작년과 올해 ICT 분야의 최대 관심사는 챗GPT일 것이다. ChatGPT는 Generative Pre-trained Transformer (GPT)와 Chat의 합성어이다. ChatGPT는 2022년 프로토타입으로 시작되었으며, 다양한 지식 분야에서 상세한 응답과 정교한 답변으로 인해 집중을 받았다. 비영리기업인 OpenAI에서 마이크로소프트로부터 지분 양도에 따른 대규모 투자를 받아서 모든 이들의 이목을 한번에 받았다. ChatGPT는 인공지능의 지도 학습과 강화 학습을 활용해 엄청난 양의 입력 데이터를 분석하여, 사용자가 질문을 하면 이 질문에 대해서 기준의 학습 데이터(Pre-trained Data)를 기반으로 답을 생성하는 생성형 알고리즘이다. 이에 따라 기존의 빅데이터가 제공되면, 최소의 시간 안에 최적의 답변을 내놓을 수 있다. 올해 인기를 반영하듯 엄청난 종류의 챗GPT 관련 책들이 시중에 나오고 있다. 챗GPT와 관련하여 일반인들이 쉽게 이해할 수 있도록 이미지를 이용하여 생성형 인공지는 AI의 기본 및 배경 이론을 설명하여, 독자들이 생성형 AI의 세계로 한발자욱 더 다가갈 수 있도록 유도하는 것을 목적으로 하는 책을 읽을 기회를 얻었다. 한선관님의 ＜한눈에 보이는 생성형 AI와 자연어 처리 그림책＞이었다.  저자인 한선관남은 경인교육대학교 컴퓨터교육과 교수, 인공지능교육연구소 소장, 한국인공지능교육학회 학회장이다. 저서로는 『중학교 정보』 교과서, 『스크래치 마법 레시피』, 『스크래치 창의 컴퓨팅』, 『스크래치 주니어 워크북』, 『AI 사고를 위한 인공지능 랩』, 『AI 플레이그라운드』, 『놀랍게 쉬운 인공지능의 이해와 실습』, 『AI 사고를 위한 인공지능 교육』(이상 성안당), 『컴퓨팅 사고를 위한 스크래치 3.0』, 『소프트웨어 교육』, 『소프트웨어 교육 방법』(이상 생능출판사) 등이 있다. 책의 목차는 다음과 같다. Chapter 1 자연어 처리의 기초 자연어 처리/언어학의 이해/텍스트 전처리/어휘 분석/구문 분석/의미 분석과 화용 분석 Chapter 2 심층학습(딥러닝) 기반 자연어 처리 심층학습(딥러닝)/임베딩/합성곱 신경망(CNN)/순환 신경망(RNN) Chapter 3 자연어 처리의 실제와 활용 텍스트 분류/키워드와 정보 추출/텍스트 요약/대화형 에이전트/기계 번역 Chapter 4 거대 언어 모델(LLM)과 생성형 AI 거대 언어 모델(LLM)의 시대/오픈AI의 챗혰/마이크로소프트의 빙(Bing) AI/구글의 제미나이(Gemini)/메타의 라마(LLaMA)/네이버의 하이퍼클로바(HyperCLOVA) X/멀티모달과 언어/LLM의 윤리적 이슈/자연어 처리와 함
작년부터 시작된 인공지능의 열풍으로 일반인들은 인공지능이 거의 만능인 것처럼 잘못 생각하고 있다. 이 잘못된 인식을 바로잡기 위해서는 인공지능의 역사와 한계를 분명히 알고 있어야 한다. 저자는 먼저 생성형 인공지능 AI의 중요 응용분야인 자연어 처리에 대해서 이야기를 시작한다. 이를 이해하기 위해서 우리는 먼저 인공지능(AI)의 역사를 확실하게 알아야 될 것이다. 현재 언론이나 메스컴에서 인공지능에 대해서 너무나 무분별하게 만능이라는 이야기만 하고 있는 면이 있다. 인공 지능의 역사를 보면 그 부침이 많고 그 활용 측면에서도 활용도가 높은 분야가 있는 반면 아직까지는 그 이론 및 정확도 측면에서 개선의 여지가 많은 분야도 있다. 2차 세계대전이 한창일때, 영국의 천재 수학자인 튜링에 의해서 제시된 인공지능 기계의 탄생, 튜링 테스트 제시(기계가 인간과 구별할 수 없는 지능적인 행동을 보일 수 있는지를 결정하는 기준), 전문가 시스템의 개발, 패턴인식 알고리즘 개발 등이 초기 인공지능의 역사라 할 수 있다. 후 인공지능은 머신러닝(Machine Learning)으로 발전하고 신경망 알고리즘의 개발로 또 한번의 도약을 한다. 이후 머신 러닝의 한계(XOR 논리 오류..등등)로 침체기를 겪고 이후에 인공지능의 아버지라 이야기되기도 하는 제프리 힌튼 등에 의한 역전파 알고리즘(Back-propagation Algorithm)의 개발은 인공지능의 신경망 개발에 획기적인 도약이 이루어 진다. 여기에 환경의 학습을 적용한 강화학습이론(Reinforcement Learning)은 인공지능 분야의 영역을 확대하였다. 책에서 저자는 딥러닝과CNN, RNN등에 대한 개념을 그림으로 도식화 하여 일반 독자들도 쉽게 이해할 수 있도록 해 준다. 인공지능의 발전이 이렇게 빨리 가능했던 이유 중 또 하나는 데이터의 엄청난 증가(아이폰 등 핸드폰에 카메라 기능이 들어 감에 따른 사진 이미지 데이터의 량의 급격한 증가는 인공지능의 입력 데이터를 충분하게 제공하여 인공지능의 학습량을 늘리는 계기가 되었다). 이 데이터들을 이용한 인공지능의 최고 알고리즘인 딥러닝(Deep Learning)이 개발되고, 여기서 Transformer 알고리즘이 개발되어 자연어 처리 및 생성형 인공지능이라는 영역을 창시하게 된다. 이러한 인공 지능의 역사를 알아야만 인공지능의 한계와 발전 방향에 대한 올바른 판단을 할 수 있을 것이다. 여기에서 인공지능은 분석형 AI와 생성형 AI로 구분되기 시작하였고 각 분야에서의 새로운 알고리즘 적용과 상용화 소프트웨어의 출시 등으로 급격한 발전을 이루기 시작하였다. 이 두 분야에서의 AI 구분은 그 한계성 및 적용 알고리즘이 다르고 적용 분야의 정확도 측면과 결과에도 많은 차이가 있기 때문에 인공지능을 알고자 하시는 독자들은 이 차이점을 확실히 알아두는 것이 필요하다. 이 책에서 설명하고 있는 챗GPT 관련 설명은 생성형 인공지능 AI에 관한 것이다. 저자는 챗GPT4.0 이외에 최근 가장 핫 하게 이야기 되고 있는 LLM(largeLanguage Model) 및 네이버의 하이퍼클로바X 등에 대한 흐름을 이야기 해주고, 생성형 AI에 대한 윤리 문제 및 위험관리에 대한 논의 사항에 대해서도 정리하고 있다. 인공지능에 대한 맹목적인 믿음보다는 관련 사항에 대한 심도깊은 이해와 이를 바탕으로 하는 활용이 필요할 것이다. 
생성형 챗GPT AI시스템은 자연어 처리 알고리즘을 기반으로 인간 언어, 프로그래밍 언어, 예술, 화학, 생물학 또는 복잡한 주제를 학습하도록 AI를 학습시킬 수 있다. 이를 기반으로 신문 기자의 업무 영역까지 대신할 수 있는 수준까지 도달한 것으로 이야기 되고 있다. 인공지능의 일상으로의 침투는 기자들의 생활과 기사 취재 패턴에도 많은 변화를 주고 있다고 한다. 기존에는 취재를 위한 속기록과 기자 수첩 등이 필수였으나, 현대에는 녹음과 이 녹음을 자동으로 문자로 변환해주는 인공지능의 정확도가 높아짐에 따라 많은 기자의 영역에도 쓰이고 있다고 한다. 생성형 챗GPT AI의 기본 Pre-Trained Data의 크기가 엄청나게 많아 짐에 따라, 단지 생성형 AI의 단순 명령어 입력만으로도 기사 작성이 가능해 졌다는 것이다. 현재에도 금융관련 기사를 챗GPT를 이용해서 실시간으로 제공해 주는 서비스도 있다고 한다. 이러한 인공지능을 이용한 기사 생성에는 저자권 및 그 정확도 측면에서도 확신을 할 수 없는 경우가 있어 해외의 경우는 인공지는 사용 가이드 라인이 있다고 한다. 생성형 AI의 경우, 그 활용 빅데이터의 정확도에 따라서 허위정보를 기반으로 하는 페이크 뉴스(Fake News) 또는 할루시네이션을 양산할 수 있는 문제도 있다. 향후 미래에는 이러한 생성형 AI를 이용한 페이크 뉴스와의 전쟁이 격화될 수 도 있다고 예상하고 있다. 작년 8월 열린 콜로라도 주립 박람회 미술대회의 디지털아트 부문에서 우승한 ‘스페이스 오페라 극장’이 이 이슈의 중심에 있었다. 이 그림은 화가가 아닌 게임 기획자 제이스 앨런이 텍스트를 이미지로 바꿔주는 생성형 AI인 ‘미드저니(Midjourney)’로 만들었다. 이 그림을 보면 정말 환상적으로 잘 그렸는데, 이것이 이미지 생성형 AI 가 만들었다는 것을 작가가 발표하기 전까지는 아무도 몰랐다는 것이다. 정말 이미지 생성형 AI 시스템이 어디까지 발전을 할지 두려움이 앞선다. 이제 화가나 예술의 영역까지 인공지능이 그 영역을 확장하고 있다는 증거이기도 하다. 가장 앞선 이미지 생성형 AI 소프트웨어인 미드저니를 이용하여 단순한 프롬프트 입력만으로도 환상적인 창작물을 만들 수 있다는 것이다. 이제 예술가나 소설가들도 인공지능이 대체할 수도 있다는 예측이 많이 나오는 상황이다. 알고리즘의 프로그램 코딩 영역에서도 챗GPT를 이용한 코딩이 거의 전문가 수준의 코딩 능력을 보여주고 있다고 한다. 이제 미래사회에는 챗GPT를 이용하여 응용할 수 있는 부류와 챗GPT에 대체되는 부류로 나뉠 수도 있다고 한다. 이제 미래를 대비하기 위해서는 챗GPT를 활용하는 능력을 배양하는것이 필수가 된 시대에 살고 있는 것이다. 씁쓸하지만 인정하고 대비해야 할 것이다. 
*본 포스팅은 출판사로부터 해당 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 서평입니다. |
|
한눈에 보이는~ 시리즈의 특징이 잘 반영되어 글과 그림이 적절하게 제공되어서 특히 어려운 개념을 쉽게 익히고자 책을 구매하는 사람들을 위해 책이 만들어졌습니다. 자연어 처리는 특히 언어를 전공하지 않은 사람들에게는 다소 생소한 용어가 많아서 이해하기 힘든데 이 책을 통해 그리고 그림을 통해 이해하는데 도움을 받을 수 있습니다. 책이 짧은 호흡으로 구성되어 있어서 처음에 이해가 되지 않으면 다시 읽었을 때 행간의 의미까지 알 수 있습니다. 한선관 교수님을 중심으로 훌륭한 선생님들께서 함께 집필하고 있는 한눈에 보이는~ 씨리즈를 추천합니다. 성안당으로부터 도서를 제공 받아 정독하고 남기는 리뷰입니다. |
|
페이스북 게시물을 보다가 ChatGPT KR라는 페이스북 그룹에서 조혜란 님이 ＜한눈에 보이는 생성형 AI와 자연어 처리 그림책＞이라는 책의 서평 이벤트를 모집하고 계셨다. 책의 내용은 생성형 인공지능과 자연어처리를 그림과 함께 설명하는 책이었다. 인공지능에 관심이 많고 인공지능 분야에서 일하고 싶은 마음이 있어서 책의 내용이 내 마음에 들었고 책을 읽고 싶어서 책의 서평 이벤트를 신청했고 당첨되어서 책을 받게 되었다. 감사합니다.^^ 조혜란 님.^^
 책의 저자-한선관 경인교육대학교 컴퓨터교육과 교수, 인공지능교육연구소 소장, 한국인공지능교육학회 학회장이다. 저서로는 『중학교 정보』 교과서, 『스크래치 마법 레시피』, 『스크래치 창의 컴퓨팅』, 『스크래치 주니어 워크북』, 『AI 사고를 위한 인공지능 랩』, 『AI 플레이그라운드』, 『놀랍게 쉬운 인공지능의 이해와 실습』, 『AI 사고를 위한 인공지능 교육』(이상 성안당), 『컴퓨팅 사고를 위한 스크래치 3.0』, 『소프트웨어 교육』, 『소프트웨어 교육 방법』(이상 생능출판사) 등이 있다. 책의 저자-임새이 현직 초등학교 교사. 경인교육대학교 컴퓨터교육 박사 과정, 경인교육대학교 인공지능 융합교육 석사. 인공지능교육연구소에서 STEAM 교육과 SW·AI 교육 콘텐츠 개발 중. 책의 목차 머리말 저자 소개 Chapter 1 자연어 처리의 기초 Lesson 1 자연어 처리 Lesson 2 언어학의 이해 Lesson 3 텍스트 전처리 Lesson 4 어휘 분석 Lesson 5 구문 분석 Lesson 6 의미 분석과 화용 분석 Chapter 2 심층학습(딥러닝) 기반 자연어 처리 Lesson 1 심층학습(딥러닝) Lesson 2 임베딩 Lesson 3 합성곱 신경망(CNN) Lesson 4 순환 신경망(RNN) Chapter 3 자연어 처리의 실제와 활용 Lesson 1 텍스트 분류 Lesson 2 키워드와 정보 추출 Lesson 3 텍스트 요약 Lesson 4 대화형 에이전트 Lesson 5 기계 번역 Chapter 4 거대 언어 모델(LLM)과 생성형 AI Lesson 1 거대 언어 모델(LLM)의 시대 Lesson 2 오픈AI의 챗GPT Lesson 3 마이크로소프트의 빙(Bing) AI Lesson 4 구글의 제미나이(Gemini) Lesson 5 메타의 라마(LLaMA) Lesson 6 네이버의 하이퍼클로바(HyperCLOVA) X Lesson 7 멀티모달과 언어 Lesson 8 LLM의 윤리적 이슈 Lesson 9 자연어 처리와 함   책의 특징 이 책은 생성형 AI를 만드는 데 필요한 자연어처리에 대한 정보(언어학, 텍스트 전처리, 어휘와 구문, 의미와 화용 분석하는 법)를 많은 그림과 함께 설명한다. 그리고 자연어를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 데이터화 하는 임베딩에 대해서 살펴보고 심층학습(딥러닝)과 심층학습(딥러닝)의 여러 알고리즘인 합성곱 신경망(CNN)과 순환 신경망(RNN)에 대해서 설명한다. 그리고 자연어 처리를 실제로 어디서 활용할 수 있는지와(텍스트 분류, 키워드와 정보 추출, 텍스트 요약, 대화형 에이전트, 기계 번역) 자연어 처리가 쓰이는 분야들의 원리를 안내해 준다. 마지막으로 챗GPT, 제미나이, 하이퍼클로바 등과 같은 여러 IT기업들의 생성형AI에 대해서 소개해주고 생성형 인공지능이 가진 윤리적 문제와 생성형 인공지능의 미래를 생각해 보며 책을 끝맺는다. 책의 장점 이 책은 그림책이라는 제목답게 그림이 많아서 어려운 내용들을 그림으로 쉽게 설명해 주는 것이 가장 큰 장점이다. 어려운 프로그래밍/코딩 관련 내용, 알고리즘과 그 원리를 컬러로 된 양질의 그림으로 설명해 주어서 쉽게 이해할 수 있게 도와준다. 자연어처리와 생성형 인공지능을 처음 배우는 사람들에게 유용한 책이며, 자연어처리와 생성형 인공지능을 프로그래밍하거나 잘 아는 사람들은 복습할 수 있는 좋은 기회를 제공해 줄 수 있는 책이라는 생각이 든다. 이 책 덕분에 어려운 생성형 인공지능과 자연어처리의 기초적인 지식을 배울 수 있었고 어느 정도 생성형 인공지능과 자연어처리에 대해서 알 수 있어서 책을 읽는 동안 유익한 시간이었다. 책의 후기 이 책은 성안당 출판사에서 출간하는 ＜한눈에 보이는＞ 시리즈 책 중에 하나이다. 나는 ＜한눈에 보이는＞ 시리즈 책은 ＜생성형AI와 자연어 처리 그림책＞으로 처음 접하였다. 이 책을 읽고 난 뒤 이 책이 마음에 들어서 다른 ＜한눈에 보이는＞ 시리즈 책들도 전부 읽고 싶다는 마음이 들었다. 검색해 보니 이 책 말고도 메타버스, 인공지능 수학, 데이터 과학과 AI, 블록체인, 인공지능, 총 5권의 책이 더 있었다. 다른 분야의 책들도 읽어봐야겠다. 이 책과 이 책의 시리즈로 어려운 IT 지식을 쉽게 배울 수 있어서 기쁘다. 앞으로도 ＜한눈에 보이는＞ 책의 시리즈가 많이 출간되었으면 좋겠다.^^
 #자연어처리 #인공지능 #NLP #생성형AI #거대언어모델 #LLM #전처리 #구문분석 #의미분석 #언어학 #화용분석 #한눈에보이는자연어처리그림책 #한눈에보이는생성형AI와자연어처리그림책 #한선관 #임새이 #서평 #서평단 #이벤트 #서평이벤트 #서평단이벤트 #AI #생성형인공지능 #기계학습 #머신러닝 #딥러닝 #심층학습 #성안당 #성안당출판사 |
|
챗GPT의 등장과 함께 폭팔적으로 늘어난 생성형 AI는 이제 어느 정도 익숙해지고 사용 빈도도 늘어가며 이해가 되는데, 생성형 AI와 함께 종종 언급되는 자연어 처리란 무엇일까? 우리의 일상 속 빈번하게 사용되어가는 생성형 AI와 뗄래야 뗄 수 없는 '자연어 처리' 에 대해 기초부터 체계적으로 알고 싶던 차 '한눈에 보이는 생성형 AI와 자연어 처리 그림책'을 만나게 되었다. 이 책의 저자로 한눈에 보이는 그림책 시리즈로 유명한 한선관 교수님의 책은 이미 여러 차례 접한 적 있고 알기 쉬운 그림과 기초부터 실무 과정까지 많은 도움을 받았던 터라 생성형 AI의 기본이 되는 자연어 처리에 대한 이번 서적도 기대를 가지고 읽게 되었다. 우선은 자연어 처리에 대한 기초 개념을 제대로 이해하는게 중요하다. '자연어' 라는 단어는 다소 생소하기도 한데, 개념은 그냥 일상 속 사람들이 사용하는 언어를 뜻한다고 한다. 원래 사람과 사람 사이 소통의 수단인 언어의 의미지만 그렇다면 사람과 컴퓨터의 소통은 어떻게 이루어지는가? 바로 여기서 '자연어 처리'의 니즈가 생겨나며 우리의 자연어와 컴퓨터가 서로 이해할 수 있도록 구축하는 과정이을 바로 '자연어 처리 Natural Language Proceccing' 라고 할 수 있다. 같이 동반되는 용어로 '자연어 이해'와 '자연어 생성'으로 자연어 이해는 컴퓨터가 입력된 자연어를 이해해 프로그램의 목적에 맞게 그 뜻과 맥락을 이해하는 것을 말한다. 자연어 생성은 이해한 자연어를 컴퓨터의 정보를 바탕으로 사용자의 니즈에 맞는 자연어를 답변으로 회신하는 과정을 말한다. 대략적인 자연어처리 시스템의 작동 원리는 챗GPT에 질문을 하고 답변을 받는 것을 연상하니 쉽게 이해가 될 수 있었지만 사용자가 아닌 생산자의 입장으로 자연어 처리를 연구하고 진행해야 하는 과정을 연상하면 쉽지 않아 보인다. 이 자연어 처리를 통해 우리가 쉽게 이미지나 영상 들을 만들 수 있는 생성형 AI가 탄생하는 것인데 그 과정이 정말 머리 속에 쏙쏙 들어올 수 있도록 잘 설명되어 있었다. '한눈에 보이는 생성형 AI와 자연어 처리 그림책'은 결코 쉽지 않은 주제를 기본 개념부터 탄탄하게 잡히게 해주며 기본 핵심 원리를 이해할 수 있게 했다. 학생들에서 부터 관련 분야에 관련있는 입문자나 일반인까지 이 책은 기본 개념에서부터 실무 핵심 개념까지 이해하게 해주어 앞으로도 한눈에 보이는 그림책 시리즈는 계속 선택하게 될 것 같다. |
 ＜한눈에 보이는 생성형 AI와 자연어 처리 그림책＞ 한선관, 임새이 / 성안당 잘은 모르지만 이제 AI는 우리에게 너무나 친숙한 단어가 되었다. 방송부터 쇼핑, 우리가 자주 가는 식당에도 AI 기술이 접목되어 손님을 맞이하는 세상이다. 이 책은 생성형 AI와 자연어 처리를 쉽게 설명하고 있는 책인데, 여기서 생성형 AI는 대화나 이야기, 이미지, 동영상과 같은 새로운 컨텐츠와 아이디어를 만들 수 있는 AI의 한 종류라고 생각하면 된다. 프로그래밍 언어, 예술, 화학과 같은 복잡한 주제를 학습하고 이를 바탕으로 영어 어휘 학습이나 시를 짓거나 하는 식으로 활용하는 분야다. 특히 자연어 처리는 인간 언어의 분석에 중점을 둔 기술이 필요한데 이 책은 그런 과정이 어떻게 이뤄지는지 원리로 접근하여 파악할 수 있게 도와주는 내용을 다루고 있다. 자연어 처리 내용을 이해하고 나니 어째서 그것이 필요한지가 납득이 된다. 챗GPT와 같은 챗봇 인공지능을 활용하는데 필수로 필요한 작업이며 그것이 선행 되어야만 인간이 무엇을 요구하든 AI가 이해하고 받아들일 수 있는 작업임에 분명하다. 책은 자연어 처리의 기초부터 시작해 언어학의 이해로 보다 쉽게 접근하였으며 어휘와 구문을 분석하여 접근한다. 심층 학습으로 넘어가면 딥러닝을 이용해 자연어를 처리하고 실제와 활용을 통해 어떻게 완성되는지를 보여주고 있다. 다소 학술적인 부분에 당황하였다면 뒷부분부터 읽어보면 생성형 AI의 이해를 도와줄 것이며 이 책이 어떤 내용을 담고 있는지 감이 올것으로 예상된다.  많은 예시와 그림으로 내용을 쉽게 파악할 수 있도록 도와주고 있으며 처음에 자연어라는 것에 생소하게 접근하였지만 인간의 언어를 이해하고 AI와 어떻게 접목하는 지에 대한 접근이 상당히 신선하게 다가왔다. 현재 우리가 만나볼 수 있는 챗GPT나 빙, 하이클로바와 같은 것들도 친절하게 설명해주고 있다. 또한 문제가 될 수 있는 부분도 짚어주고 있어 발전에 따른 부작용이나 우리가 어떤 대처와 조심을 해야 하는지도 알아볼 수 있는 부분이다. 생성형 AI가 평소 궁금했다면 많은 부분 의문을 해소해 줄 수 있는 책이니 한 번쯤 읽어보길 추천한다. * 출판사로부터 도서를 제공받아 읽고 작성한 리뷰입니다. |
 인공지능 AI가 우리의 삶을 바꾸고 있다고 각종 미디어에서 연일 강조하고 있는 현실 속에서 그저 손 놓고 있기에는 마뜩치 않은 느낌을 갖게 된다. 무언가를 해야 하겠는데 과연 그것이 무엇인지도 모르는 우매함이 나를 이끄는것 같아 최근들어 나에 대해 짜증을 갖게 되는 나날이다. 하지만 그 변화가 어떠 하든지 인공지능 AI라는 실체에 대해 이해하는 일은 변화를 추종하는 일에 목을 매는것 보다 월등히 유익한 일이라 할 수 있을 것 같다. 변화라는 것도 정도 또는 기본에서 응용된 모습에 불과하다 생각하면 인공지능 AI에 대한 정의와 그것을 어떻게 만들어 내는지에 대한 이해를 하고 있다면 보다 우리가 맞이하는 변화에 대해 심도 깊은 이해를 가질 수 있으리라는 생각을 하게 된다. 인공지능 AI와 관련한 도서들이 점차 증가하고 있는 추세이지만 한눈에 볼 수 있고 쉽게 이해할 수 있는 그림책으로의 도서는 처음으로 만나 보는것 같다. 이 책 "한눈에 보이는 생성형 AI와 자연어 처리 그림책" 은 인공지능 AI를 정의하는 자연어처리의 기술과 거대 언어모델(LLM, Large Language Model)이 갖는 특징과 딥러닝이라는 학습처리에 대한 전반적인 내용에 대해 서술하고 있으며 가독성을 높이기 위해 그림을 많이 차용해 충실한 설명을 보완, 독자들을 위한 배려를 하고 있는 책이다. IT 또는 프로그래밍이라 하면 대부분의 사람들은 독학하기 힘든 부분이라고 생각을 한다. 거의 기정사실처럼 맞는 말이지만 이처럼 그림책으로 만들어지고 충실한 내용을 전달하는 도서라면 적잖히 독학의 의미도 새겨볼 수 있음이라 할 수 있겠다. 자연어처리라는 말은 무슨 말일까? 이는 인간이 사용하는 자연스런 언어를 처리한다는 의미를 말함이고 그 방법론으로의 LLM과 딥러닝에 대한 학습에의 이해는 인공지능 AI를 이해하고 활용하는데 필수적인 지식이라 할 수 있다. 이러한 전과는 다른 방식의 설명은 코드로만 인식하고 있던 프로그래밍이나 IT 기술에 대한 오해를 풀어내고 좀더 유연한 자세로 우리 삶과 밀접한 연관을 맺고있는 챗GPT 와 같은 인공지능 AI에 대해 관심을 갖게 되는 계기가 될 수 있게 해 준다. 인공지능 AI는 우리의 실생활에 있어 다양한 변화와 놀라움을 선사하고 있다. 자연어처리 기술로의 기초적인 이론들을 이해하고 인공지능 AI를 학습시키는 방법으로의 딥러닝을 이해하는 과정은 생성형 AI로 지칭되는 챗GPT와 같은 인공지능 AI의 활용에 한 발 더 다가갈 수 있는 기회가 될 수도 있다. 챗GPT의 출시와 함께 많은 사람들의 사용기가 시장을 놀라킨 까닭에 비즈니스를 하는 기업측면에서도 인공지능 AI를 활용하고자 하는 발빠른 움직임을 보이고 있어 사회적인 변화로의 확대 가능성은 우리가 생각했던 것 보다 월등히 빠르게 진전될 가능성이 많아졌다고 볼 수 있다. 인공지능 AI 관련 도서라 꼭 전공자만이 읽어야 한다는 고정관념에 얽매일 필요는 없다. 인공지능 AI의 출현과 함께 우리가 알던 예전의 IT, 프로그래밍에 대한 방식의 변화를 인공지능으로 커버링 할 수 있음을 이해하고 목도하게 되면 이제는 인공지능 AI에 대한 목마름을 느끼게 될 것이라 생각한다. 가장 명확히 인공지능 AI와 자연어 처리에 대해 이해할 수 있는 도서라 말할 수 있다. 결과는 얼마나 잘 활용하느냐에 있지만 많은 독자들의 선택이 기다려 진다. **네이버 카페 책과콩나무의 지원으로 개인적 의견을 솔직하게 작성한 리뷰입니다** |
|
'생성형 AI'는 인간 수준의 텍스트, 이미지, 음악 등을 만들어 낼 수 있는(생성할 수 있는) 인공지능 기술입니다. 이에 반해 '자연어 처리(NLP)'는 컴퓨터가 우리들이 쓰는 자연스런 언어(자연어)를 이해하고 처리하도록 하는 기술입니다. 이러한 NLP 기술을 사용하여 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 인공 신경망 모델을 의미하는 '초거대 언어 모델(LLM (Large Language Model))'은 인간 수준의 텍스트를 생성하고, 언어를 번역하며, 질문에 답변할 수 있는 뛰어난 능력을 가지고 있습니다. 앞서 말씀드린 NLP와 LLM 기술을 기반으로 탄생한 챗GPT와 같은 '생성형 AI'는 챗봇, 자동요약, 창의적인 콘텐츠 제작, 기존 데이터 기반으로 새로운 데이터 생성, 개인 맞춤형 콘텐츠 제작 등에 본격적으로 활용되고 있습니다. 결과적으로, LLM은 NLP 기술을 기반으로 학습되고, 생성형 AI는 LLM 기술을 활용하여 작동합니다. NLP는 컴퓨터가 인간 언어를 이해하는 기반을 마련하고, LLM은 인간 수준의 언어 처리 능력을 제공하며, 생성형 AI는 인간 수준의 창작물을 만들 수 있도록 한다는 사실을 기억할 필요가 있습니다. 그렇다면 가장 기본이 되는 '자연어처리(NLP) 기술'의 이해야말로 LLM과 생성형AI 기술을 이해하고 활용하기 위한 초석이 될 것입니다.  오늘 소개해드리는 ＜한눈에 보이는 생성형 AI와 자연어 처리 그림책＞은 제목 그대로 쉬운 설명에 그림을 곁들여 자연어 처리의 기본 개념과 원리 그리고 다양한 활용 분야와 관련 인사이트를 제공하여, 자연어 처리 기술의 실제 활용에 대한 이해를 높일 수 있도록 구성되어 있습니다. 책의 전반부에서 자연어 처리가 어려운 이유를 중의성, 불규칙성, 무한한 유연성과 확장성, 띄어쓰기 그리고 생략이라는 자연어의 특성에서 비롯됨을 설명하면서 규칙기반, 통계 기반 그리고 심층학습(딥러닝) 기반의 자연어 처리 이론을 본격적으로 들여다 보고 있습니다. 우선 자연어 처리의 핵심 개념 파악을 위해 언어학적 관점에서 어휘 분석, 구분 분석, 의미 분석, 화용 분석에 대해 자세히 다루고 있습니다. 이는 자연어 처리의 기반이 되는 기본 언어학으로서 음절, 형태소, 어절, 품사, 구 구조와 의존 구조, 의미론과 화용론 전반에 대한 자세한 설명이 그림과 함께 소개 되고 있어 초심자들에게 큰 도움이 되리라 생각합니다. 특히 자연어 처리에 분석해야할 데이터가 매우 복잡하기 때문이며, 딥러닝이라는 심층 학습 기술을 활용하게 되는데, 이때 수많은 신경망 층에서 데이터 간에 복합적인 연결을 통해 더욱 정확하고 정교한 자연어 처리가 가능해진다는 사실을 기억할 필요가 있습니다. 관련하여 책에서는 '심층학습(딥러닝)' 개념, 문자를 벡터로 표현하는 '임베딩', 문장분류에 활용되는 합성곱 신경망(CNN) 그리고 순환 신경망(RNN)의 개념과 관련 알고리즘을 자세히 서술하며, AI 기반의 현대적인 자연어 처리 기술에 대한 깊이있는 인사이트를 제공하고 있습니다.
책의 전반부에서 이와같이 자연어처리에 대한 기본 개념과 심층학습(딥러닝)을 통한 자연어 처리의 이론에 대한 체계적인 학습이 이뤄졌다면 후반부에서는 자연어 처리의 실제와 활용을 다루며, 텍스트 분류, 키워드와 정보추출, 기계 번역 등의 좀 더 현실적인 활용 측면에서 접근하고 있습니다. 마지막 장에서는 이러한 활용 측면을 넘어 최근 폭발적인 이슈를 몰고 온 '초거대언어모델(LLM)'과 빅테크 기업에서 마련한 다양한 생성형 AI의 소개와 활용법을 자세히 제시하고 있어 현 시대의 인공지능 트렌드를 놓치지 않고 있음을 확인할 수 있습니다. 책을 통한 저자들의 집필 의도는 "어떻게 기계가 텍스트를 생성하고, 이해하는 지에 대한 통찰을 쉽게 전달할 것인가"에 집중되어 있다고 봅니다. 텍스트를 기반으로 하는 생성형 AI의 다양한 개념과 알고리즘을 자세한 해설과 그림을 통해 최대한 쉽게 소개하고자 하는 저자들의 의지를 페이지 곳곳에서 느낄 수 있었습니다. 최신 기술 관련 소개서에서는 좀처럼 볼 수 없던 윤리적인 문제 즉, AI의 편향 문제, 가짜 뉴스, 개인정보 보호, 직업 소멸 문제와 AI의 사회적 책임과 같은 민감한 사안들 또한 자연어 처리의 관점에서 다루고 있어 매우 흥미로웠습니다. 이러한 윤리문제와 사회적 책임에 대한 논의에 대해 저자들은 "기술의 발전과 함께 발생하는 사회적인 문제에 대한 인식을 높이고, 독자들이 이를 평가하고 이해하는데 도움을 줄 것이다"라며 열린 결말을 제시하고 있는 것도 의미가 있다고 생각합니다. 글보다 직관적인 그림을 통해 생성형 AI의 작동 원리와 그 기본기술이 되는 자연어 처리에 대해 초심자라도 쉽게 접근할 수 있는 기본서로 평가하고 싶습니다. 관심있는 분들의 일독을 권합니다. |
 CHAT GPT를 시작으로, 조금 열기가 식긴 했지만 아직도 자연어를 이용한 생성형 AI의 발전은 꾸준히 진행되고 있습니다. 처음에 이 책을 받았을 때는 머신러닝이나 딥러닝, 자연어 처리에 대해 간단히 개념들을 짚어주는 책일 것 같았는데, 책을 다 읽어보니 해당 내용들을 어느정도 알고 있는 상태에서 개념들을 정리하는 데에 많은 도움이 됐습니다. 머신러닝이나 딥러닝, 자연어 처리에 대해 모르는 상태에서 읽어도 좋을 내용이긴 하지만, 상당히 어려울 것 같네요.  목차는 자연어 처리를 위한 기초 -＞ 딥러닝에 대한 기초 -＞ 자연어 처리가 실제로 어떻게 적용되는지 -＞ 현재 나와있는 LLM을 이용한 생성형 AI 들에 대한 정리와 그 미래에 대해 정리되어 있습니다.
 1장에서는 한국어를 기준으로 음절, 형태소 등 기본적인 언어에 대한 개념이 정리되어 있습니다. 배운 지 오래되어 까먹었던 내용들을 알 수 있어 좋았습니다.  2장에서는 딥러닝의 개념과 CNN, RNN 모델에 대한 개념이 담겨 있습니다.  3장에서는 딥러닝을 이용해 텍스트들을 처리하는 기술들(분류, 요약, 챗봇, 번역)이 어떻게 적용되는 지에 대한 이론들이 담겨 있습니다.  마지막 4장은 LLM과 LLM을 이용한 제품들이 어떻게 발전해 왔는 지, 윤리적으로 어떤 이슈들이 있는 지 등에 대한 내용들이 담겨 있습니다. 전 데이터 관련 부트캠프를 나와서 간단하게 머신러닝에 대한 코드들을 따라서 입력해 본 게 다인데, 추후에 자연어 처리에 대한 기능들을 만들어야 할 때 개념적으로 많은 도움이 될 것 같네요. 참고로 개념들로 구성되어 있고, 따로 코드를 실습하는 부분은 일절 없습니다. 참고해주시면 좋을 것 같네요. 추천독자 머신러닝에 대한 기초적인 지식이 있는, 혹은 머신러닝이나 딥러닝과 관련된 코드들을 따라 쳐 봤지만 아직 정리가 잘 안 된 독자 데이터 관련 부트캠프를 수료했거나, 자연어 처리에 관심이 있는 독자 LLM과 자연어 관련 생성형 AI가 어떻게 작동되는 지가 궁금한 독자 ps) 감사하게도 서평단으로 당첨되어서 좋은 책을 읽게 되었습니다. 감사합니다. |
|
챗GPT를 시작으로 대중에게도 인공지능과 생성형 AI에 대한 관심은 이제 더이상 새로운 뉴스가 아닌데요, 점점 발전하는 인공지능 세상속에서 인공지능이란 무엇이고, 생성형 AI와 언어처리에 대한 내용이 쉽고 꼼꼼하게 나온 책을 읽어봤답니다. 컴퓨터는 당연히 컴퓨터어를 이해하고 있고, 컴퓨터 언어로 명령을 프로그램을 짜는 것을 코딩이라고 했다면, 이제 인간이 사용하는 자연어를 배우게함으로써 좀더 편하게 컴퓨터와 소통할 수 있는 세상이 오고 있는 것같습니다. 쉬운듯하지만 쉽지 않은 컴퓨터가 이해할 수 있도록 알려주는 자연어처리에 대한 개념과 생성형AI에 대해 잘 이해할 수 있는 책인것같습니다. 사진 설명을 입력하세요. "한눈에 보이는 생성형 AI와 자연어 처리 그림책" /한선관, 임새이 지음 /도서출판 성안당 초 거대언어모델인 LLM과 생성형 AI의 기본인 자연어 처리(NLP)를 그림으로 이해하기 쉽게 알려주는 책이라 너무 좋은것같습니다 어려울 수밖에 없는 컴퓨터과학에 관한 내용을 그림으로 표현하고 빽빽하게 있는 글이 아니라 가독성이 좋은 것같아요 컴퓨터도 기계어뿐만 아니라 자연어처리에 대해 발전을 하고 있고, 발전속도를 보면, 머지않아 컴퓨터언어를 모르는 사람들이 컴퓨터로 쉽게 코딩을 할 수 있는 날이 올 것같네요 "아버지가 방에 들어가신다."/"아버지가방에 들어가신다."라는 말의 뜻은 많이 다르다는걸 한국인이라면 띄어읽기나 대화의 상황에 따라 이해를 하기 쉽지만, 중의적인 표현이나, 불규칙적인표현, 기본형과 확장형의 동사와 단어들 등 자연어를 컴퓨터가 과연 어디까지 이해를 할지 궁금해집니다. 한국인들끼리도 한국어로 소통을 해도 오해를 하는 단어나 문장들이 많은데요,기계어만 알던 컴퓨터가 인간의 자연어를 이해하기 시작했다는 점, 그리고 자연어처리에 있어 영어의 경우는 AI에서 많이 활용되기도 하지만, 한국어로도 슬슬 활용하고 있다는 점이 신기하기도 하고, 무섭기까지합니다. 챗GPT의 경우 4.0에 경우 3에 비해 가장 진보된 자연어처리모델인데요, 자연어를 넘어 이미지를 인식하고 다시 자연어로 생성이 가능한 멀티모달이 가능하고, 정확하고 창의성이 향상되었다고 하네요. 3.5에서는 한번에 영어 3천개단어처리가 가능했다면 4.0버전에서는 2만5천개의 단어처리가 가능하다고 하니 발전속도가 엄청난 것같습니다. 해볼 수 있는 인공지능 사이트들도 소개가 되어있는데 , 회원가입후 해보면 좋을 것같습니다. "출판사에서 도서를 제공받아 서평남긴점 알려드립니다" |
|
AI가 대세라고 하지만 사실 자연어 처리 명령어등을 제대로 이해하지 못하면 원하는만큼의 결과값을 받기 어렵다는 것을 경험해 보았다.
기계가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있게 하는 자연어 처리는 이제 다양한 분야에 활용되어 있고 어느새 새로운 자연어 처리 기술과 생성형 인공지능의 트랜드까지 따라가기 벅찰 정도로 변화하고 있기에 자연어 처리의 다양한 활용 방법을 알아보게 된다
우리가 일상속에서 자연스럽게 사용하는 자연어는 컴퓨터와 대화하기 위해서는 자연어처리가 된 대화로 가능하기에 자연어처리의 개념을 이해하고
자연어처리하는 방법이 생각보다 쉽지 않다는 것을 튜링테스트 과정을 그림으로 배우며 언어학까지 연결지어 연구하고 테스트해보는 과정이 교과서처럼 설명되어져 있다.
큼직한 글자와 단순한 그림으로PPT처럼 이해하기 쉽게 언어화 되며 텍스트를 전처리 하는 과정까지 국어공부를 하듯 언어를 제대로 분석해 볼 수 있었다.
의미분석과 화용분석을 통한 의미의 중요성과 단어의 중의성등의 언어학과 딥러닝이란느 심층학습에 기반된 자연어 까지 컴퓨터와 대화하기 이전 나의 국어능력을 테스트 받는 느낌.
눈으로 확인하며 자연어 처리 과정을 배우고 거대 언어모델과 생성형 AI를 이해하기 위해 GPT 제미나이 라마 등을 통해 우리는 단순히 인공지능을 배우기만 하는 것이 아니라 윤리적고찰까지 확장된 시각까지 바라보는 태도를 찾아본다
사실 글보다는 직관적 그림을 통해 한눈에 이해하도록 저자의 의도가 담긴 해석법이 어려웠던 책을 조금은 쉽게 이해하도록 도와주고 있기에 내가 사용하는 언어의 본질을 탐색하 수 있었고 기계적인 언어 처리과정을 통해 조금은 생소했던 생성형 인공지능의 가능성을 제공받아 향후의 기술 발전과 함께 발생할 사회현상까지 상상해 볼수 있는 있었다.
[ 본 도서는 성안당 출판사의 도서지원을 받아 주관적인 견해로 작성하였습니다] #한눈에보이는생성형AI와자연어처리그림책 #한선관 #임새이 #성안당 #서평도서 #책과콩나무 |