| 아닐 아난타스와미의 기계는 왜 학습하는가. 'AI를 움직이는 우아한 수학'이라는 부제에는 눈꼽만큼의 속임수도 없었다. 수학에 손을 놓은지 오래돼서 고생좀 했지만... AI가 작동하는 원리에 관심이 간다면, 하루가 다르게 구식이 될 LLM 활용법 같은걸 읽을 바엔 이걸 읽으시라. |
|
이 책은 마치 수학 공식이 춤을 추는 무대다. 복잡한 신경망과 확률, 벡터가 어우러져 기계가 세상을 해석하는 마법을 펼친다. 원리란, 기계의 눈에 질서를 부여하는 렌즈이자, 혼돈 속에서 패턴을 건져 올리는 낚싯줄. 원리를 이해하는 순간, 우리는 기계와 함께 미래를 예측할수 있게 해준다 좋은 책이다! |
| 인공지능의 작동 원리를 넘어 인간 지성의 본질을 탐구하는 책이다. 아닐 아난타스와미는 기계 학습을 단순한 기술적 현상이 아닌 철학적·인지적 질문으로 확장하며, 우리가 스스로를 이해하는 방식에 도전한다. 복잡한 개념을 명료하게 풀어내어 비전문가도 쉽게 접근할 수 있으며, AI가 단순한 도구가 아니라 인간 사고를 비추는 거울임을 깨닫게 한다. 인공지능 시대를 살아가는 독자에게 깊은 성찰을 선사한다. |
|
『기계는 왜 학습하는가』는 인공지능과 머신러닝의 작동 원리를 기술적 세부 설명보다 사람·사회·문화 속에서 AI가 왜 필요하게 되었는가라는 관점으로 풀어낸 책이다. 저자는 데이터 축적, 알고리즘 발전, 계산 능력 향상 등 기술적 조건과 함께, 인간의 의사결정·효율성·예측 욕구가 어떻게 기계 학습을 촉진했는지를 설명한다. 또한 AI가 사회 구조, 노동, 윤리에 미치는 영향과 한계를 비판적으로 검토하며, 기계 학습의 의미를 넓은 맥락에서 이해하도록 이끈다. 읽독을 권한다. |
|
저자는 이 책에서 "기계의 '학습'은 본질적으로 확률적 최적화 과정이지만, 인간의 학습은 의미 생성 과정이다."라고 얘기합니다. 또한 특정 기업과 국가에 학습 자원 집중하는 데이터 식민주의를 경계하고 AI 교육 격차가 사회적 불평등으로 이어질 수 있는 학습 권력 불평등을 얘기하고 있습니다. |
|
아닐 아난타스와미 저/노승영 역 ＜기계는 왜 학습하는가＞를 읽고 작성하는 리뷰입니다. 요즘 AI가 정말 하루가 멀다하고 발전을 하고 있는데.. AI를 많이 활용하는만큼 본질적인 이해를 하기 위해 구매했습니다. 내용이 쉽지는 않지만 유익한 책이네요~~ |
|
제목은 번역하신 분의 감사의 글에 적힌 문장입니다. 물론 괄호 안은 내가 부가적으로 넣은 글이고요. 수식에 겁먹지 마시고, 읽으면 의외로 읽을 만 할 겁니다. 고등학교 졸업 이후 수학과 전~혀 상관 없는 삶을 살아 온 나 같은 사람에게도, 친절한 책이었습니다. 물론... 완벽한 이해를 추구하지는 않습니다. 대략, 컴퓨터에 CPU랑 메모리칩이 들어가고, 마더 보더 위에 회로 놓인다 정도 이해하고.... 반도체가 2진법으로 구성되고... 정도의 이해를 AI에서 하고 싶어서 이 책을 집었는데... 다른 책을 읽어도 뭔가 이해했다는 느낌이 들지 않았지만... 이 책을 다 읽고 느낀 감성은 뭔가 대충 이런 것인가 하는 느낌이 존재합니다. 기계 학습에서 심층 학습, 다층 구조, 매개변수, 지도 학습, 비지도 학습, 역전파, 트랜스포머, LLM 모델 같은 이야긴 어디 선가 줏어 들은 것 같은데... 왜 그런 모델이 나왔고, 우리가 어디까지 이해하고 있는 가에 대해서 설명해 주는 책은 없었던 것 같습니다. 설명하자면, 학습 데이터를 행렬과 백터로 표현해서, 단층 퍼셉트론에서 가중치와 편향으로 구성된 선형 방정식으로 표현한다면, 1과 -1을 나누는 초평면을 만들어 낼 수 있지만, XOR 논리회로 처럼 2차원에서 표현 할 수 없거나, 비선형적인 자료이거나, 매개 변수 자체에 대한 정보조차 없거나 등등의 경우라면... 다양한 해결 방식을 동원 해야 하는데... 거기에 동원되는 수학들이 베이스 최적 분류자, 최대 가능 도법, 최근린법, 주성분 분석, 커널 수법, 홉필드 망, 시그모이드 함수, 합성곱등의 방법이 동원된다는 정도의 이야기인 것 같다. 그 중에서도 다층 구조를 만들어 낸다는 개념과 합성곱과 미분 가능한 시그모이드 함수등이 현재의 신경망 학습기계 이론을 만들어 낸 , 2번째 겨울을 이겨낸 원동력이 아닐까 하는 그런 내용 같습니다만... 더 큰 건 GPU의 계산 능력으로 매개변수 때려 박는 다는 어처구니 없는 방식이 통했다는 이야기네요. 현재의 AI는 미지의 땅(테라 인코그니타)이며, 완전한 이해를 못하고 이해 대신에 실험하고 있다고... 하는 대목이 특히 맘에 들었습니다. 진지하게 AI 한계와 가능성을 따지는 것 같아서요. 심지어 진정한 추론 능력이 없고, "추계적 앵무새"이기에 2차 겨울이 끝난 거 아니라는 주장하는 분 까지 있네요. 매개 변수를 집어 넣었더니 왜 예측이 더 잘되는지... 기존의 수학적인 설명으로는 매개 변수의 양은 적절한 골디락스 존이 있을 거라고 예측 했지만.... 다층으로 넣고 매개변수 때려 넣으니까.... 많으면 많을 수록 예측 정확도가 올라 감. 게다가.... 97모드 계산 하는 거 지속 시켰더니, 덧셈에 대한 추론을 이해한 것 같지 않나, 그로킹, 마치 상전이 처럼 일반화해서 이해하는 것 같지 않나...(예로 많은 정보를 때려 넣으니까, 나무와 철로 이뤄진 의자 뿐만이 아니라, 플라스틱으로 된 의자도 의자라고 분류함. 문제는 학습 자료에 플라스틱 의자가 들어가지 않았다는 거...) 왜? 아직 완전한 이해를 한 것 같지는 않다네요. 그렇다고 인간의 뇌와 같은 기전인가? 그것도 아닌 것 같네요. 몸도 없고(세계관 형성 안될 것), 진정한 마음 이론이 있는지도 모르겠고, 전기량은 엄청 많이 들고, 인간 뇌는 역전파 같은 방식으로 학습과 생성 단계를 분리 하지 않고, 인간 뇌는 트랜스포머 처럼 순차적 단계로 정보가 흘러 가는 것 같지도 않습니다. 인간의 뇌가 기여도 할당을 어떻게 하는 지 모르겠다는 소리입니다. 뭔가 신세계 탐험하려는 데, 이 책의 내용이 안내하는 건, 바다에 드래곤이 그려진 해도 같은 내용이라 더 재밌네요. 일독을 권합니다. |
| 과학 1위라서 사봤는데 흥미로워요.. 공대 지망 고등학생들 읽기에 괜찮은 것 같아요 학교에서 진로 독서나.. 기타 독서 활동 해야 할 때 이공계 지망하는 학생들이라면 이 책 추천드립니다 저는 모둠 독서 활동 용으로 이 책 골라서 하는 중인데 좋아요 |
|
기계학습 내용이 궁금해서 구매하게됨 기계는 왜 학습하는가 비슷한 이름으로 책이 다른게 있던거같은데... 비슷한거같지만 이게 좀더 AI을 설명을 더 할수있는거같아 구매 아직 다른구매자 리뷰는 없지만 추천평을 보고 믿고 구매하게 됨. |
| 과학 저널리스트 아닐 아난타스와미가 들려주는 머신러닝의 본질. 인공신경망, 딥러닝, 강화학습 등 복잡한 개념을 수식 없이 직관적으로 설명한다. 기계가 어떻게 패턴을 인식하고 스스로 학습하는지 그 메커니즘이 명쾌하게 이해된다. AI 전문 지식이 없어도 읽을 수 있으면서도 깊이가 있다. AI 시대를 살아가는 현대인이라면 알아야 할 필수 교양서. 기술의 원리를 이해하고 싶은 독자에게 추천. |