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제목: AI의 과거와 현재, 그리고 미래를 잇는 압도적 몰입감의 입문서 [한 문장 평] "우리가 누리는 AI 기술의 기원을 드라마틱하게 풀어내어 세상을 보는 새로운 눈을 열어주는 책." [리뷰 내용] 매일 마주하는 AI들이 어떤 과정을 거쳐 우리 곁에 오게 되었는지, 그 역동적인 발달 과정을 한 권에 담아낸 명작입니다. 40인의 괴짜들이 보여주는 집요한 탐구 정신을 따라가다 보면, AI의 기원부터 미래까지의 거대한 흐름이 한눈에 들어옵니다. 전문 지식이 없어도 소설처럼 술술 읽히는 구성 덕분에 AI 시대를 살아가는 현대인들에게 훌륭한 길잡이가 되어줄 것입니다. #️⃣ 블로그 태그 (HashTags)#AI와40인의괴짜들 #김용태 #좋은땅 #인공지능역사 #AI발달과정 #미래예측 #AI리터러시 #추천도서 #과학인문학 #윤집사리뷰 #북스타그램 |
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*서평단 활동으로 출판사로부터 도서를 제공받아 읽고 지극히 주관적으로 작성한 글입니다. AI는 이미 생활 깊숙이 들어와 있다. 자고 일어나면 새로운 기술이 나오고, 이제는 AI가 글도 쓰고 그림도 그려주고 영상도 만들어 주는 세상이 되었다. 하지만 정작 이 대단한 것들을 누가 처음 만들었는지, 어떤 마음으로 시작했는지 아는 사람은 많지 않을 것 같다. 기술은 화려하고 이를 많이 활용하는 반면, 그 뒤에 숨은 사람들의 이야기는 크게 신경쓰지 않는 느낌이다. 인공지능의 역사에 관해 수업하며 아이들에게 질문 해보면 아이들은 인공지능이라는 단어가 사용된 때가 얼마전이라 대부분 생각한다. 1956년이라 말하면 깜짝 놀란 표정을 짓는다. 이 책을 보며 아이들에게 들려줄 이야기들이 풍성해 질 수 있을거라는 기대감이 생겼다. 좋은땅 출판사에서 나온 김용태 저자의 ＜AI와 40인의 괴짜들＞은 그 지점을 파고든다. 이 책은 복잡한 기술 설명 대신, 지난 70년 동안 AI를 만들어온 ‘40명의 괴짜’들의 이야기에 집중한다. 한 편의 재미있는 옛날이야기를 듣는 것처럼 읽히는 것이 이 책의 가장 큰 매력이다. AI 수업시 학생들과 나누었던 부분이 나오는 챕터에서는 좀 더 몰입감이 있었다. 이 책은 AI 70년의 도전기이다. 천재부터 고집불통 괴짜들까지 AI의 역사를 단순히 성공한 기록으로 보지 않고, 대신 남들이 비웃어도 자기 길을 갔던 괴짜들의 투쟁 기록으로 본다. 컴퓨터의 아버지라 불리는 앨런 튜링이 던진 엉뚱한 질문, 기계도 사람처럼 생각할 수 있을까?에서 모든 것이 시작되었다. 비운의 천재였던 그의 삶을 들여다보면 AI가 단순히 기계적인 고민에서 시작된 게 아니라는 것을 알게 된다. 한때 AI 연구는 가망이 없다는 비난을 받으며 돈줄이 끊기고 무시당하던 시절이 있었지만 제프리 힌튼 같은 인물들은 수십 년 동안 포기하지 않고 연구를 이어갔다. 남들이 모두 안 된다고 할 때 끝까지 매달린 고집쟁이들이 없었다면, 지금의 편리한 세상도 없었을 것이다.구글과 오픈AI 같은 큰 회사들이 어떻게 지금의 기술을 만들었는지, 그 과정에서 천재들이 어떻게 싸우고 협력했는지 생생하게 보여준다. 이 책은 종이책이지만 아주 똑똑한 기능을 담고 있는데 바로 QR 코드를 활용한 AI 팟캐스트다. 책의 각 장이 끝날 때마다 QR 코드가 있는데, 이걸 휴대폰으로 찍으면 AI가 책 내용을 요약해서 들려주는 라디오 방송이 나온다. 책으로 읽고 귀로 한 번 더 들으니 내용이 머릿속에 쏙쏙 들어온다. 책 속에 등장하는 괴짜들은 모두 우리 주변에 있을 법한 단점을 가진 사람들이었다. 하지만 그들은 호기심 하나로 세상을 바꿨다. 이 책을 다 읽고 나면 AI가 무서운 대상이 아니라, 우리가 앞으로 어떻게 친하게 지내야 할 똑똑한 파트너인지 깨닫게 된다. AI 에이젼트를 두고 내 일의 효율을 높이는 시대가 왔다. ＜AI와 40인의 괴짜들＞은 전문가들만 보는 어려운 책이 아니다. 70년 전 튜링의 엉뚱한 상상이 오늘날의 현실이 되었듯이, 지금 우리들의 작은 호기심도 미래를 바꿀 수 있다는 희망을 준다.
AI 시대를 살아가는 우리에게 정말 필요한 것은 코딩 실력이 아니라, 기술 뒤에 숨은 사람의 마음을 읽는 눈이고, AI리터러시이다. 이 책은 쉽고 재미있는 안내서가 되어줄 거라는 생각이 든다. |
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펼치는순간 과학소설같이 빠져들게되었다 챕터별로 QR코드가있어서 내용도 정리해주는것도 들을수있다. 뒤로가고 점점 |
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♥ 인디캣 책곳간 서평단에 당첨되어 작성한 리뷰입니다. 『AI와 40인의 괴짜들』은 AI의 과거와 현재, 미래를 일목요연하게 정리해서 AI가 뭔지 궁금한 독자라면 누구나 쉽게 완독할 수 있는 책이다. 전문적인 AI 지식은 물론 AI에 대한 모든 것을 이렇게 쉽고 이해가 쏙쏙 되게 설명해 주는 책이 또 있을까 싶다. 식당에 가면 로봇이 음식을 날라다 주는 풍경도 익숙해지고, 키오스크나 핸드폰 주문도 일상이 되었다. 지금이 AI시대라는데 잘 와닿지가 않아서 읽게 된 책이다. AI가 뭐지? 챗 GPT나 제미나이? 이미지 만들어 주는 거? 나는 이 정도만 알고 있었는데, 이 책을 통해 AI가 무엇이고, 어떻게 발전해 왔으며, 앞으로 무엇을 지향하는지까지 한 번에 이해할 수 있었다. 기계가 사람이 시키는 일만 한다면, AI는 프롬프트 하나로 내 생각을 읽고 더 나은 답을 찾아내는 똑똑한 조력자다. AI를 쓰면 쓸수록 그 속도와 기능에 감탄하게 된다. 하지만 내가 누리는 이 편리함 이면에 끝까지 포기하지 않고 연구한 수많은 괴짜들의 노력이 있었다는 사실은 몰랐다. 책 제목에 40인이라고 표현한 것은 AI의 발전이 한두 명의 천재가 아니라, 수많은 인물들의 연구가 쌓여 이루어졌다는 점을 상징하는 것 같다. 이 책은 대한민국이 AI 강국으로 가기 위해 필요한 일반인들의 AI 리터러시를 높이기 위해 기획되었다. 4개의 파트로 되어 있고, "기계도 인간처럼 지능을 갖게 할 수 있을까?"라는 궁금증에서부터 이야기를 시작한다. 장별로 제공되는 QR코드로 읽은 내용을 복습하면 장기 기억을 하는 데 도움이 될 것이다. 이 책의 목적은 40명의 인물을 소개하는 게 아니라, AI가 발전해 온 역사를 다루지만 나는 제목에 ‘40인의 괴짜들’이라는 표현이 있어서, 40인이 누군지 궁금했다. 그래서 책에 나오는 순서대로 내 맘대로 40명을 선택했다. 저자의 의도와 많이 다를 수 있음을 밝힌다. AI 시대에 중요한 것은 기계와 인간이 각각 무엇을 잘하고 무엇을 못하는지 아는 것이다. 페이지를 넘기다 보면 어느새 AI에 대한 이해가 깊어지고, 기계와 공존하는 법을 깨닫게 될 것이다. 1: 꿈의 시작(1950-0970) (1장~4장) 인공지능 개념이 처음 정립되고, 기계가 지능을 가질 수 있다는 기대의 시기 1. 앨런 튜링(Alan Turing) : "기계는 생각할 수 있을까?”라는 질문과 튜링 테스트는 AI 연구의 출발점이 되었다.(튜링 테스트는 기계의 인간다움을, 요즘의 캡차는 인간의 기계 아님을 증명함) 2. 존 매카시(John McCarthy) : '인공지능(AI)'이라는 용어를 처음 만들었다. AI의 아버지. 1971년 튜링 상 수상 3. 마빈 민스키(Marvin Minsky) : 최초의 신경망 기계 SNARC를 만듦 4. 클로드 섀넌(Claude Shannon) : 정보 이론의 아버지 5. 나다니엘 로체스터(Nathaniel Rochester) : IBM 701 컴퓨터 수석 설계자. 최초의 어셈블리 언어 개발 6. 허버트 사이먼(Herbert Simon) : 인간의 논리적 추론 과정을 모방한 '논리 이론가(Logic Theorist)' 프로그램 개발 7. 앨런 뉴웰(Allen Newell) : 조용한 혁신가. 기호 주의의 주역. 사이먼과 함께 '일반 문제 해결기(GPS)' 개발 8. 노버트 위너(Norbert Wiener) : 기계와 생물 사이의 제어와 통신을 연구하는 '사이버네틱스'를 창시했다. 9. 프랭크 로젠블랫(Frank Rosenblatt) : 딥 러닝의 원형인 '퍼셉트론(Perceptron=인지(Perception)+뉴런(Neuron))'을 발명 10. 존 폰 노이만(John von Neumann ) : 현대 컴퓨터를 폰 노이만 구조라 불리게 한 인물 2: 긴 겨울을 견딘 괴짜들(1970-2006) (5장~9장) 인간의 사고를 모방하려는 시도와 AI 연구가 정체에 빠졌던 시기 11. 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) : 딥러닝의 대부. 역전파법을 대중화해 심층 신경망 시대를 열었다. 12. 존 홉필드(John Hopfield ): 홉필드 네트워크로 현대 인공신경망 연구의 부활을 이끌었다. 13. 폴 웨어보스(Paul Werbos) : 오류 역전파 알고리즘을 제안해 딥러닝 신경망 학습의 토대를 마련 14. 데이브 럼멜하트(David Rumelhart) : 인지과학 관점에서 신경망 모델과 역전파의 이론적 기반을 정립 15. 로널드 윌리엄스(Ronald Williams) : 제프리 힌튼과 함께 역전파법의 효율성을 입증한 연구 파트너 16. 더글러스 레넷(Douglas Lenat): 사이클(Cyc) 프로젝트로 인간의 상식을 기계에 가르치려 했다. 17. 에드워드 파이겐바움(Edward Feigenbaum) : 전문가 시스템을 개발해 AI의 실용성을 증명 18. 팀 버너스 리 (Tim Berners-Lee) : 월드 와이드 웹(WWW)의 창시해 AI가 학습할 방대한 데이터의 장을 열었다. 19. 후지가미 카즈히로(Fujigami Kazuhiro) : 지식 정보 처리를 위한 하드웨어 아키텍처 설계를 주도했다. 20. 나카지마 히데토시(Nakashima Hidetoshi) : 일본 AI 학계의 원로. 프롤로그 기반 지능형 시스템 구축에 기여 21. 우에다 가즈노리(Ueda Kazunori) : 병렬 논리 프로그래밍 언어 GHC를 설계해 동시 지능 처리의 기틀을 마련 22. 아서 사무엘(Arthur Samuel) : 스스로 학습해 실력이 향상되는 체커 프로그램으로 머신러닝 개념을 보여줌 23. 톰 미첼(Tom Mitchell) : 머신러닝의 고전적 정의를 세우고, 경험을 통한 성능 개선의 틀 정립 24. 블라디미르 바프닉(Vladimir Vapnik) : 서포트 벡터 머신(SVM)을 창안해 머신러닝 성능의 정점을 이끈 러시아 통계학자. 3: 딥러닝과 트랜스포머 혁명(2006-2017) (10장~13장) 딥러닝(층별 사전학습 후 전체 미세조성)이 태동한 시기 25. 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio 몬트리올대) : 딥러닝의 기반을 다졌으며, 힌튼·르쿤과 함께 딥러닝 3대 거장 26. 얀 르쿤(Yann LeCun 현 메타) : 이미지 인식에 최적화된 합성곱 신경망(CNN)을 창안 27. 페이페이 리(Fei-Fei Li) : 이미지 넷을 구축하여 딥러닝 폭발의 기폭제 역할을 했다. 28. 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever) : 알렉스 넷 공동 개발자이자 오픈 AI의 핵심 설계자다. 29. 알렉스 크리젭스키(Alex Krizhevsky) : 2012년 GPU 기반 알렉스 넷으로 딥러닝 시대를 열었다. 30. 젠슨 황(Jensen Huang) : 엔비디아 창업자. 게임용 GPU가 AI 계산에 최적이라는 점을 간파하고 쿠다(CUDA) 플랫폼을 구축하여 딥러닝 혁명의 강력한 엔진을 제공했다. 31. 아시시 바스와니(Ashish Vaswani) : 트랜스포머 모델 제1저자로, 생성형 AI 혁명의 기술적 토대를 마련했다. 32. 드미트리 바다나우(Dzmitry Bahdanau) : '어텐션' 메커니즘을 최초로 제안 4: LLM 시대의 도래(2017-) (14장~17장) 알파고 이후 생성형 AI 등장으로 윤리와 안전이 중요해진 시대 33. 데미스 하사비스(Demis Hassabis) : 구글 딥마인드 설립. '알파고'를 만들어 AI 열풍을 주도했다. 34. 샘 알트만(Sam Altman) : 오픈 AI의 CEO. 생성형 AI인 'ChatGPT'를 세상에 선보여 AI 대중화를 이끌었다. 35. 일론 머스크(Elon Musk) : 오픈 AI의 공동 설립자로서 AI가 인류를 위협하지 않도록 '민주화'된 AI 개발을 지원했으며, 테슬라를 통해 자율주행 기술의 실용화를 이끌었다. 36. 그렉 브록만(Greg Brockman) : 오픈 AI의 공동 창업자. 대규모 AI 시스템의 엔지니어링 구현을 지휘했다. 37. 앤드류 응(Andrew Ng) : 구글 브레인 창립자. 대중적인 AI 교육을 통해 인력 양성에 크게 기여했다. 38. 순다르 피차이(Sundar Pichai): 구글 CEO. ‘AI 퍼스트’ 전략을 이끌며 제미나이 등 AI 혁신을 진두지휘했다. 39. 조너선 아이브(Jonathan Ive): 인간 중심 하드웨어 철학을 세웠고, 현재 오픈 AI와 AI 기기를 구상 중이다. 38. 안드레이 카르파티(Andrej Karpathy) : 테슬라의 자율주행 AI 설계를 주도했으며, 대규모 언어 모델(LLM) 교육의 선구자. AI의 최종 목표는 AGI(Artificial General Intelligence, 인공일반지능)다. 사람이 할 수 있는 일이라면 AGI도 해 낼 수 있는 지능을 말한다. QR 코드를 통해 내용을 복습하는 것이 아주 효과적이었다. 알리바바가 주문을 알아내 보물창고의 문을 열었듯, 40인의 괴짜들이 쌓아 올린 AI라는 보물창고를 열어보자. “열려라 참깨!”  |
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인디캣 님의 서평단 모집으로 출판사에서 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다. 
‘그래서, AI가 뭔데?’ 챗GPT를 쓰고, 추천 알고리즘에 익숙해졌지만 막상 누가 이렇게 물으면 선뜻 대답하기 어렵습니다. ＜AI와 40인의 괴짜들＞은 바로 이 질문에서 출발해, AI의 정체를 가장 인간적인 방식으로 설명해 주는 책입니다.
이 책의 가장 큰 매력은 AI를 ‘기술’이 아니라 ‘사람 이야기’로 풀어낸다는 점입니다. 1950년 앨런 튜링의 질문, ‘기계가 생각할 수 있을까?’에서 시작해 오늘날 챗GPT 시대까지, 70년에 걸친 AI의 역사를 40명의 ‘괴짜들’을 중심으로 한 드라마처럼 따라갑니다. 덕분에 AI의 발전 과정이 연표가 아니라 이야기로 기억됩니다.
솔직히 말해 신경망, 딥러닝, 트랜스포머 같은 단어는 듣기만 해도 어렵습니다. 그런데 이 책은 그런 부담을 교묘하게 피합니다. 복잡한 수식 대신 비유와 사례를 통해 개념을 설명해 주기 때문에, AI에 대한 배경지식이 거의 없어도 자연스럽게 이해하게 됩니다.
읽다 보면 AI가 더 이상 막연한 미래 기술이나 두려운 존재로 느껴지지 않습니다. 오히려 인간의 사고를 확장하고 상상을 현실로 바꾸는 도구, 함께 일할 수 있는 파트너처럼 다가옵니다. AI의 원리와 본질을 이해하면, 기술에 대한 거리감이 얼마나 빠르게 사라지는지도 체감하게 됩니다.
AI를 배우는 책은 많지만, AI를 이해하게 만드는 책은 흔치 않습니다. ‘AI가 뭐냐?’는 질문에 이전보다 훨씬 또렷한 언어로 답할 수 있게 될 것입니다. AI 시대를 살아가는 지금, 한 번쯤 꼭 읽어볼 만한 교양서로 추천합니다.
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*도서를 제공받아 작성한 리뷰입니다. “AI = 챗GPT”라는 단순한 이미지에서 벗어나 AI가 어떻게 탄생하고 발전해왔는지를 알고 싶다면 이 책이 좋은 출발점이 된다. 《AI와 40인의 괴짜들》은 1950년 “기계가 생각할 수 있을까?”라는 질문에서 시작해 오늘날 생성형 AI에 이르기까지 70년에 걸친 AI의 역사를 한 흐름으로 정리한 책이다. 특정 기업이나 인물의 성공담에 치우치기보다 기호주의와 연결주의의 대립, 수많은 실패와 방향 전환 등 AI가 ‘생각하는 기계’가 되기까지의 과정을 차분하게 보여준다. 특히 인상적인 점은 AI 발전이 단순한 기술 진보가 아니라 지능과 사고에 대한 철학적 질문에서 출발했다는 사실을 쉽게 이해할 수 있도록 풀어낸다는 점이다. 각 장 말미에 제공되는 QR코드를 통해 요약 영상으로 내용을 다시 정리할 수 있어 AI가 낯선 독자에게도 부담이 적다. 이 책은 AI의 최신 기능을 알려주는 책이라기보다, AI 시대를 살아가기 위해 기본적인 ‘AI 문해력’을 갖추고 싶은 사람에게 적합한 입문서가 될듯싶다. |
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이 리뷰는 출판사에서 도서를 제공 받아 직접 읽고 작성한 리뷰입니다.
인류가 언제부터 시작되었는지 알 수 없다. 그렇지만 인류가 처음부터 지구의 주인이지 않았다. 오히려 포식자에 의하여 잡아 먹혔다는 증거가 남아 있을 뿐이다. 그렇지만 인류는 현재 지구에서 가장 높은 포식자의 위치에 올라 있다. 다양한 이유가 있겠지만, 인류는 실패하는 과정 중에서 끊임없이 발전하였다는 점에 있다. 어떻게 보면 인류가 지속적으로 발전한 과정을 보았을 때 현재 기술이 있기까지 상당히 많은 실패가 있었으며, 그 과정 속에서 발전하였다는 것을 알 수 있다. 그리고 인공지능도 이 과정을 거쳐서 발전하고 있다. 책 ＜AI와 40인의 괴짜들＞은 튜링에서 부터 GPT까지 인공지능이 발전한 지난 70년에 대하여 다루고 있다. 1950년 인공지능이 처음으로 등장하기 시작하여 오랜 기간 동안 세상의 관심을 받지 못한 채 묵묵히 연구만 하는 시절을 거쳐, 딥러닝을 통하여 인공지능이 발전하였고, 그리고 LLM 시대의 도래로 현재 인공지능이 만들어질 때까지의 과정에 대하여 다루고 있다. 그 과정 속에서 인공지능 발전에 영향을 미친 40인의 과학자들에 대하여 다룬다. 개인적으로 인공지능에 대하여 많이 알 수 있었다. 인공지능이 어떤 역할을 수행하고 어떻게 활용할 것인지에 초점을 맞추어 관심을 갖고 있었는데, 이 책을 통하여 인공지능이 어떻게 발전하였고, 어떻게 인간과 비슷한 역할을 수행할 수 있었는지 알 수 있었다. 나아가 앞으로 인공지능이 발전하기 위하여 어떤 시도들이 나올지 생각해볼 수 있었다. |
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*출판사를 통해 도서를 제공받아 작성한 주관적 리뷰입니다* AI는 언제나 미래의 얼굴로 등장하지만, 이 책을 읽고 나니 AI는 오히려 오래된 질문이라는 생각이 들었다. 《AI와 40인의 괴짜들》은 인공지능을 최첨단 기술의 결과물로 포장하지 않는다. 대신 실패와 좌절, 집요함과 오해 속에서 조금씩 이어져 온 인간의 역사로 보여준다. 튜링의 “기계가 생각할 수 있는가?”라는 질문은 지금 보면 단순해 보이지만, 이 질문 하나가 얼마나 오랫동안 사람들을 붙잡아 왔는지 책은 차분히 증명한다. 다트머스 회의에서 시작된 AI라는 이름, 퍼셉트론의 기대와 좌절, 두 번의 AI 겨울, 그리고 딥러닝과 트랜스포머까지. 기술은 단절되지 않았고, 포기된 적도 없었다. 단지 믿지 않는 시대를 견뎌야 했을 뿐이다. 특히 인상 깊었던 건, 우리가 흔히 혁신이라 부르는 순간들 뒤에 늘 사람이 있었다는 점이다. 이름만 남은 개념이 아니라, 실제로 좌절했고, 비웃음 속에서도 연구를 이어갔던 사람들. 책은 그들을 ‘괴짜’라고 부르지만, 읽다 보면 이들은 어쩌면 가장 인간적인 사람들이었다. 이 책을 읽으며 나는 자연스럽게 지금의 내 일상을 떠올리게 됐다. 호스피스 병동에서 일하며 보호자를 응대하고, 보고서를 쓰고, 투약을 확인하고, 술기를 정리하는 과정에서 이미 나는 AI와 함께 일하고 있다. 챗지피티와 제미나이 없이 근무를 상상하기 어려울 정도다. 누군가는 이를 의존이라 말하겠지만, 현장에서는 그저 가장 지치지 않는 동료에 가깝다. 튜링 테스트를 읽으며 묘한 기분이 들었다. 기계가 인간을 속일 수 있느냐의 문제보다, 내가 언제부터 AI의 말에 위로를 느끼고 있었는지가 더 중요해졌다. 그 위로가 확률의 결과이고, 딥러닝의 부산물이라는 사실을 알면서도, 그 순간의 감정까지 거짓이 되는 건 아니었기 때문이다. 그래서 조금은 속은 기분이 들면서도, 동시에 부정할 수 없었다. 이 책은 AI를 맹목적으로 찬양하지도, 공포로 몰아가지도 않는다. 대신 묻는다. 기술이 이렇게까지 발전하는 동안, 우리는 무엇을 기대했고 무엇을 외면해왔는지. AI의 가능성보다 더 날카로운 건, 인간이 기술을 바라보는 태도다. |
📘 [도서 리뷰] AI와 40인의 괴짜들- 튜링에서 GPT까지, 인공지능 70년의 대서사 - 🧭 한눈에 보는 핵심 요약
✍️ 서평: 기계의 지능을 꿈꿨던 이들의 경이로운 집념매일 AI와 대화하는 시대지만, 정작 "AI가 무엇인가?"라는 질문에는 선뜻 답하기 어렵습니다. 이 책은 그 답을 기술이 아닌 **'사람'**에게서 찾습니다. 저자는 앨런 튜링의 근원적인 물음부터 현대의 GPT에 이르기까지, 학계의 냉대와 기술적 한계를 극복하며 길을 개척한 40인의 발자취를 추적합니다. 자칫 난해할 수 있는 신경망, 딥러닝, 트랜스포머 같은 개념들을 비유와 에피소드를 통해 쉽게 설명하여 독자가 AI의 진화 과정을 자연스럽게 체감하게 합니다. 단순한 지식 전달을 넘어, 인간의 사고를 기계에 구현하려 했던 이들의 '괴짜' 같은 열정이 어떻게 세상을 바꾸었는지 보여주는 이 책은 **AI 시대를 살아갈 우리에게 필수적인 '리터러시'**를 선물합니다. ⭐ 이런 분들께 강력 추천!
💬 서점용 한줄평
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도서를 무료로 협찬 받아 주관적으로 작성한 리뷰 입니다 AI와 40인의 괴짜들김용태 2026 좋은땅  ＜AI와 40인의 괴짜들＞은 인공지능(AI)의 발전 과정을 단순한 기술적 성취의 나열이 아니라, 역사적·사회적 맥락과 인간 중심의 시선에서 조망하는 서적이다. 책은 AI가 오늘날 단순 정보 처리 수준을 넘어 비교·종합·요약 등 ‘의도 중심 추론’을 수행할 수 있게 된 배경을, 연구자들의 기대와 실패, 시대적 환경과 연결하여 체계적으로 설명한다. 이러한 접근은 AI 기술을 단절된 사건이 아니라 누적적 역사와 환경 속에서 발전해 온 과정으로 이해하도록 돕는다. 서사의 출발점은 앨런 튜링의 근본적 질문, “기계가 생각할 수 있는가?”다. 이어 다트머스 회의, 규칙 기반 AI, 퍼셉트론과 신경망, 두 차례의 AI 겨울, 딥러닝과 트랜스포머, GPT 시대로 이어지는 흐름이 인물 중심으로 전개된다. 존 매카시, 제프리 힌튼, 샘 알트만 등 주요 인물들은 교과서 속 이름이 아니라, 실패와 조롱 속에서도 끝까지 질문을 이어간 ‘괴짜’로 재구성된다. 이 과정을 통해 AI 발전사는 단순한 기술 연표가 아닌, 인간의 도전과 집념이 녹아 있는 살아 있는 역사로 독자에게 전달된다. 책은 기술적 서사를 설명하면서도 AI를 과대 포장하지 않는다. 초기 AI 연구의 원대한 꿈이었던 “생각하는 기계”가 왜 번번이 오해와 실망을 낳았는지, 당시 연구자들의 설렘과 시대적 분위기 속에서 사례 중심으로 조명한다. 퍼셉트론, 딥러닝, 트랜스포머는 각각 독립적 혁신처럼 보이지만, 실제로는 하나의 긴 역사적 맥락에서 연결되어 있다. 퍼셉트론은 선형 문제를 해결하는 데 성공했으나 XOR 문제 등 비선형 문제 해결에 실패하며 초기 한계를 드러냈다. 이후 딥러닝과 트랜스포머는 단절된 혁신이 아닌, 수십 년간 이어진 연구, 데이터 축적, 컴퓨팅 환경의 발전이 맞물려 탄생한 결과물이다. 이러한 기술적 축적과 환경적 요인이 오늘날 AI의 가능성을 이해하는 핵심 배경임을 책은 강조한다. 후반부에서는 트랜스포머 기반 대형언어모델(LLM)의 등장과 의미가 분석된다. 수십 년간 이어진 실패와 집념, 연구 환경의 변화가 오늘날 AI 기술 성취에 어떻게 기여했는지를 명확히 보여준다. 이를 통해 AI 기술이 단절된 사건이 아니라 누적적 역사 위에서 발전해 온 성과임을 강조하며, 기술과 사회·정책적 맥락이 서로 맞물려 작동했음을 보여준다.책은 AI 활용법을 제시하는 실용서가 아니라, 기술 발전 배경과 사회적·정책적 맥락을 이해하도록 안내한다. 연구자, 정책 담당자, 산업 관계자 등 전문 독자는 이를 통해 기술과 흐름을 분석하는 사고의 깊이를 얻을 수 있으며, 교육 현장에서는 AI의 배경 지식과 역사적 맥락을 보충하는 자료로 활용될 수 있다. 또한 일반 독자에게도 AI의 역사와 연구자들의 집념을 통해 기술의 본질과 현재 위치를 이해할 수 있는 통찰을 제공한다. 결론적으로, ＜AI와 40인의 괴짜들＞은 AI 기술을 단순히 소비하거나 도구로 보는 시각을 넘어, 기술의 역사와 사회적 맥락 속에서 평가하도록 안내하는 서적이다. AI 산업과 연구의 흐름을 깊이 이해하고자 하는 독자에게 적합하며, 기술과 인간, 사회의 상호작용을 성찰할 수 있는 기회를 제공한다. #AI와40인의괴짜들 #김용태 #좋은땅 |