 모든 현상이 시작될 것은 불을 보듯 뻔한 사실이다. 우리가 이런 수준에 얼마나 다가갔는지는 알 수 없지만, 언제가 되든 그 단계에 이르면 세상은 그때까지 알던 곳과는 전혀 다른 곳이 될 것이다. (2-1 ‘인공지능’ 중에서)
신속한 학습능력은 신경망 컴퓨터의 또 다른 특징이다. 아이들은 나누기를 배울 때처럼 온갖 규칙을 익히면서 언어를 습득하는 걸까? 다행히 아이들에게는 언어와 경험을 즉각적으로 연계하는 능력이 있어서 그럴 필요가 없다. (…) 이와 마찬가지로 신경망 컴퓨터 프로그래머는 주어진 문제를 수학적?형식적 형태로 이해할 필요가 없다. 프로그래머가 가능한 답으로 이뤄진 충분한 ‘훈련용’ 데이터를 제공하면 컴퓨터는 각각의 답에 대한 특징적 연결 패턴을 찾아낸다. 달리 말하면 신경망 컴퓨터는 스스로 프로그램을 만들 수 있다는 뜻이다. (3-3 ‘광학 신경망 컴퓨터’ 중에서)
흥미로운 사실은, 로봇 윤리가 실제 윤리학 분야에도 영향을 미친다는 점이다. ‘현실 세계’에서의 인공지능을 연구하다 보면 단지 윤리학의 학문적 결과를 기계에 적용하는 데서 끝나지 않고, 인간이 행하는 윤리적 행동이란 무엇인지 더 깊이 생각해보게 되기 때문이다. 적절하게 훈련된 기계는 항상 공정한 판단을 하기 때문에 대부분의 인간보다 훨씬 더 윤리적으로 행동한다. 인간이 항상 공정한 판단을 하기란 어렵다. 윤리적으로 움직이는 로봇이 우리에게 더 윤리적으로 행동해야 한다는 생각을 갖게 해줄지도 모를 일이다. (4-3 ‘착한 로봇’ 중에서)
우리가 만든 기계는 보기에 따라서는 체스에 대해서 별 지식이 없는데도 실력이 뛰어난 선수보다 체스를 잘 두는 것 같기도 하다. 하지만 컴퓨터는 인간이 생각하는 방식을 그대로 흉내 내는 것이 아님을 명심할 필요가 있다. 결과는 같아도 과정은 다르다. 깊은생각은 더 멀리 내다보지만 눈치채는 것은 거의 없고, 모든 것을 기억하지만 배우는 것은 하나도 없으며, 터무니없는 실수를 하지도 않고 평소 실력보다 갑작스레 잘 두는 법도 없다. (5-2 ‘컴퓨터 체스 그랜드마스터‘ 중에서)
일단 자기 개선 능력이 있는 프로그램이 만들어지면 그 후 엄청난 속도로 발전이 이루어질 것이다. 프로그램이 자신과 자신의 구조를 개선한다면 컴퓨터에서 ‘의식(consciousness)’ ‘직관(intuition)’ ‘지능(intelligence)’과 관련된 모든 현상이 시작될 것은 불을 보듯 뻔한 사실이다. 우리가 이런 수준에 얼마나 다가갔는지는 알 수 없지만, 언제가 되든 그 단계에 이르면 세상은 그때까지 알던 곳과는 전혀 다른 곳이 될 것이다. (2-1 ‘인공지능’ 중에서)
신속한 학습능력은 신경망 컴퓨터의 또 다른 특징이다. 아이들은 나누기를 배울 때처럼 온갖 규칙을 익히면서 언어를 습득하는 걸까? 다행히 아이들에게는 언어와 경험을 즉각적으로 연계하는 능력이 있어서 그럴 필요가 없다. (…) 이와 마찬가지로 신경망 컴퓨터 프로그래머는 주어진 문제를 수학적?형식적 형태로 이해할 필요가 없다. 프로그래머가 가능한 답으로 이뤄진 충분한 ‘훈련용’ 데이터를 제공하면 컴퓨터는 각각의 답에 대한 특징적 연결 패턴을 찾아낸다. 달리 말하면 신경망 컴퓨터는 스스로 프로그램을 만들 수 있다는 뜻이다. (3-3 ‘광학 신경망 컴퓨터’ 중에서)
흥미로운 사실은, 로봇 윤리가 실제 윤리학 분야에도 영향을 미친다는 점이다. ‘현실 세계’에서의 인공지능을 연구하다 보면 단지 윤리학의 학문적 결과를 기계에 적용하는 데서 끝나지 않고, 인간이 행하는 윤리적 행동이란 무엇인지 더 깊이 생각해보게 되기 때문이다. 적절하게 훈련된 기계는 항상 공정한 판단을 하기 때문에 대부분의 인간보다 훨씬 더 윤리적으로 행동한다. 인간이 항상 공정한 판단을 하기란 어렵다. 윤리적으로 움직이는 로봇이 우리에게 더 윤리적으로 행동해야 한다는 생각을 갖게 해줄지도 모를 일이다. (4-3 ‘착한 로봇’ 중에서)
우리가 만든 기계는 보기에 따라서는 체스에 대해서 별 지식이 없는데도 실력이 뛰어난 선수보다 체스를 잘 두는 것 같기도 하다. 하지만 컴퓨터는 인간이 생각하는 방식을 그대로 흉내 내는 것이 아님을 명심할 필요가 있다. 결과는 같아도 과정은 다르다. 깊은생각은 더 멀리 내다보지만 눈치채는 것은 거의 없고, 모든 것을 기억하지만 배우는 것은 하나도 없으며, 터무니없는 실수를 하지도 않고 평소 실력보다 갑작스레 잘 두는 법도 없다. (5-2 ‘컴퓨터 체스 그랜드마스터‘ 중에서)
---본문 중에서
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▶▷ 이 책의 구성
1 더 빠르게, 더 똑똑하게, 더 저렴하게
페타플롭스 수준으로 성능과 속도는 향상되고 물리법칙의 한계를 뛰어넘을 정도로 크기는 작으면서도 비용이 매우 저렴한 컴퓨터를 만들기 위한 과학자들의 다양한 노력을 이야기한다. 또한 HTMT 기술과 홀로그래픽 메모리, 광통신 등을 소개하면서 효율을 극대화한 초전도체 프로세서에 대해 살펴본다.
컴퓨터를 연결해서 사용함으로써 비용은 줄이고 슈퍼컴퓨터 정도의 성능을 발휘하는 pc 클러스터와 실제로 버려진 컴퓨터를 재활용해 미국 환경지도라는 방대한 작업을 수행한 필자의 경험담이 흥미롭게 펼쳐지고 있다. 또한 천문, 의학, 서비스 등의 분야에서 컴퓨터의 연결과 네트워크를 이용하는 컴퓨터 그리드 기술의 응용 사례도 보여준다.
2 생각하는 컴퓨터: 존재의 방법
인공지능을 갖춘 컴퓨터를 구현하기 위해 서술과 유추를 컴퓨터 프로그램에 적용한 ‘휴리스틱’ 프로그램이나 컴퓨터가 방정식을 유도할 수 있도록 ‘스튜던트’ 프로그램을 만든 연구자들의 개발 과정을 싣고 있다.
컴퓨터는 숫자는 쉽게 계산하면서도 평범한 사진의 의미도 판별하지 못한다. 정보 통합 능력을 통해 컴퓨터에 의식을 불어넣고 자가학습 기능을 이용해 컴퓨터 스스로 발전하게 만드는 것이 가능한지를 가늠해본다.
기계가 생각하는 능력을 갖추었는지 판별하기 위해 수학자 앨런이 고안한 튜링 테스트의 이모저모에 대해서도 알아본다.
3 실리콘을 넘어서
사람의 두뇌를 칩 속에 구현하는 인지 컴퓨팅 연구를 통해서 뇌신경망 형태의 컴퓨터 기술을 개발하려는 노력을 소개한다.
클로로포름을 이용한 양자 컴퓨터 제조 과정을 들여다보며, 양자 시스템 발전을 통해서 기존 의 단점을 극복하고 물리적 한계와 비용을 극복하는 컴퓨터에 대한 미래의 청사진을 그려본다.
또한 뇌의 해부학적 구조를 따라 만든 신경망 컴퓨터를 광학 기술과 연결함으로써, 데이터 송수신이 자유롭고 무작위 문제 해결에 효과적인 컴퓨터를 만드는 길을 제시한다.
4 우리는 로봇이다
미생물의 성장을 관찰하고 효소의 유전자 구성을 알아내는 과학자 로봇 아닷을 소개하면서 인간과 로봇의 동반자 관계에 대한 윤리적 질문을 던진다.
인간의 모습과 똑같은 로봇을 만드는 개발자와의 대담을 통해서 ‘사람답다’라는 것의 의미에 대해 숙고해보기도 한다.
아시모프의 로봇 3원칙을 기반으로 로봇에 윤리를 주입할 수 있는가 하는 질문을 던지며 인간의 윤리학과 로봇의 관련성에 대해서도 생각해본다. 또한 언어의 특성에 대한 설명을 통해 ‘말하는 로봇’ 개발에서 빚어지는 어려움과 이의 실현 가능성에 대해서 이야기한다.
5 난관을 뛰어넘기
통계적 기계 번역과 규칙 기반 번역 시스템을 비교하면서 컴퓨터를 통한 기계번역의 어려움의 원인과 그 극복 방법은 무엇인지 살펴본다.
‘깊은생각’과 ‘딥블루’ 등 인간과 대결한 체스 기계 제작에서 주안점이 무엇이었는지, 많은 사람의 협력이 탄생시킨 기계가 마침내 인간 그랜드마스터에 승리한 것이 어떤 의미를 갖는지도 생각해본다.
빅데이터를 이용한 실물지구 시뮬레이터를 통한 미래 예측 가능성의 과정을 보여주며, 마지막으로 마술과도 같은 컴퓨터로 인식되는 양자 컴퓨터의 놀라운 능력과 한계를 살펴본다.
1 더 빠르게, 더 똑똑하게, 더 저렴하게
페타플롭스 수준으로 성능과 속도는 향상되고 물리법칙의 한계를 뛰어넘을 정도로 크기는 작으면서도 비용이 매우 저렴한 컴퓨터를 만들기 위한 과학자들의 다양한 노력을 이야기한다. 또한 HTMT 기술과 홀로그래픽 메모리, 광통신 등을 소개하면서 효율을 극대화한 초전도체 프로세서에 대해 살펴본다.
컴퓨터를 연결해서 사용함으로써 비용은 줄이고 슈퍼컴퓨터 정도의 성능을 발휘하는 pc 클러스터와 실제로 버려진 컴퓨터를 재활용해 미국 환경지도라는 방대한 작업을 수행한 필자의 경험담이 흥미롭게 펼쳐지고 있다. 또한 천문, 의학, 서비스 등의 분야에서 컴퓨터의 연결과 네트워크를 이용하는 컴퓨터 그리드 기술의 응용 사례도 보여준다.
2 생각하는 컴퓨터: 존재의 방법
인공지능을 갖춘 컴퓨터를 구현하기 위해 서술과 유추를 컴퓨터 프로그램에 적용한 ‘휴리스틱’ 프로그램이나 컴퓨터가 방정식을 유도할 수 있도록 ‘스튜던트’ 프로그램을 만든 연구자들의 개발 과정을 싣고 있다.
컴퓨터는 숫자는 쉽게 계산하면서도 평범한 사진의 의미도 판별하지 못한다. 정보 통합 능력을 통해 컴퓨터에 의식을 불어넣고 자가학습 기능을 이용해 컴퓨터 스스로 발전하게 만드는 것이 가능한지를 가늠해본다.
기계가 생각하는 능력을 갖추었는지 판별하기 위해 수학자 앨런이 고안한 튜링 테스트의 이모저모에 대해서도 알아본다.
3 실리콘을 넘어서
사람의 두뇌를 칩 속에 구현하는 인지 컴퓨팅 연구를 통해서 뇌신경망 형태의 컴퓨터 기술을 개발하려는 노력을 소개한다.
클로로포름을 이용한 양자 컴퓨터 제조 과정을 들여다보며, 양자 시스템 발전을 통해서 기존 의 단점을 극복하고 물리적 한계와 비용을 극복하는 컴퓨터에 대한 미래의 청사진을 그려본다.
또한 뇌의 해부학적 구조를 따라 만든 신경망 컴퓨터를 광학 기술과 연결함으로써, 데이터 송수신이 자유롭고 무작위 문제 해결에 효과적인 컴퓨터를 만드는 길을 제시한다.
4 우리는 로봇이다
미생물의 성장을 관찰하고 효소의 유전자 구성을 알아내는 과학자 로봇 아닷을 소개하면서 인간과 로봇의 동반자 관계에 대한 윤리적 질문을 던진다.
인간의 모습과 똑같은 로봇을 만드는 개발자와의 대담을 통해서 ‘사람답다’라는 것의 의미에 대해 숙고해보기도 한다.
아시모프의 로봇 3원칙을 기반으로 로봇에 윤리를 주입할 수 있는가 하는 질문을 던지며 인간의 윤리학과 로봇의 관련성에 대해서도 생각해본다. 또한 언어의 특성에 대한 설명을 통해 ‘말하는 로봇’ 개발에서 빚어지는 어려움과 이의 실현 가능성에 대해서 이야기한다.
5 난관을 뛰어넘기
통계적 기계 번역과 규칙 기반 번역 시스템을 비교하면서 컴퓨터를 통한 기계번역의 어려움의 원인과 그 극복 방법은 무엇인지 살펴본다.
‘깊은생각’과 ‘딥블루’ 등 인간과 대결한 체스 기계 제작에서 주안점이 무엇이었는지, 많은 사람의 협력이 탄생시킨 기계가 마침내 인간 그랜드마스터에 승리한 것이 어떤 의미를 갖는지도 생각해본다.
빅데이터를 이용한 실물지구 시뮬레이터를 통한 미래 예측 가능성의 과정을 보여주며, 마지막으로 마술과도 같은 컴퓨터로 인식되는 양자 컴퓨터의 놀라운 능력과 한계를 살펴본다.
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