오늘날 주목할만한 기계 학습들의 결과물들을 알게 모르게 사용하고 있다.

알파고 이후에 일반인들에게 많은 충격을 줘 모든 사람들이 머신러닝/딥러닝이라는 용어를 알고 있다. 놀라운 기계 학습은 어떤 원리로 우리에게 어떤 결과를 가져다 주는지, 그 기술들은 근 몇 십년간 어떻게 발전해 왔는지 조목조목 알려준다.

기술 위주로 적혀있다기 보다는 기계 학습이 발전하는 역사적 순간의 일들을 생생하게 서술했다. 특히 도입부의 자율 주행차에서 시간 가는 줄 모르고 읽었다. 진짜 주행차는 아니지만 조그만 하드웨어를 가진 차에 인공 지능을 도입하는 것을 주변에서 가까이 보았기에 15년 전 쯤의 세계의 엔지니어들은 어떤 생각을 했었는지 하나 하나 체크하며 보았다.

단순히 어느 팀이 어느 대회를 우승했다가 아니라, 그들이 어떤 시행착오를 겪었고 최종적으로 어떤 구조를 설계했는지까지 알 수 있어 여타 기술 서적 책이 아닌 평범한 영화처럼 재미있게 봤다.

자율 주행차 다음으로 중요한 인공지능 역사의 한 획을 그은 넷플릭스 프라이즈의 추천 시스템 대회도 흥미로웠다. 기술 서적 책에서도 잠깐 언급을 하긴 했지만, 기술의 원리와 결과물들만 봤을 뿐 어떻게 발전했는지는 몰랐었다. 넷플릭스 대회를 하던 때로 돌아가 그들이 어떻게 생각해서 발전했는지를 알고 나서는 원리들이 자연스럽게 이해가 됐다.

이 뿐 아니라, 강화 학습과 딥러닝(심층 신경망, RNN, GAN) 기술들을 소개했고 이들이 어떻게 쓰이는지 풀어나간다. 퀴즈를 빠르고 정확하게 푸는 기계부터 알파고, 게임 인공지능 봇까지 기술적으로 지루하지 않게 풀어간다. 기술적인 깊이는 정확한 수식까지는 몰라도 말로 설명하는 깊이다. 저자 또한 의식하며 일반인 뿐 아니라 이공계 사람들도 수긍할 수 있도록 지필한 노력이 엿보였다.

본 전공이 전기/전자공학으로, 주변 사람들에게도 꼭 보여주고 싶은 책이다. 컴퓨터과학/공학, 기계공학, 수학, 통계학을 전공하는 사람들도 무척 흥미롭게 읽을 것 같다.

제목만 봐서는 예전 학창시절에 배웠던 기계어에 대한 내용이 아닐까 생각을 했는데, 책을 읽고 나니 내 생각이 너무나도 올드했다는 민망함이 몰려온다. 이 책은 기계 학습, 인공 지능에 대한 내용을 담고 있다. 저자는 현재 구글 파이 팀의 수석 리더이다.

이 책의 표지를 열면 꽤 흥미로운 문구가 담겨있다.

이 책은 프로그래머들을 단순 코더가 아닌 설계자로 만들어 드립니다.

이 책은 IT 업종에서 일하는 분들을 디지털 세계의 추종자가 아닌 기획자로 만들어 드립니다.

이 책은 이 시대를 살아가는 지도자들에게 인공 지능이 바꿀 세상에 대해 깊이 있는 이해와 관점을 드립니다.

IT업계에 종사하고 있지만 선도적이지 못하고 항상 수동적인 일들을 하고 있었는데, 이 책을 받고 첫 장을 넘기는 순간 만난 문장으로 인해 이 책의 내용이 상당히 궁금해졌다.

최초의 자율주행 자동차는 DARPA의 챌린지로부터 시작되었다. 어떻게 접근하느냐에 따라 결과가 달라졌다. 2차례의 DARPA 그랜드 챌린지와 그 다음에 치뤄진 DARPA 어반 챌린지를 통해 자율 주행차에 대한 기술이 정말 크게 발전했고, 그 기술들이 공유되면서 지금의 수준까지 온 것이 아닌가 생각이 든다. 챌린지에 참여한 카네기멜론 대학의 팀과 스탠포드 대학의 팀이 고민했던 방식들과 이를 구현한 기술들이 자율 주행에 밑거름이 되었다고 생각한다. 그들의 열정이 아니었다면 자율 주행차 기술은 크게 발전하지 않았을 것이란 생각을 해본다.

이 책에서 다룬 두번째 내용은 넷플릭스 알고리즘에 대한 내용이다. 넷플릭스는 현재 스트리밍 서비스를 했지만 예전에는 DVD 구독 서비스를 제공했었다. 그 때는 넷플릭스가 큰 회사도 아니었지만, 구독자들이 어떤 것을 원하는지 추천 알고리즘이 필요했다는 점이 그들의 안목이 대단하다는 것을 느꼈다. 넷플릭스 구독자들은 자신에게 추천되는 영상이나 영화들을 보면서 나보다 나를 더 잘 아는 것이 아닌가 하는 생각을 할 때가 많을 것이다. 물론 그렇지 않은 경우도 포함된다. 이 알고리즘은 넷플릭스 프라이즈를 통한 다양한 팀의 연구 결과로 이루어진 것이라는 것을 이 책을 통해 처음 알게 되었다. 이들이 목표를 달성하기 위해 얼마나 노력했는지 책을 읽는 동안 있는 그대로 느낄 수 있었다.

셋째 마당에서는 알파고로 유명한 딥마인드사에서 아타리 게임을 완벽히 정복한 얘기를 담고 있다. 딥마인드에서는 신경망과 강화 학습을 통해 이미지 인식을 판단하면서 컴퓨터 게임까지 정복하였다. 이들이 사용한 기술은 무엇이고 어떤 방식으로 해결했는지에 대한 내용이 잘 담겨 있다.

넷째 마당에서는 우리나라에 알파고가 널리 알려지기 전 미국의 유명한 퀴즈 프로그램인 제퍼디에서 사람과 대결해서 우승한 IBM에서 만든 인공지능 왓슨에 대한 얘기를 담고 있다. DeepQA라는 시스템을 통해 왓슨은 자연어를 이해하고, 말하고, 기억하는 기능을 갖게 되었고, 이를 통해 퀴즈를 풀 수 있는 인공지능 프로그램이 된 것이다. 책에 언급된 순환신경망(RNN)은 요즘도 딥 러닝에 많이 등장하는 내용이고, 이를 통해 더 다양한 기능을 가질 수 있도록 할 수 있다.

마지막 다섯번째 마당은 프로 바둑기사를 이긴 알파고와 스타크래프트라는 게임을 하는 알파 스타에 대한 얘기이다. 이에 언급하기에 앞서 검색 트리라는 자료구조에 대한 이해와, 스도쿠, 체스에서의 이전 사례를 통해 인공지능이 어떻게 발전해왔는지 알 수 있었다. 알파고가 개발된 과정이나 그에 적용된 기술들을 보면 그것을 만든 개발자들이 정말 대단하게 느껴졌다. 이들로 인해 검색, 인지, 강화 학습 알고리즘이 한단계 더 발전할 수 있었다고 생각한다.

이 책에서 보여준 기계 학습과 인공 지능의 개발 과정을 보면서 앞으로 개발자들이 어떤 분야에 더 관심을 가져야 하는지도 알게 되었다. 책의 첫페이지에 적혀진대로 단순히 코딩만 하는 사람에서 새로운 기술을 만들어내는 일들이 정말 어렵지만 더 재미있다는 것도 다시 한번 깨닫게 되었다. 그동안 머신 러닝을 하려면 어떤 것을 배워야하고, 구현하는 기술에만 촛점을 두고 학습서 위주의 책들을 읽었었는데, 이 책을 통해 기계학습과 인공지능에 숨겨진 내용들을 알게되니, 개발자로서 어떤 것을 더 관심있게 봐야하는지 조금이나마 깨닫게 되었다.

인공 지능과 기계 학습에 관심있는 사람이라면 꼭 읽어보라고 추천하고 싶은 멋진 책이다.

출판사로부터 도서를 제공받아 작성한 리뷰입니다

#기계는어떻게생각하는가 #인공지능 #머신러닝 #기계학습 #강력추천도서 #이지스퍼블리싱

＜이 서평은 이지스 퍼블리싱의 서평단으로 선정 되어 제공된 책으로 작성한 글입니다.＞

안녕하세요! 오랜만에 서평단으로 선정되어 서평을 적게된 김성민입니다.

최근 컴퓨터분야에서 빠르게 성장하고 있는 인공지능분야를 공부하고 있거나 혹은 관심을 갖고 공부를 해야하는데 어떻게 해야하는지 모르시는 분들이 읽기 좋은 책이 출시 되어 소개 시켜드리기 위해서 서평단으로 신청을 하여 제가 먼저 읽어보고 그 후기를 적어봅니다.

우선 표지를 보시면 알수 있듯이 이책은 우리나라에서 인공지능이 급격하게 관심을 받게된 이유이기도 한 알파고 부터 2020년 현재 많은 기업에서 개발하고 있는 자율주행차까지 ML의 구현 사례와 작동원리에 대해 설명한 책입니다.

우선 이책의 목차는 다음과 같습니다.

목차

목차를 보면 알수 있듯이 기본적인 구현 원리와 인공지능 모델에 대해 설멍을 해주는 책입니다.

목차는 크게 5개의 부제목과 17개의 소제목으로 구성되어 있으며, 각각의 ML과 DL분야를 나누어 설명을 하고 있습니다.

특히 이책이 다른 ML/DL과의 차이점은 보면 각각의 프레임워크를 사용하여 코드를 설명을 하는 경우 주된 원리를 이해하기 어려운 부분이 있었지만, 이책은 코드가 아닌 아래 사진과 같이 기본 원리 및 작동원리를 자세히 그림과 함께 설명을 해주고 있습니다.

책의 모든 내용을 보여드릴수는 없지만 2장의 사진을 보시면 알수 있듯이 코드가 아닌 그림과 글로 원리를 설명해주고 있습니다.

즉 이책은 ML/DL을 공부하는데 원리를 이해하기 힘들거나, 이제 막 공부를 시작한 사람이 원리를 이해하고 하나의 인공지능 모델을 만들기 전에 읽어야하는 필수 책이라고 할만큼 내용이 알차고 설명이 자세히 되어있습니다.

저 역시도 공부한지 1년정도 지난 입장에서 이 책이 공부하기전에 출간이 되었다면 어떠한 방향으로 공부하고 있을까 하는 생각이 들게 해준 참 좋은 책입니다.