인공지능 관련 이야기는 정말 다양한 책이 나오긴 합니다만, 묘하게도 대부분이 '이 인공지능이 사업에 얼마나 영향을 줄 것인가'에 치중하는 느낌이어서 대부분이 아쉽더군요. 쉬운 이야기도 아니다 보니 그나마 쉬워보이는 책 중에서도 좀 시스템에 관한 이야기를 찾던 차에 보게 되었습니다.

 그럼 리뷰 시작합니다.

 수학이 곧 과학인가 하는 이야기는 솔직히 참 해묵은 이야기이긴 합니다. 뭘 개발하는 데에 결국 수학을 엄청나게 써야 하는 시대가 되었으니 말입니다. 이론은 거의 수학을 기반으로 합니다. 물리학과 천문학인 경우에는 수학적인 모델을 만들면, 이 모델을 증명하기 위해서 실험 물리학자나 관측 천문학자들이 일을 하는 식이니 말입니다. 화학도 비슷한 곳으로 가고 있고, 생물학 역시 의외로 수학적 모델이 어마어마하게 들어간 상황이고 말입니다. 단순 계산의 영역을 넘어서서 말입니다.

 그리고 인공지능에 대한 것들에 관해서 역시 비슷한 이야기를 하고 있을 수밖에 없습니다. 머신 러닝이 어쩌고, 딥러닝이 어쩌고 하는 이야기로 넘어가게 되면 결국에는 그만큼 더 다양한 수학에 대한 이야기가 나오게 됩니다. 사실상 머신러닝이건 딥러닝이건, 거대한 수학적 연산과 수학 모델이라는 것을 기반으로 해서 이야기가 되고 있다는 이야기입니다. 이에 관해서 어떻게 사용하고, 어떤 기술을 어떻게 구성해야 하는가가 매우 중요한 일이 된겁니다.

 사실 이 지점에 관해서 이미 공개된 기술문서는 정말 많은 편이긴 합니다. 내부에서는 정말 어마어마한 분량의 논문도 있는 상황이기도 하고 말입니다. 이런 지점에 관해서 가장 큰 문제라면, 일반인이 바로 접근하기에는 아무래도 한계가 많다는 겁니다. 사실 이 지점은 기술이 가져가는 핵심이기도 합니다. 거의 모든 과학이 그렇듯, 일반인이 이해할 수 없는 복잡한 영역으로 흘러가고 있으니 말입니다. 공부 하지 않으면 다음 내용으로 넘어갈 수 없는 정도로 흘러가는 상황이기도 하고 말입니다.

 대부분의 순수과학안 관심이 없으면 그 상태에서 들여다보지 않을 수 있는 상황이 되곤 합니다. 하지만 기술과학은 그렇게 이야기 할 수 없는 지점들이 생기게 됩니다. 다른 것보다도, 일을 해야 한느 상황이 될 수 있으니 말입니다. 게다가 유망한 직업이라고 이야기가 되는 경우에는 아예 일반인이 접근하기 힘들다는 것은 더더욱 미묘한 지점이기도 합니다. 이 책의 가장 중요한 지점은 결국 상황을 이해하고, 이를 어떻게 쉽게 설명하는가라고 할 수 있습니다.

 수학 모델 이야기는 절대 간단한 이야기가 아닙니다. 특히나 수학 모델을 만드는 데에서 하는 이야기는 매우 복잡한 지점들이 있는 상황이라고 할 수 있죠. 이 책에서는 결국 인공지능의 기반을 이야기 하는 데에 있어서 수학 모델을 어떻게 정의하고 사용하는가를 많이 이야기 하고 있습니다. 이에 관해서 최대한 실질적인 설명을 이야기 하는 상황이기도 하고 말입니다. 이 책은 바로 그 수학 모델을 설명하는 쪽으로 신경 쓰고 있는 겁니다.

 사실 수학 모델 관련해서 역시 차라리 대학 수학책을 보라고 말 하실 분들도 있을 거라는 생각이 듭니다. 아무래도 내용을 좀 더 정석대로 설명하는 면이 있는 것이죠. 게다가 단순 업무용이라고 생각되지 않는 지점들을 뛰어넘는 지점들에 관해서도, 이해의 기반을 위해서 다 설명 해주고 있으니 말입니다. 하지만 이 책은 그렇게 하지 않습니다. 말 그대로 실무에 들어가기 위해서 필요한 지점들을 이야기 하고 있죠. 이 책의 핵심은 말 그대로 일 하기 위해서 수학을 어떻게 사용해야 하는가를 다루고 있으니까요.

 덕분에 책에서 가져가는 이야기는 매우 기본이 되는 부분이라고 하긴 좀 어려운 편입니다. 말 그대로 어느 정도 인공지능 작업에 관해서 꿈을 꾸는 상황이며, 프로그래밍에 관해서 역시 어느 정도는 감을 잡은 사람의 이야기이니 말입니다. 다만, 제가 감을 잡았다고 이야기 하는 이유는, 말 그대로 개발에 관해서 처음 발을 들여서 이제 처음 이해하기 시작한 사람들도 이해하게끔 책을 구성하고 있기 때문입니다. 말 그대로 처음 진로를 인공지능으로 잡고, 이에 관해서 프록그래밍을 이미 어느 정도 배우기 시작한 사람들에게 이 책이 먹힐 거라는 것이죠.

 책에서 다루는 이야기는 말 그대로 수학의 어떤 부분을 인공지능에 적용할 것인가 라는 겁니다. 여기에는 인공지능에 왜 수학이 필요한가 라는 지점부터 시작합니다. 말 그대로 인공지능이 어떻게 수학과 연관되는가부터 간략하게 설명하고 진행하는 것이죠. 그리고 이 지점을 넘어가게 되면 본격적으로 수학의 어느 분야를 인공지능에 적용하고, 이 적용에서 중요한 지점들이 무엇인가에 관해서 더 많은 이야기를 하게 되는 겁니다.

 여기에는 인공지능의 알고리즘 부분에 관한 지점도 이야기 하고 있으며, 인공지능에서 기호를 어떻게 사용하게 되는가 하는 것들을 이야기 하고 있기도 합니다. 모든 분들이 이야기 하는 확ㄹ률에 관한 지점도 이야기 하고 있긴 하지만, 그 외에도 추론이라는 지점, 행렬, 미적분의 적용에 관한 지점들 역시 책에서 같이 이야기를 하고 있기도 하죠. 굉장히 다양한 지점들을 이야기 하는 상황인 만큼, 수학의 여러 분야 중에서도 인공지능에 적용될 부분에 대한 것들을 이야기 하고 있습니다.

 인공지능이 왜 수학과 연관되는가에 관해서 이야기를 할 때 받아들이기 가장 쉬운 책이라고 할 수 있겠습니다. 말 그대로 인공지능에 필요한 수학이 무엇인지, 그리고 이 수학에 대한 것들이 과연 실질 작업에서는 무슨 역할을 하는지에 관해서 확실히 알게 해추는 책이라고 할 수 있겠습니다. 작업을 이제 시작하는 사람에게 위에 설명한 모든 것들을 친절하고 쉽게 전달하기 위해 노력하는 면도 돋보이는 책이라고도 할 수 있겠습니다.

YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다

GPT를 시작으로 다양한 방면에서 떠오른 인공지능은 점차 우리에게 필수적인 삶의 요소가 되어가고 있습니다. 하지만 이러한 내용을 접하면서 인공지능에 대한 이해를 위해 공부를 시작했다가 수학적 지식이 부족하여 많이 좌절하는 모습을 봤습니다. 저 역시도 텐서플로우 라이브러리를 사용하다가 수학적으로 접근하는 부분에서 잘 이해가 되지 않아 애로사항을 많이 겪은 경험이 있습니다. 그렇기에 이 책의 중요성이 더욱 절실하게 느껴졌습니다.

이 책은 수학에 대한 깊은 이해가 필요하지 않고, 그러한 원리를 쉽고 명확하게 설명하며 실제 사례를 통해 일반 독자들도 최대한 쉽게 읽을 수 있도록 제작된 책입니다. 내용도 인공지능에서 사용되는 기초적인 명제와 논리부터 확률을 위한 베이즈 정리, GPT 등 언어 처리를 위한 내용 및 머신러닝 설명을 위한 지도학습 및 비지도 학습까지 인공지능과 관련된 전 범위에서 사용하는 내용들을 꼼꼼하게 담았습니다.

책의 가장 큰 장점은 설명할 주제가 인공지능이다 보니 책 제목처럼 자연스럽게 수학과 관련된 부분이 많고, 그렇기에 일반인들도 쉽게 접근할 수 있도록 자세한 설명과 최대한 많은 그림을 이용해서 이러한 내용을 쉽게 풀어나가고 있다는 점입니다. 마치 성인용 수학 교과서를 읽는 느낌이었습니다.

인공지능이 어떤 원리로 인하여 작동하는지 알고 싶거나, 이미 한번 배웠지만 아직도 감이 제대로 잡히지 않는다고 생각한다면 이 책을 추천해 드립니다.

＜＜YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다.

이 책은 이미 'AI 사고를 위한 인공지능 랩'이라는 책을 내셨던

경인교육대학교 컴퓨터교육과 교수이면서 인공지능교육연구소 소장

한국인공지능교육학회 학회장으로도

활동하시는 한선관 교수님과

경인교육대학교 컴퓨터교육 석사로 졸업하고 현직 초등학교 교사이자 멘사 회원이시면서

인천광역시 정보교육지원단, SW교육 컨텐츠 개발위원, SW·AI교사연수 강사로 활동하고 계시는

정기민 선생님이 함께 쓰신 책입니다.

요즘 제일 핫하고 핫한 인공지능에 대한 사회 각 분야의 관심은

인공지능의 기초가 되는 알고리즘이나 수학 같은 기본 과목에 몰리고 있습니다.

그중에서도 인공지능의 핵심인 기계학습의 알고리즘을 이해하기 위한 인공지능 수학에 대하여

세상에서 가장 쉬운 방법으로 저처럼 잘 모르는 사람들도 잘 이해할 수 있도록

만들어주신 고마운 책입니다.

들어가기 참 힘들다는 멘사 회원인 정기민 선생님과

이미 여러 권의 인공지능교육 관련 책을 내신 한국인공지능교육학회장인 한선관 교수님이

다양한 그림과 사진 그리고 쉬운 설명으로 인공지능과 수학과의 관계를 연관 지어 알기 쉽게 풀어

알려주셔서 저처럼 초보자도 잘 읽을 수 있는 것 같습니다.

바야흐로 인공지능을 빼고는 그 어떤 분야도 제대로 이야기할 수 없는 지금

이런 책으로 미리 공부하고 준비한다면 시대에 뒤떨어지지 않게 살아갈 수 있을 것 같습니다.

물롤 이 책은 수학에 관한 이야기이니 어느 정도는 마음의 준비가 필요합니다. 그러나

기호주의와 수학, 유추주의와 수학, 확률주의와 수학, 연결주의와 수학, 행동주의와 수학, 진화주의와 수학 등

다양한 인공지능 이론의 토대가 되는 다양한 이론과 수학을 연결 지어 비교적 잘 따라 읽을 수 있습니다.

그림과 함께 뼈대를 잡아주어 기계학습과 수학, 인공지능과 수학의 미래까지

연결 지어 이해의 폭을 넓혀볼 수 있는 기회가 되었습니다.

인공지능의 기초를 잘 잡고 싶은 학생 뿐만 아니라 저처럼 인공지능을 잘 모르는 일반인

게다가 수학은 멀고도 먼 사람이지만 쉽게 설명해주시는 덕분에 이 책을 읽을 수 있었습니다.

제가 읽을 수 있다면 인공지능에 대해 알고 싶은 누구나 읽을 수 있습니다.

기회가 되면 이 분들의 다른 책 '한눈에 보이는 블록체인 그림책' 과

'대장장이 스마 트보드', '나도 인공지능 프로그래머'를 읽어보고 싶습니다.

#한 눈에 보이는 인공지능 수학 그림책 #한선관 #정기민 #성안당

#컬처블룸 #컬처블룸리뷰단

저는 개인적으로 선행학습을 별로 좋아하지 않았는데 예전에 PSAT라는 과목을 공부하면서 "독해력"과 "수학"은 정말 선행학습을 넘어서 아이가 제대로 이해했는지와 머릿속에 배태되었는지 확인하는 과정까지 철저하게 거쳐야한다는 입장으로 바뀌었습니다. 적어도 이 둘만 제대로 갖추어줘도 딱히 고액과외를 병행하지 않아도 충분히 교과과정을 소화해낼 수 있고 시험에 필요한 지식은 얻을 수 있다는 생각이 들었습니다. 그만큼 수학은 어떤 과목에 있어서도 기초 중 기초기 때문에 빠르고 쉽고 그리고 오랫동안 기억할 수 있는 능력을 갖춰볼 수 있다면 그야말로 최고의 길이라는 생각이 들었습니다. "한눈에 보이는 인공지능 수학 그림책"은 단순한 수학익힘책이 아니라 수학과 인공지능을 접목하여 현대사회에 필요한 지식으로 연계할 수 있게끔 도와주고자 노력한 책이었습니다. 특히 인공지능의 구현 및 활용에서는 추천시스템을 넣음과 동시에 왜 그 자료해석에 필요한 추천시스템인지를 자세하게 알려주고 있었습니다. 그리고 실무에 접목할 수 있게끔 도와주기도 했습니다. 그리고 예전에 배웠던 확률과 통계를 AI에 맞춰서 설명해주었는데 확률주의파트에서는 어떻게 확률에 맞춰서 내용을 표현할 수 있는지에 대해서 이야기하고 있었습니다.

예전에 제가 수학을 배울 때는 단순 공식암기와 암기한 공식을 토대로 문제의 답을 도출해내는 과정이었습니다. 왜 그렇죠? 라는 질문을 하는 순간 돌아오는 것은 사랑의 매 외엔 없었습니다. 그 때는 당연히 그랬고 그래야만 했습니다. 왜라는 의문을 가지는 순간 대역죄인이 되는 길이었습니다만 지금은 시대가 바뀌었습니다. 결과도출도 중요하지만 왜 그 결과가 도출되었나의 과정 또한 중요하게 되었습니다. "한눈에 보이는 인공지능 수학 그림책"은 그 과정마저 한몫에 보일 수 있도록 도와주고 있었습니다.

**이 글은 컬처블롬을 통해 제품 또는 서비스를 제공받아 작성한 글입니다.**

우리가 살고 있는 지금은 인공지능 시대라고 할 수 있어요.

컴퓨터로 시작해 스마트폰에 이르기까지 놀라운 기술의 발전에는 인공지능이 주요한 역할을 해왔어요.

요즘 인공지능을 이야기할 때 수학의 중요성을 강조하고 있는데, 그 이유는 무엇일까요. 그 답을 알려주는 책이 나왔네요.

《한눈에 보이는 인공지능 수학 그림책》은 인공지능과 수학에 관한 책이에요.

이 책에서는 인공지능이 무엇인지, 왜 인공지능에서 수학이 중요한 역할을 하는지를 자세히 알려주고 있어요.

우선 인공지능의 역사는 1950년 앨런 튜링의 ＜계산 기계와 지능＞이라는 논문에서 가상의 사고 기계를 제안한 아이디어에서 출발했고, 인공지능의 1차 붐과 첫 번째 겨울, 인공지능의 2차 붐과 두 번째 겨울, 인공지능의 3차 붐으로 이어지고 있어요. 딥러닝으로 주목받고 있는 지금이 3차 붐에 해당되는데 최근 챗GPT라는 대화형 인공지능 서비스가 광풍을 일으켰죠. 인공지능이 데이터들로부터 특징을 스스로 찾아내 학습하는 딥러닝 기술이 엄청나게 발전했음을 보여주고 있어요. 이러한 인공지능의 기반이 되는 것이 컴퓨팅이고, 컴퓨터는 계산, 즉 수학에서 시작되었어요. 인공지능의 아이디어가 현실에서 구현되려면 수리 논리학이 필요하며, 인공지능의 문제 해결 과정은 문제를 단순화하고 추상화하여 패턴을 찾고 해결하는 수학적 사고 과정이라고 볼 수 있어요. 인공지능은 입력 값을 받아서 제일 적절한 출력값을 내보낼 수 있는 함수를 찾는데, 이때 데이터를 수로 표현하고 데이터의 특성을 함수로 표현하려면 수학적 지식이 필요해요. 그래서 인공지능을 이해하려면 수학을 먼저 이해하고 알아야 하는 거죠.

인공지능과 수학의 관계를 설명하고, 기호주의, 유추주의, 확률주의, 연결주의, 행동주의, 진화주의, 기계학습 순으로 인공지능의 수학적인 메커니즘을 산뜻한 그림과 도표로 알려주고 있어요. 각 챕터마다 핵심 키워드별로 살펴볼 수 있어서 편리해요. 인공지능과 수학과의 관련성은 알고나면 우리가 왜 수학을 공부해야 하는지, 좀더 선명해지는 것 같아요. 우리 생활 곳곳에 스며든 인공지능, 이제는 제대로 배우고 알아야 할 때인 것 같아요. 모두를 위한 인공지능 지식, ＜한눈에 보이는 인공지능 수학 그림책＞에서 깔끔하게 정리해놓았네요.

최근 컴퓨터 자격증을 따려니 정말 힘들더라고요. 특히나 인공지능 강의를 듣고 있으면

수학이 너무 어려워서 발목 잡아요 ㅠㅠ

용어도 어려워서 힘든데 인공지능도 너무 복잡하고 어렵게 느껴지네요. 어찌되었든 요즘 취업준비하면서 느낀거는 컴퓨터 소프트웨어 관련된 부분만 잘 알고 자격증도 있다면 수월하겠구나 라는 부분이 있더라고요 

이번에 ＜ 한눈에 보이는 그림책＞ 시리즈 책중에  '인공지능 수학'책을 만나보았는데요.

책이  괜찮아서  그 외 ' 블록체인' , ' 인공지능' ,' 데이터과학과 Ai그림책' 도 들여볼려고요.

대부분 이런 컴퓨터 전공 책들은 책도 두껍고, 글자도 빼곡해서 ㅠㅠ 읽다보면 어느새 포기하게 만드는 데요. 오히려 이 책들은 이미지도 많기도 한데 글도 쉽게 잘 풀어져있어서 술술 잘읽혔어요. . 요즘 고등학생들도 인공지능 이나 코딩 교육 받을 때 보면 좋은 책이고 비전공자분들이라면 완전 추천해요. 

그리고 종이 질감도 좋아서 필기할 때 편했고, 또 핵심포인트 (질문)을 통해서 생각해보도록 구성되어있거든요. 

다만 아쉬운 점은 문제도 좀 있었으면 좋겠더라고요. 이렇게 공부하고 난 다음 잘 알고 있는지 연습문제라도 있으면 체크 해볼 수 있을 것 같은데요. 

나름 파이썬이나 인공지능책,강의 찾아보면서 공부해왔지만, 이보다 더 쉽게 풀어쓴 책은 없는 것 같아요.  이 책은 비전공자에겐 인생책!  다른 책들과 비교하면  직관적이게 이해하고

관련된 용어들의  의미도 인상깊게 남았어요. 그동안 어려워서 따라가기 힘들었던 부분들을 잘 따라 갈 것 같아요 

* 본 리뷰는 ＜ 예스24 리뷰어스클럽＞에서 제공받아 충분히 읽어본 솔직 후기 입니다.

인공지능에 대해서 대략적으로 막연하게만 알았지 자세하게 알지 못했다.

인공지능 수학으로 인공지능을 명확하고 깔끔하게 정리한 책 한 권을 발견했다.

바로 한눈에 보이는 인공지능 수학 그림책이다.

무엇보다 글보다 직관적인 그림을 통해 한눈에 파악할 수 있도록 해놓았다는 점이 마음에 들었다.

빽빽한 글로만 된 것보다 인공지능 수학에 대해 조금은 수월하게 이해할 수 있었고 인공지능 사고와 알고리즘의 뼈대가 되는 인공지능 수학에 대해 알게 되었다.

사실 인공지능이라는 분야에는 전문적인 용어가 많이 등장하고 있어서 글만 읽다 보면 무슨 말인지 몰라 무척이나 어렵게도 여겨지는데 쉬운 예를 들어 표로 정리해 놓은 부분이나 바로 알아볼 수 있는 그림 표현이 이해를 돕고 있어서 한결 수월해지는 기분이 들었다.

이 책은 컴퓨터 교육을 전공한 선생님 두 분이 전공 분야를 알기 쉽게 정리해 놓은 것으로, 수학이 과학기술에 얼마나 큰 영향을 미치는지 다시 한번 깨닫는 계기가 되었다.

수학은 인공지능의 주요 알고리즘인 추론, 패턴 인식, 최적화, 예측, 의사 결정 등을 수행하는 개념과 원리를 제공하고 또한 현실 세계의 복잡한 문제를 단순하고도 명확한 방식으로 추상화하여 해결하는 데 도움을 준다.

인공지능에 대한 수학적 개념과 원리를 쉽게 설명하고 있으며 실제 인공지능 응용 사례와 함께 다양한 관점을 제시하여 전문가가 아닌 일반인들도 쉽게 접근할 수 있도록 했다.

이 책을 통해 인공지능이 어떻게 발전되어 왔는지, 수학이 인공지능에 있어서 어떠한 역할을 했는지를 알아볼 수 있었고 앞으로 우리의 미래에 인공지능이 미치는 영향이 어떠할지 기대되었다.

- YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다. -

시리야, 오늘 날씨 어때?, 시리야, 음악 틀어줘.

이 두 가지 질문을 할 때마다 나는 어린 시절의 나를 떠올린다. 가족의 막내로 온갖 심부름을 도맡아 하던 나. 그 때 나는 ‘아, 이런 거 대신 해줄 사람 있었으면 좋겠다.’ 라고 생각했었다. 그로부터 시간이 흐른 지금, ‘이런 거 대신 해줄 기계’가 나타났다. 전등을 꺼주고 켜주기도 하고 날씨부터 뉴스까지 온갖 정보를 친절하게 알려주기도 하고 심지어 운전까지 대신해 주는 사람같은 기계! 앞으로 인공지능은 어디까지 더 나아갈 수 있을까? 이러다가 인간은 아예 생각이나 행동 같은 주요 능력을 상실하는 존재로 진화(?) 하는 것은 아닐까.

아무튼 인공지능의 시초는 앨런 튜링의 ＜계산 기계와 지능＞이라는 논문에서 부터이다.

1950년 앨런 튜링은 ＜계산 기계와 지능＞이라는 논문에서 가상의 사고 기계를 제안하고 기계가 논리적으로 생각할 수 있도록 읽기, 쓰기를 할 수 있는 장치에 대한 아이디어를 제시하였습니다. 이 때 튜링 테스트를 진행하였는데 튜링 테스트는 오늘날에도 인공지능 분야에서 중요한 부분으로 자리잡고 있습니다.

p.17

단순한 고대의 계산 장치, 주판에서 아타나소프-베리 전자식 컴퓨터를 지나 손안의 스마트폰까지.

이제는 계산 기능을 비롯하여 각종 인간의 사고- 결정 과정을 뛰어넘는 천재 인공지능을 개인이 1-2대 이상 소지하는 시대에 살고 있다.

인공지능은 인간의 사고-결정 과정을 최대한 모방하려 한다. 인간 속에서 기계의 정체를 숨긴 체로 인간과 상호 작용할 수 있어야(튜링 테스트) 진정한 인공지능이라고 할 수 있다. 그렇다면 인공지능에게 가장 필요한 것은 최대한 인간처럼 사고하고 결정내리는 과정을 학습하는 것이다.

인간처럼 사고하고 결정내린다는 것은 ‘최적화 문제’와 연결된다.

최적화 문제 : 어떤 조건에서 답이 될 수 있는 여러 후보들이 있고 그 중에서 최대의 효율성을 갖는 방법을 찾는 것.

예를 들어 ‘어떻게 하면 가장 만족스러운 하루를 보낼 수 있을까요?’ 같은 질문이 바로 최적화 문제라 할 수 있다. ‘어떻게 하면 가장 만족스러운 하루를 보낼 수 있을까?’, ‘어떤 옷이 나에게 가장 어울릴까?’, ‘어떤 메뉴를 먹어야 즐거운 점심 시간을 보낼 수 있을까?’ 같은 질문은 개인에 따라 다르다. 개인의 취향, 주변 환경, 식성, 직업, 나이, 직전에 일어난 일, 직후에 계획된 일 등 다양한 고려 사항이 있다.

심리학의 각종 실험들은 인간의 복잡한 결정 과정과 심리를 나타낸다. 확증 편향을 비롯한 각종 편향은 물론 주변 환경에도 민감하게 반응하는 인간의 심리는 최적화 문제를 더욱 꼬이게 만든다.

오늘 먹을 아메리카노로 따뜻한 걸 마실지, 차가운 걸 마실지는 인간에게는 간단한 문제처럼 보여도 인공지능이 답을 얻기 위해서는 고려해야할 사항이 수십, 수백가지에 이를수도 있다.

인간도 모르는 인간의 심리, 행동, 결정을 정확히 파악할 수 있어야 인공지능은 튜링테스트에 통과하여 인간들 틈에서 머무를 수 있다.

그러기 위해서 인공지능은 인간의 사고 과정을 입력 및 출력할 수 있어야 한다.

인간의 지능적 사고 과정을 이해하고 구현하기 위한 것이 인공지능 사고입니다. 인공지능 사고는 컴퓨팅 사고를 기반으로 지능화와 관련된 사고 능력을 포함하고 있습니다. 지능화란 인간 지능의 속성의 이해를 기반으로 정보를 지능적으로 분석하고 제공하여 상황에 대해 인식, 판단 및 예측 등을 하는 것을 말합니다.

철학, 과학, 기술, 공학, 수학, 사회학, 경제학, 심리학, 뇌과학, 정치, 문화, 환경 등이 인간 지능의 속성을 이해할 수 있는 데이터가 된다. 인공지능이 ‘인간’과 상호작용하기 위해 학습하고 있는 과목을 보니 ‘어쩌면 인공지능이 나보다 더 인간에 대해 잘 이해하고 있겠구나’ 라는 생각이 들었다.

인공지능이 학습하는 방법에는 기계학습과 심층학습이 있다.

기계학습(머신러닝) : 컴퓨터가 직접 명령을 받지 않고 학습하는 것으로 훈련 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 규칙을 만들어낸다.

심층학습(딥러닝) : 초기 기계학습에서 데이터에 가중치를 부여하거나 제거하는 특징을 찾는 기능이 떨어져 사람이 개입하여 특징을 입력해야 했다. 이것을 극복한 것이 심층학습으로, 인공지능이 데이터들로부터 특징을 스스로 찾아낼 수 있다.

인공지능 사고 이외에도 지능적 행위 능력이 필요하다. 인간과의 의사소통을 위한 자연어 처리 능력, 지식 표현 능력, 추론 능력, 세상을 인식하기 위한 컴퓨터 비전과 음성 인식 그리고 물체를 조작하기 위한 로보틱스 능력 등이 지능적 행위 능력에 속한다.

이 책은 인간의 사고 과정을 기계어로 번역, 프로그래밍하여 결론으로 도출하는 과정과 이론을 알려주는데 어렵기는 했지만 꽤 재미있었다. 가장 기억에 남는 것은 베이즈 정리, 나이브 베이즈 정리를 활용한 부분이다.

베이즈 정리란 확률변수의 조건부(conditional) 확률분포와 주변부(marginal) 확률분포를 연관 짓는 확률이론으로 결과를 토대로 원인을 분석하는 경우에 사용된다. 수학 이론이 실생활에서 발견되는 흔한 문제(광고인지 찐후기인지 알 수 없는 경우)에 활용된다는 것 자체가 재미있었다.

신경망을 수학적으로 표현한 퍼셉트론, 이번 달 치킨 판매량을 예상하는 마르코프 체인(시간에 따라 변화하는 확률 값), 유사도를 구하는데 활용되는 자카드 유사도 부분도 재미있었다. 그냥 이론서로 읽었다면 (물론 읽지 않겠지만) 이해하기 어려웠을 과정이 실생활의 문제와 그림을 통해 쉽게 표현되어 (100%는 아니지만) 나름 이해할 수 있었다.

가장 신기한 부분을 꼽자면 바로 ＜진화주의와 수학＞이다. 진화주의 이론도 인공지능에 접목될 수 있을 줄이야! 다윈의 진화론은 유전, 돌연변이, 생존경쟁, 다양성을 키워드로 하는데 이것을 존 홀란드가 진화론을 활용한 알고리즘으로 개발하였다.

유전 알고리즘 : 각 세대에서 가장 적응을 잘 하는 두 개체 비트열을 임의 지점에서 교차하여 자식 개체를 만들어 낸다. 또는 돌연변이 비트를 입력한다. 적합도 검사를 해서 개체를 선택하여 과정을 반복하여 적합도 목표치에 도달한다.

진화 프로그래밍 : 교차와 변이를 사용하는 유전 알고리즘과 달리 돌연변이만을 사용한다는 특징이 있다. 인공지능의 행동 진화에 중점을 두고 있다.

기계적으로 완벽한 수치와 계산에 의해 input, output만 일어날 줄 알았던 인공지능에 다양성, 교차, 유전, 돌연변이, 진화라는 개념을 통합한다는 생각 자체가 신선했다. 수학, 통계, 확률, 0과 1로만 가득할 줄 알았던 인공지능을 처음으로 ‘자연’의 일부분으로 받아들일 수 있다는 생각이 들었다.

그림과 실생활에서 쉽게 발견할 수 있는 문제 위주로 이론을 설명하여 읽는 것은 즐거웠지만 이해하는 데는 꽤 시간이 걸렸다. 실상 완벽히 이해하지 못한 부분도 많다. 특히 확률이나 행렬 부분…. 통계와 수학 용어에 대해 중급 이상의 지식을 가지고 있는 사람들이라면 술술 읽히겠지만 나는 그렇지 못해서 어려웠다. 하지만 인공지능을 논하는 다른 책에 비하면 재미있고 쉽게 인공지능에 대해 배울 수 있기 때문에 나같은 초보자들도 도전해 볼 수 있는 책이었다.

＜YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다＞