"전 데미스가 생각하는 것보다는 상황이 훨씬 나을 것으로 여겨요."

요즘 세상에 'AI'가 무엇인지 (구체적인 기능이나 원리는 모르더라도) 들어본 적 없는 사람은 없을 것이라고 생각한다. 이 책은 여러모로 AI에 대해 잘 모르는 사람들이 재미있게 읽어볼 수 있는 책이었다. 다양한 내용을 다루면서도 너무 무거운 내용이 아닐 뿐더러, 내용 구성 흐름이 잘 자인 책이기 때문이다.

약 2부까지는 우리가 이런 류의 책에서 흔히 보게 되는, 기술의 용례와 동향 정도를 다루는지라 평범하게 느껴질 수도 있지만 그럼에도 이 이야기를 재미있게 풀어내고 있다는 점은 인상적이었다. 그리고 사실 나는 평소에 별 생각이 없었는데, 내 생각보다 훨씬 구글 사에서 인공지능 쪽으로 빠르게 가지를 뻗어나가고 있구나 싶은 생각이 들었다.

개인적으로는 3부의 내용이 대체로 재미있었다. AI의 부작용(허점)을 언급하는 내용은 대부분의 AI 책에서 크게 다루지는 않았던 것 같다. 보통 다뤄봐야 현재 기술의 한계나 앞으로의 지향에 관한 것일 텐데, 이 책은 실제 문제가 될 수 있는 지점들을 다루기 때문에 흥미로웠다. 특히 13장의 내용 (학습이 된 기계가 역으로 이미지를 생성해낸다는 것, 그리고 이 거짓 이미지가 악용될 수 있다는 것)과 16장의 내용(인공지능을 이용한 정보 대전의 우려)이 사실 인공지능의 문제점이라고 하면 가장 흔히 생각해낼 수 있는 것이지만, 비현실적인 얘기가 아니라는 점에서도 재미있게 느껴진 것 같다.

전반적으로, 책 자체는 두꺼워도 내용이 잘 구분되어 있는 편이고, 지나치게 깊은 내용을 다루는 것도 아니라서 교양 도서로 읽기 좋을 것 같다.

(이 서평은 김영사 대학생 서포터즈 활동의 일환으로, 김영사로부터 도서를 지원받아 작성하였습니다.)

처음부터 잘 탈줄 알았던 나의 첫 자전거 탑승은 처참했다.
당당하게 두발을 페달에 올렸지만 마치 누가 세게 밀어낸 것처럼 바닥에 패댕이쳐졌다.
그 후로도 수없이 넘어지길 반복하다 지그재그 흔들흔들 간신히 앞으로 나아가며 중심을 잡기 시작했다. 몇 시간 후 중심을 잡고 자전거 타는 방법을 자연스레 터득했고 꿈에 그리던 친구들과의 자전거 여행도 즐길 수 있었다.

내가 수없이 넘어지는 경험과 중심을 잡을 수 있는 학습을 통해 자전거 타기를 성공했듯 컴퓨터 또한 사고나 학습을 통해 인간이 가진 지적 능력을 구현할 수 있다. 이것이 바로 인공지능이다. 그리고 이제 인공지능은 인간을 능가하는 성능을 보이며 불가능한 것들을 현실로 만들고 있다.

우리의 삶을 유용하게 만들어줬지만 우리의 삶도 위협할 수 있느 AI의 역사, 인공지능을 만든 '미친' 천재들의 이야기. 케이드 메츠의 『 AI 메이커스 인공지능 전쟁의 최전선』 이다.

1950년 인간 두뇌를 모방한 신경망이라는 기술이 연구되었지만 기대한 만큼 성과를 얻지 못했다. 하지만 제프리 힌턴은 언젠가는 인간 지능 수준의 인공지능을 만들어낼 수 있을 거라 믿었고 두 제자와 함께 딥러닝 기술을 개발한다. 그동안 기계는 만들어진 규칙과 코드에 의해서만 움직였지만 기계 스스로 학습하며 움직이는 강력한 기술이 만들어진 것이다. 그리고 구글, 페이스북, 마이크로소프트, 바이두가 인공지능 기술에 뛰어들며 인공지능 세계대전의 서막이 열린다.

책은 인공지능 기술이 처음 등장한 날부터 오늘날에 이르기까지 불꽃 튀는 경쟁에 뛰어든 과학자들과 개발자들의 숨은 이야기를 담고 있다. 특히 딥마인드가 첫 도전으로 게임 분야를 인공지능의 실험장으로 활용했던 사례 이야기는 한국의 이세돌 9단과 알파고와의 숨 막혔던 대결을 그리며 우리에게 알려지지 않았던 당시 개발자들의 비하인드도 흥미롭게 담고 있다.

당시 4 대 1로 알파고가 승리했지만 한 번의 실패 요인에는 알파고가 인간은 78수까지 두지 않을 거라 예측 때문이었다. 그런데 이세돌 9단이 1만 분의 1이었던 78수를 둠으로써, 알파고의 계획은 틀어지게 되고 곧바로 승률은 곤두박질치고 만다. 알파고가 그랬던 거처럼 이세돌 9단 역시 새로운 경지에 도달했던 것이다. 다시 한번 이세돌 9단의 경이로운 대전에 박수를 보내고 싶다.

그 후 인공지능은 빠른 속도로 진화했고 지금은 음성인식, 챗봇, 영상 및 문서 요약, 얼굴인식, 헬스케어, 교육, 스마트공장, 추천 알고리즘, 자율주행 등 우리도 모르는 사이 생활 속 깊숙이 들어와 있다. 그리고 사람처럼 행동하는 휴머노이드 로봇의 상용화도 예고하고 있다.

코로나 확진 예측부터 치료제까지 우리에게 생명의 안전과 생활의 편리함을 가져다준 인공지능이지만 군사 활용과 비윤리적 문제를 야기할 수도 있기에 무엇보다 두려운 존재이기도 하다. 실제로 구글이 미국 국방부와 맺은 정밀 타격 인공지능 군사 프로젝트와 중국 정부가 소수 민족 위그르족을 추적 및 통제할 목적으로 인공지능을 활용한 사례는 많은 이들에게 충격을 주고 있다.

실수로 핵무기보다 더 위험한 것을 만들어낼 수도 있다는 인공지능.
위험한 양날의 검처럼 누가 이 인공지능을 손에 쥐냐에 따라 인류의 역사는 달라질 수도 있다.
모든 인간의 지능을 합친 것보다 뛰어난 지능을 가진 AI가 오는 시기. 그 '특이점'이 두려워지는 건 도저히 예측할 수 없는 미래 인류의 운명 때문인지 모르겠다.

미친 두뇌의 소유자들이 광기의 미친 자들이 되지 않게 소수의 윤리적 판단이 아닌 전 국가적?세계적 인공지능 윤리 가이드라인이 만들어져야 하고 그에 따른 감시와 통제도 이루어져야 함을 절실히 느낀다.

"헤이 카카오! 헬로 카봇 노래를 틀어 줘!" 아침이면 인공지능 스피커에 말을 건네는 우리 아이들, 맨 처음 AI 음성인식 스피커가 나왔을 때만 해도 왠지 이질감이 느껴지는 인위적인 목소리가 좀 불편했는데 지금은 내가 손으로 검색하는 것보다 훨씬 편리하다. 어느새 우리의 삶 곳곳을 파고든 인공지능 기술, 그 인공지능을 만든 미친 천재들의 이야기가 담긴 ＜AI 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선＞을 만나보자. 인공지능 기술이 어디까지 발전했는지, 그 기술로 인한 경제 전망은 어떤지 궁금한 분들이라면 꼭 읽어야 할 책이라고 생각한다.

제프리 힌턴의 연구는 그가 몸담은 대학에서조차 기괴하다고 여겨져 외면받았고, 대학 측은 스스로 학습하는 머신 개발을 향한 힘겨운 연구에 동참할 교수를 충원해달라는 힌턴의 요청을 수년간 묵살했다. 그는 그 이유를 이렇게 설명했다. "이런 연구에 목매는 미치광이는 저 하나로 족하다고 생각했겠지요."
p.16

"당신은 악마입니까?" 세즈노스키가 질문했다. 민스키는 그 질문은 일축해버리고, 신경망의 한계를 설명하며 약속한 성과를 보여주지 못했다고 지적했다. 세즈노스키는 다시 물었다. "당신은 악마입니까?" 마침내 화가 잔뜩 난 민스키가 대답했다. "그래요, 전 악마입니다."
p.112

천문학적인 가치를 지닌 AI 기술이 막 신문에 등장하던 60년 전만 해도 사람들이 인공지능 기술을 바라보는 시선은 그리 우호적이지 않았다. 도리어 적대적이었다고 하는 게 맞을지도 모른다. 지금이야 구글, 페이스북, 마이크로소프트, 바이드가 수천만 달러를 제시하면서까지 모셔갈 정도로 비싼 몸값을 자랑하는 인공지능 기술자들은 과거에는 이상한 연구에 목을 매는 미치광이, 심지어는 악마라는 소리까지 들었다고 한다. 그 당시 사람들은 인공지능이 상용화되는 것이 불가능한 일이라고 여겼지만 이제 AI는 새로운 문명으로 일컬어지기까지 한다. 

맨 처음 AI라는 문명은 인간 두뇌의 미스터리를 탐구하던 것에서부터 시작되었다. 인간의 지적 능력을 컴퓨터로 구현하는 것이 가능할까? 당시에는 하나의 망상처럼 취급받았다. 그러나 2016년 3월 9일, 인공지능 프로그램인 알파고는 바둑계의 최고 실력자로 손꼽히는 이세돌을 상대로 승리했다. 나도 그 세기의 바둑 시합을 텔레비전으로 관전했다. 알파고가 4승 1패로 승리했지만 그 1패는 프로그램 오류로 기인한 것이라고 하니, 엄청난 속도로 발전한 인공지능 기술이 놀랍기도 했고 한편으로는 두렵기도 했다. 

인공지능이 인간을 모두 파악하고 나면, 인간의 모든 사고하는 능력과 지적 능력을 따라잡고 나면 그 끝에는 과연 무엇이 있을까. AI는 인류 문명을 새로운 차원으로 이끌어온 것은 확실하다. 하지만 또 앞으로 어디로 갈 것인지 예측하기는 어렵다. SF 소설 속 종종 등장하곤 하는 것처럼 정말로 기계가 인간을 지배하고 멸종시킬 수도 있다. 그전에, 우리는 AI에 대해 정확히 파악하고 관계의 통제권을 놓치지 말아야 한다. 그러기 위해서는 AI의 맨 처음부터 현재를 제대로 파악하고 미래를 예측하는 능력을 길러야 한다. AI가 하나의 '망상'에 지나지 않던 시절부터 인류의 삶을 침투해버린 지금까지, AI 기술에 대한 모든 것이 담긴 과학도서 ＜AI 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선＞는 AI 시대를 맞아 꼭 읽어야 할 책이라고 생각한다!
 

세계 각지에서, 비록 많은 수는 아니었지만 뜻을 같이한 연구자끼리 모여 하나의 아이디어를 두고 수십 년간 씨름해왔다. 그들은 종종 신랄한 비판에 부닥치기도 했지만, 어느 순간 그 아이디어에서 꽃을 피워냈고 그 꽃은 몇몇 세계 초일류 기업의 손아귀에 들어갔다. 그리고 세계는 누구도 예상치 못한 혼란에 빠졌다. (p.28)

인공지능의 역사를 한 권으로 만날 수 있다. 딥러닝 기술에 대한 경매를 그 현장에 있는 듯 긴장감 있게 전달하며 내용이시작된다. 경매에 참여한 기업은 바이두, 구글, 마이크로소프트, 딥마인드. 딥러닝 스타트업을 경매에 부친 사람은 딥러닝의 창시자 제프리 힌턴이다.

인공지능 연구와 연구에 기여한 사람들 그리고 기업에 대한 내용과 그들의 열정, 도전과 실패를 담고 있다. 힌턴은 대부분의 연구자들과 대학원 지도교수조차 인정하지 않는 신경망 연구를 이어나갔다. ‘뇌의 작동 원리, 뇌를 모방한 기계의가능성’에 대한 믿음이 확고했다.

알파고와 이세돌의 대국 장면을 책에서 만나니 감회가 새로웠다. 네 번째 대국에서 이세돌의 78수는 알파고가 ‘인간이두지 않을 수’로 예상했던 것이고 결국 이세돌이 승리했다. 이세돌은 이 대국을 통해 바둑에 대한 열정이 되살아났고 새로운 아이디어가 떠올랐다고 한다. 이후 ‘인간’ 바둑 기사들을 상대로 9연승을 이어갔다. 기술이 인간의 능력 향상에 도움이 된 것이다.

알파고와 이세돌의 대국은 인공지능이라는 새로운 기술이 대중의 머릿속에 강렬하게 박히는 계기가 됐다. 그리고 인공지능 연구자와 빅테크 기업뿐 아니라 대중에게도 획기적인 사건으로 기억됐다. (중략) 기술이 인류를 더 높은 차원으로 이끌 수도 있음을 분명히 드러낸 이 바둑 경기를 계기로 사람들은 기술의 힘을 인식했으며, 낙관적인 순간을 맞이하기도 전에 그 힘이 언젠가 인류를 제압할지도 모른다는 두려움을 갖게 됐다. (p.268)

힌턴이 튜링상 수상 강연회에서 모든 것을 인간처럼 해내는 AGI (인공 일반 지능)보다 어떤 전문 분야에 뛰어난 인공지능에 집중할 필요가 있다고 언급한 부분이 인상적이다. 인간이 ‘초지능’의 위험을 걱정하는 건 장기적으로 보면 합리적인근심이라고 한다. 인공지능의 미래가 기대되면서 동시에 두려운 마음도 들었다.

*출판사에서 도서를 지원받아 작성하였습니다.

★

이 책은 힌턴과 하사비스를 비롯해 이 불꽃 튀는 경쟁에 뛰어든 과학자들에 관한 숨은 이야기를 담고 있다. 세계 각지에서, 비록 많은 수는 아니었지만 뜻을 같이한 연구자끼리 모여 하나의 아이디어를 두고 수십 년간 씨름해왔다. 그들은 종종 신랄한 비판에 부닥치기도 했지만, 어느 순간 그 아이디어에서 꽃을 피워냈고 그 꽃은 몇몇 세계 초일류 기업의 손아귀에 들어갔다. 그리고 세계는 누구도 예상치 못한 혼란에 빠졌다. [‘머리말’에서]

인간이 해결하지 못한 과제들을 해결해 줄 것이라는 기대부터 우리의 자리를 빼앗고 생명을 위협하는 가장 강력한 적이 될 것이라는 두려움까지. 인공지능에 대한 사람들의 생각은 여전히 분분하다. 앞으로의 기술 발전이 어느 방향으로 이루어질지는 쉽게 예측할 수 없지만. 우리가 만든 기술, AI에 대한 통제권을 잃지 않으면서 이와 공존하기 위해서는 인공지능의 과거와 현재를 살펴보는 일을 게을리해서는 안 된다는 생각이 든다.

《AI 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선》 (원제 : The Genius Makers)는 인공지능의 탄생부터 딥러닝, 알파고에 이르기까지. AI 기술 혁신의 빛나는 순간들을 인물을 중심으로 그려낸다. 취재 기간 8년, 관계자 인터뷰 400명이라는 풍부한 자료 조사를 바탕으로 한 이야기는 천재 개발자들의 열망과 고뇌, 불꽃 튀는 경쟁을 사실적이면서도 흥미진진하게 다루고 있다. AI라는 개념이 막연하게 느껴졌던 사람, 인공지능의 탄생부터 지금까지의 숨은 이야기들을 자세하게 알아보고 싶은 사람이라면 이 책은 더없이 좋은 선택이 될 것이다.

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1975년 10월, 파리 북부 루아요몽의 중세 수도원에서 미국의 언어학자 놈 촘스키와 스위스의 심리학자 장 피아제가 학습의 본질에 관해 토론을 벌인 적이 있었다. 그로부터 5년 뒤 그 유명한 토론을 해부한 에세이가 출간됐는데, 당시 젊은 공학도였던 얀 르쾽도 그 책을 읽었다. 그 책의 89쪽에 "기초적 데이터를 반복적으로 받아들여 간단한 추론 기능을 수행할 수 있는 장치"라며 잠깐 퍼셉트론이 언급됐는데, 르쾽은 그 부분을 읽자마자 학습할 수 있는 기계의 개발이라는 아이디어에 푹 빠지고 말았다. 인공지능을 성공시키려면 학습 문제의 해결이 필수조건이라고 생각한 르쾽은 "뇌를 가진 동물 중에 학습할 수 없는 동물은 없다"라는 말을 자주 했다. [p.78]

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이 장치는 아동도서에 적힌 영어 단어와 그 단어에 해당하는 음소를 분석한 뒤 각각의 철자를 어떻게 발음해야 하는지를 학습해서 스스로 인간의 언어를 발음할 수 있었다. 예를 들어, 'gh'가 'enough'에서처럼 'f'로 발음되는 경우라든가 'ti가 'nation'에서처럼 'sh'로 발음되는 경우 등을 학습하는 것이다. [p.81]

AI 분야의 석학 테런스 세즈노스키 교수의 '넷토크 NETtalk'는 많은 사람의 관심을 모았다. 이 장치는 합성음을 만드는 하드웨어를 통해 기계가 스스로 '소리 내어 읽는 법'을 학습하도록 한다. 어렸을 때부터 자연스럽게 키워 간 우리의 '읽는' 능력이 AI 개발자들에게는 풀어야 할, 쉽지 않은 과제였음을 느낄 수 있는 부분이었다.

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구글 브레인과 거의 같은 시기에 설립된 딥마인드는 그야말로 원대한 목표에 전념하는 스타트업이었다. 딥마인드의 목표는 소위 '범용 인공지능 AGI, Artificial General Intelligence'의 구축이었다. AGI란 인간의 뇌가 할 수 있는 것은 무엇이든 그 이상을 할 수 있는 기술을 말한다. [p.156]

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2016년 가을에 펭의 팀은 〈미국의사협회저널〉에 실린 논문을 통해 숙련된 의사만큼 정확하게 당뇨성 실명의 징후를 알아낼 수 있는 시스템을 공개했다. 이 시스템의 정확도는 90퍼센트를 넘어, 최소 80퍼센트 이상을 요구하는 미국 국립보건원의 권장 표준을 상회했다. 펭의 팀은 이 기술이 앞으로 수년간 넘어야 할 규제 및 보급상의 장애물이 많다는 것을 인정하면서도 임상 실험 준비를 서둘렀다. [p.275]

딥러닝 기술은 의료 분야에 있어서도 하나의 혁신을 만들어 냈다. 환자의 의료 기록 같은 개인 정보 문제나 관련 규제 등 앞으로 해결해야 할 추가적인 과제가 남아 있지만, 의사의 부족으로 충분한 의료 서비스를 누리기 힘든 지역에서는 많은 환자를 구할 수 있을 것 같다.

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굿펠로가 언급한 적응 기간은 스스로 '딥페이크'라고 칭하는 누군가가 유명인의 얼굴을 포르노 비디오에 합성해 인터넷에 게시하는 것과 거의 동시에 시작됐다. 이 익명의 장난꾸러기가 인터넷에 합성 앱을 배포하자 토론 게시판, 소셜 네트워크 및 유튜브 같은 동영상 사이트에 그러한 비디오가 대거 등장했다. [p.315]

《AI 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선》은 인공지능이 지나온 길을 서술함과 동시에 기술을 통해 우리가 누리게 될 밝은 미래를 잘 담아냈다. 뿐만 아니라 AI 기술 혁신이 불러온 예상하지 못한 문제들과 보완해 나가야 할 영역도 함께 소개하는데. 이는 독자로 하여금 AI라는 양날의 검에 대해 깊이 생각하게 만든다.

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앨신이 친구가 보내준 링크를 누르자 구글의 서비스가 실행됐고, 역시나 앨신의 사진들도 이미 분류돼 있었다. 그런데 생성된 폴더 중에 '고릴라'가 있었다. 이상하다 싶어 앨신은 그 폴더로 들어갔다. 그러자 그 안에는 앨신이 거의 1년 전 프로스펙트공원 근처에서 열린 콘서트에 갔을 때 촬영한 친구의 사진 80여 장이 있었다. 앨신의 친구는 아프리카계 미국인이었는데, 구글은 그의 사진을 '고릴라'로 분류해놓은 것이다. [p.339]

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AGI는 단지 디지털 세상만을 변화시키는 것이 아니었다. 그것은 현실 세계마저 바꿀 터였다. 이어서 수츠케버는 "전 누군가 꽤 좋은 사례를 만들 거라고 생각해요. 진정한 인간 수준의 인공지능 내지 그 이상의 인공지능이 예측하거나 상상할 수 없는 방식으로 사회를 압도적으로 전환할 만한 영향력을 발휘하는 것 말이죠. 그럼 인간의 시스템은 대부분 해체될 겁니다. 지구 전역이 데이터센터와 발전소로 뒤덮일 때까지 그렇게 오래 걸리지 않을 거예요. 일단 데이터센터가 생기면, 인간보다 훨씬 영리한 수많은 인공지능을 구동할 수 있으니 다들 정말 유용하다고 생각하겠죠. 그 하나가 엄청난 가치를 창출할 수 있으니까요. 사람들은 곧 '얼른 하나 더 지어달라'고 요청할 겁니다"라고 말했다. [p.437]

"출판사에서 도서를 지원 받아 작성하였습니다."

인공지능의 정의만 알고 자세한 내면은 잘 몰랐던 내게 이 책은 제목만 보고 ‘어, 잘 읽으면 정말 도움이 되겠구나.’ 라는 생각이 들게 해주었다. 또한 인공지능과는 관련이 먼 전공을 갖고 있기 때문에 이 분야가 궁금하기도 했다. 많은 기대를 갖고 읽기 시작한 책이지만, 내가 처음 가졌던 의지와는 다르게 책을 넘기는 속도는 느렸다. 그래서 나는 1장부터 읽다가 목차를 확인한 뒤 18장_토론부터 읽는 방법을 택했다. 18장부터 21장까지의 내용은 인공지능이 무엇이 되려 하는가라는 주제를 담고 있다. 확실히 뒷부분부터 읽으니 책을 읽는 내내 더 흥미를 느낄 수 있었다. 첫 번째로, 다양한 물품을 무작위로 넣은 상자를 놓고 로봇 팔이 상자 속 물품을 들어 올리도록 하는 훈련에서 로봇 팔들은 스스로 어떤 움직임이 옳고 그른지 파악할 때까지 물건을 들어 올리는 시도와 실패를 반복했다. 실제로 몇 주 동안 그렇게 훈련을 한 결과 로봇 팔들은 앞에 놓인 것이 무엇이든 부드럽게 집어 올리는 법을 학습했다. 지금까지는 개발자가 로봇의 행동을 프로그래밍하여 오랜 기간을 소요하게 했다면 이제 로봇은 스스로 학습할 수 있게 되었다. 그리고 15장도 흥미롭게 읽었는데 “중요한 건 우리가 시스템 훈련에 사용하는 데이터예요. 아무 생각 없이 데이터를 골라선 안 돼요” 라는 말이 기억에 오래 남는다. 한 사례로 얼굴 인식 소프트웨어 훈련에 사용된 수많은 얼굴 이미지가 80% 이상이 백인의 얼굴이었고, 심지어 그 가운데 70% 이상이 남성이었다고 한다. 이러한 데이터를 훈련에 사용하면 백인만, 그리고 그 중에서도 백인 남성만 제대로 식별 가능할 것이다.

책을 읽기 시작할 때는 내가 이걸 이해할 수 있을지에 대한 두려움도 조금 있었다. 하지만 생각보다 그렇게 어렵고 심오한 내용을 담고 있지 않아 비전공생들도 집중해서 잘 읽는다면 도움이 크게 될 책이다. 나도 이 책을 방학에 다시 읽어보려고 한다.

‘이 서평은 김영사 대학생 서포터즈 활동의 일환으로 김영사로부터 도서를 지원받아 작성하였습니다’

케이드 메츠 - [AI 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선]

 (인공지능이 인간을 파악하기 전에 인간이 인공지능에 대해 알아야 할 모든 것)

# AI #딥러닝 #머신러닝 #알파고 #인공지능 #김영사

# 명언

숙고할 시간을 가져라, 그러나 행동할 때가 오면 생각을 멈추고 뛰어들어라.

Take time to deliberate, but when the time for action has arrived, stop thinking and go in.

- 나폴레옹 보나파르트(Napoleon Bonaparte)

＜책 정보＞

저자 : 케이드 메츠(Cade Metz)

책 제목 : AI 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선

원제 : The Genius Makers

역자 : 노보경

출판사 : 김영사

출판년도 : 2022년 4월

주제 분류 : 수학, 과학

＜책을 읽게 된 동기＞

최근에도 인공지능에 대한 연구는 계속되고 있고 발전 가능성도 많기 때문에 관련된 책을 읽어두면 도움이 될 것 같아서 읽게 되었다. 또한 개인적으로 컴퓨터, 프로그래밍, 정보 보안 등에 관심이 있기 때문에 인공지능과 관련된 공부를 하게 되었을 때도 이 책이 도움이 될 것 같았다.

＜줄거리＞

인공지능이 개발되어가는 과정을 스토리 위주로 담은 책이다.

인공지능 개발의 시작은 로젠블라트가 개발한 퍼셉트론이라는 시스템이다. 로젠블라트는 퍼셉트론이 인간의 두뇌를 모방한 수학적 장치를 적용해 기계가 스스로 학습할 수 있게 만든 결과라고 하였다. 로젠블라트는 인공지능 개발을 시도한 것은 아니지만 퍼셉트론은 인공지능이라는 아이디어의 단초를 제공하였다. 이후, 힌턴이 인공지능 연구를 본격적으로 시작하였다. 인공신경망, 딥러을 이용하여 이세돌과 바둑 대전을 펼친 알파고도 개발하였고, 망막 스캔 사진을 분석하여 당뇨성 망막 병증을 진단하는 인공지능을 개발하려는 노력도 계속되었다. 알파고를 접하고 사람들이  인공 지능의 유용성을 인식하게 되었고 유용성과 함께 인공지능의 위험성에 대한 논의도 계속되고 있다. 딥러닝의 개척자, 힌턴이 내다본 인공지능의 미래에 대한 이야기를 마지막으로 책이 마무리된다.

＜책 읽는 동안 떠오르는 생각＞

공대생이긴 하지만 수학, 과학 관련 책들은 마냥 가볍게 읽을 수 없기 때문에 읽기 시작할 때까지 자주 미루게 된다. 이 책도 3번 정도 미루다가 읽기 시작하였다. 읽기 전에는 인공지능의 수학, 과학적 원리에 대해 서술한 책인 줄 알았다. 그러나 원리보다는 인공지능이 처음 관심을 가지기 시작한 과학자부터 그 이후로 어떻게 인공지능 연구가 진행되었는지와 같은 스토리 위주의 책이었다.

인공지능이나 자율주행에 대한 연구가 활발해지면서 관심이 생긴 비전공자가 관련 지식이 부족해서 이해하기가 힘들다면 이 책을 추천한다. 어려운 용어나 수학적 개념 없이 인공지능 개발의 흐름을 이해할 수 있는 책이다.

[알파고 vs 이세돌

다섯 차례의 대국을 앞두고 열린 기자회견에서 이세돌은 4대 1 혹은 5대 0의 승리를 장담했다.]

P.260

알파고 vs 이세돌의 대결로 인공지능에 대한 관심이 증폭되었을 것이다. 대결이 있을 당시에 나는 인공지능에도, 바둑에도 관심이 없어서 결과만을 알고 있었고, 책을 통해 자세한 내용을 알게 되었다.

[큐브를 맞추는 로봇

금속 및 단단한 플라스틱 재질로 되어 있고 전기선이 달려 있다는 것만 빼면 사람 손과 매우 흡사했다. 큐브가 돌아갈 때마다 손에서 바닥으로 떨어질 것처럼 아슬아슬해 보였으나, 떨어지지는 않았다. 4분쯤 경과됐을 떄, 손이 마지막으로 큐브를 한 번 더 돌리며 모든 색깔을 맞췄다.]

P.402 ~ P.403

지금은 다 잊어버렸지만 예전에 큐브 맞추는 공식을 외워서 동생과 큐브를 맞추면서 놀았었는데 개발자가 일일이 상황에 맞춰 코드를 짜서 큐브를 맞추는 것이 아니라 스스로 학습을 하는 로봇이 개발된 것이 신기했다. 

＜스터디＞

저자, 케이드 메츠는 ‘뉴욕 타임스’의 IT 전문 기자로 2021년에 ‘세계에서 가장 영향력 있는 AI 리더 50인’에 속했었다. 

‘Ai 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선’은 저자가 8년에 걸쳐 400명 이상의 인공지능 연구, 산업 관계자를 직접 인터뷰한 내용을 바탕으로 집필한 책이다.

*** ‘이 서평은 김영사 대학생 서포터즈 활동의 일환으로 김영사로부터 도서를 지원받아 작성하였습니다.

흥미로운 내용을 재미나게 설명. 기자가 쓴 글이라 역시. 그런데 중간에 CPU와 GPU 나오면서 읽는데 약간 짜증이 납니다. 분명히 어색한 구석이 많습니다. 추측컨대 편집할 때 누군가 내용을 제대로 모르고 '실수'를 범한 듯. 다음에 인쇄할 때는 수정해 주기 바랍니다. 뒤로 갈수록 약간 어색한 문장들이 튀어나오지만, 그 정도는 읽는 즐거움을 감소시키지는 않습니다.