『AI 교양 수업』은 AI를 몰라도 AI의 원리를 누구나 쉽고 흥미롭게 이해할 수 있도록 해주는 교양책이다. 일상 속 기술이 되어버린 인공지능은 우리의 삶의 많은 부분을 바꾸고 있다. 저자는 그런 변화 속에서 우리가 AI를 얼마나 이해하고 있는지 질문을 던지고 있다. 

이 책은 AI 등장의 역사부터 AI의 개념, 발전 과정, 기계학습의 종류, 인공신경망과 딥러닝 구조, AI 시대에 인간에게 필요한 능력까지 질문을 제시하고 다양한 예시로 설명하고 있다. 특히 AI 발전이 가져올 윤리 문제를 다루며 AI시대의 위험성을 생각할 수 있게 해준다. 

비전공자도 부담 없이 읽을 수 있도록 어려운 개념을 친숙한 사례로 설명해 주는 것이 『AI 교양 수업』의 가장 큰 장점이며, AI시대에 한번쯤은 읽어봐야 하는 책이라 할 만하다. AI를 두려워하기보다 올바르게 이해하고 활용할 수 있도록 안내해 준다.

+ 출판사로부터 제공받은 도서를 읽고 작성한 리뷰입니다.

현시대에 AI를 이해하는 일은 중요해졌다. 전공자나 관련 직장인이 아니더라도 교양으로서 알아야 하는 과정이 된 것이다. 최윤철 작가의 'AI 교양 수업'은 인공지능 시대를 살아가는 현대인을 위한 교양 필독서로서, 비전공자부터 현업 직장인, 그리고 개발자에 이르기까지 누구나 갖추어야 할 인공지능 핵심 이론에 대해 설명한다. 막연한 정보나 환상을 걷어내고 꼭 알아야 할 AI 핵심에 대해 이야기한다. 교양으로서 인공지능 기술에 대해 학습하고 싶은 독자들에게 기초부터 탄탄히 공부할 수 있는 시간을 제공할 것이다.

이 책의 큰 장점은 어려운 기술적 이론을 일상적인 언어로 풀어내려 노력한 점이다. 또한 다양한 삽화와 예시를 넣어서 이해도를 한층 더 높였다. 인공지능이 데이터를 학습하고 판단을 내리는 논리적 구조를 차근차근 설명하며 교양으로서 쉽게 접근할 수 있도록 돕는다. 이 책을 읽으며 AI가 막연히 어려운 것이 아니라 명확한 논리와 과정에 근거하여 작동하는 도구라는 걸 알게 되었다.

'AI 교양 수업'은 단순히 학습적인 내용을 나열하는 데 그치지 않고 업무 효율을 높이기 위해 AI와 어떻게 협업해야 하는지에 대한 방향성을 제시한다. 특히 생성형 AI 시대에 질문의 질이 결과의 수준을 결정한다는 점을 강조하며 실무에서 주체적으로 기술을 활용할 수 있는 방법에 대해 설명한다. 한편으로는 알고리즘의 편향성이나 윤리적 가이드라인 등 기술 발전 과정에서 간과하기 쉬운 사회적 책임도 생각하게 만든다. 

인공지능이 답을 내놓는 속도가 빨라질수록 가치 있는 질문을 던지는 인간의 역할이 더욱 중요해진다. 이를 어떻게 활용하느냐에 따라 개개인의 미래 모습이 달라질 수 있을 것이다. 이는 곧 인공지능을 인간의 능력을 확장하는 도구로 활용할 수 있다는 뜻이다. 

요즘은 사회 경제 전반적으로 인공지능 이야기만 하는 듯하다. 하지만 보다 세부적인 내용에 대해서는 간과하게 된다. 'AI 교양 수업'은 인공지능을 현재를 이끌어가고 미래를 주도해나갈 산업으로 바라보기 위해서 꼭 알아야 할 교양에 대해 이야기한다. 이것은 우리가 미래를 준비하기 위해 필요한 탄탄한 지도가 되어줄 것이다. 기초적인 원리부터 미래 사회의 변화까지 AI 교양 수업을 받으며 인공지능 시대를 어떻게 살아가야 하는지 저마다의 길을 찾을 수 있기를 바란다. 

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

요즘 주위에서 AI를 모른다고 말하는 사람은 거의 없습니다. 누구나 챗GPT를 한 번쯤은 열어봤고, 이미지 생성 툴을 써봤으며, AI 스피커에게 날씨를 물어본 경험 쯤은 다들 갖고 계실 겁니다.

그런데 스스로에게 다음과 같이 솔직하게 물어본다면 어떨까요? "나는 정말 AI를 제대로 이해하고 있는가?"

아시다시피 사용해 본 것과 이해하고 있다는 것은 전혀 다른 차원의 이야기입니다. 언제부터인가 AI는 우리 삶에 깊숙이 들어왔지만, 그것이 어떤 원리로 작동하는지, 무엇을 잘하고 무엇에 한계가 있는지 이해하는 사람은 드물다 생각합니다.

그래서 AI를 '쓰는' 시대에서 AI를 '읽는'시대로의 전환, 바로 그 필요에서 'AI 리터러시'라는 말이 등장했고, 오늘 소개해 드리는 ＜AI 교양 수업＞의 핵심 포인트가 바로 이것이지요.

시중에는 AI를 다룬 책들이 넘쳐나지만, 너무 기술적으로 깊게 들어가 비전공자들이 읽다 포기하게 만들거나, 반대로 지나치게 쉽게 써서 읽고 나면 남는 것이 없는 경우가 많습니다.

책의 전체적인 분위기를 말해보면....

저자인 연세대학교 컴퓨터과학과에서 35년간 학생들을 가르쳐온 최윤철 명예교수의 '설명의 기술'이 남달랐습니다. 즉, AI의 작동 방식과 이를 포함한 AI 리터러시의 핵심을 설명하는 방식이 어렵고 건조한 기술 개념을 부드럽고 편하게 읽히게 만들고 있다는 느낌입니다.

책은 '왜 인공지능인가'라는 근본적인 물음에서 시작합니다. AI가 대체 무엇인지, 강한 인공지능과 약한 인공지능의 차이는 무엇인지, 그리고 지금 우리가 접하는 AI는 두 가지 중 어디에 속하는지를 짚으며, 막연하고 모호한 AI의 기본 개념을 제대로 익히게 합니다.

특히 튜링 테스트와 모라벡의 역설을 설명하는 대목에서는 다시 한번 무릎을 치게 합니다. 기계가 체스에서는 세계 챔피언을 이기면서도 유리잔을 능숙하게 집어드는 것을 여전히 어려워한다는 역설은 AI가 인간을 대체할 존재라는 막연한 공포를 한 겹 걷어내 준달까요?

결국 AI가 잘하는 것과 인간이 잘하는 것은 서로 다르며, 그 차이를 아는 것이 AI 시대의 진짜 출발점이라는 사실을 새삼 느끼게 됩니다.

AI 역사에 대한 서술도 흥미롭습니다. 1956년 다트머스 회의에서 '인공지능'이라는 단어가 처음 만들어진 이후, 기대와 좌절이 교차하는 여러 번의 봄과 겨울을 거쳐 지금에 이르렀다는 흐름을 따라가다 보면, 현재의 챗GPT 열풍이 결코 갑작스러운 일만은 아니라는 것을 알게 됩니다.

책의 중반부, 기계학습과 딥러닝을 다루는 장은 이 책에서 가장 밀도있는 구간이 아닐까 합니다. 개와 고양이를 구분하는 예시를 통해 기계학습의 원리를 풀어나가는 방식은 친숙하면서도 탁월하게 느껴집니다.

지도학습, 비지도학습, 강화학습의 차이를 명확히 구분하고, 인공신경망의 핵심 개념인 '오차역전파'와 '경사하강법'을 회사조직의 사원-＞과장-＞부장의 정보 전달과정과 보상이라는 예를 들어 잘 설명하고 있답니다.

챗GPT를 가능케한 트랜스포머 모델의 '어텐션' 개념을 설명하는 부분 역시 마찬가지입니다. 단어와 단어사이의 관계를 계산하는 메커니즘을 통해 AI가 단순한 암기 기계가 아니라 맥락을 파악하는 시스템임을 인식시켜주고 있죠.

저자가 오랜 기간 수많은 비전공 학생들에게 같은 개념을 설명해온 내공이 이 글쓰기 전반에 고스란히 배어있지 않나 느끼는 순간이었습니다.

책의 후반부에는 AI가 바꾸어 놓을 일자리의 미래, 데이터 편향과 프라이버시 문제 그리고 딥페이크를 포함한 윤리적 함의 같은 현실적인 쟁점들을 다룹니다. 이 부분이 저는 특히 중요하다 생각합니다.

AI를 기술적으로 이해하는 것도 중요하지만, 그것이 사회와 개인에게 어떤 영향을 미치는 지를 생각하는 능력이야말로 진정한 'AI 리터러시'이기 때문입니다. 

나아가 '챗GPT를 활용한 간단한 실제 코딩 실습'(난수 100개를 생성하고 평균을 구하는 프로그램 등)으로 독자를 이끌며, 기술의 수동적 소비자가 아닌 능동적 참여자가 된다는 것의 의미를 설명하고 있답니다.

그래서 AI를 사용하는 것을 넘어, AI와 함께 무언가를 만들어내는 경험의 첫 걸음을 제안하는 것이 책의 마지막 메시지라 생각합니다.

책을 읽는 내내 어렵고 딱딱한 AI 교과서가 아니라 오랜 기간 AI와 함께해 온 선배가 옆에서 차근 차근 이야기해주는 느낌이 강했습니다. 

AI를 처음 공부하고 싶은 직장인이든, 개념을 다시 정리하고 싶은 개발자든, 혹은 AI 시대를 자녀와 함께 이해하고 싶은 학부모든 누구라도 도움이 되는 책으로 평가하고 싶습니다.

책에서 말하듯, 기술은 계속 빠르게 변하지만, 그 원리를 이해하는 사람은 어떤 변화에도 흔들리지 않습니다. 관심있는 분들의 일독을 권합니다.

* 출판사로부터 제공받은 도서, 꼼꼼히 읽고 적는 리뷰입니다 *

이미 우리의 삶과 떼어놓을수 없는 AI 입니다. 여러가지 기술들이 하루가 다르게 발전하고 있지만, 그 기본 핵심 원리는 변치않습니다.

이 책에서는 AI 적용원리와 35년간 IT 분야에서 가르치며 직접 경험한 사례를 통해서 생성형 AI의 발전 단계를 알리고 있습니다. 

일상적으로 얼마나 다양하고 결과물의 완성도 높게 ai를 활용할 수 있는지 보여주는 예시들이 참 흥미롭습니다. 

직접 프롬프트도 작성해서 클로드나 제미나이, 챗gpt에게 물어보고 다양하고 흥미로운 제안을 받아보길 추천하면서 리뷰를 마칩니다. 적극 추천하는 책입니다! 

*출판사로부터 도서를 제공받아 직접 읽고 주관적으로 작성한 글입니다.*

＜AI 교양수업＞

자고 일어나면 진화해 있는 인공지능을 보고 들으며, 한 번은 제대로 개념 정리를 하고 싶다는 마음이 들었습니다. 대체 언제부터 제 삶 속에 들어왔는지 모르겠지만 이제는 아예 자리를 잡고 들어앉았습니다. 하루라도 인공지능의 도움이 없으면 일상 생활하는 건 몰라도 일에는 엄청난 지장이 생길 것 같습니다. 어차피 AI와 함께해야 하는 삶이라면 제대로 알아야겠다는 마음으로 ＜AI 교양수업＞을 펼치게 되었습니다.

이 책의 저자는 지난 35년 동안 대학에서 컴퓨터과학을 강의하고 연구해 온 분입니다. 머리말에서 ‘인공지능의 핵심 원리를 쉽게 설명한다’는 목표를 보고 안심이 되었습니다. 정말 인공지능의 개념부터 우리에게 미칠 영향까지 문과생도 이해하기 수월했습니다. 생성형 AI를 사용하면서 이 친구가 어떤 구조와 학습을 통해 이렇게 기특하게 작동하는지 알 수 있었고, 인공지능의 발전사도 흥미롭게 읽었습니다. 엔비디아 주가가 왜 그렇게 올랐는지, 다양한 생성형 AI가 무엇이 다른지 궁금했던 것들을 하나씩 짚어가며 재미있게 읽었습니다. 사실 기계학습과 인공신경망 부분에서는 살짝 위기가 오기도 했지만, 2년 전 ADsP 공부를 하며 배웠던 내용이 떠오르며 그때 공부하길 잘했다는 생각이 들었습니다. 그 당시에는 ‘이걸 배워서 내가 뭘 하겠나’ 싶었는데, 지금 와서 인공지능을 이해하는 데 기초가 되어 다행스러웠습니다. 전문가가 아니라면 이 책에서 설명하는 정도가 딱 적당한 깊이라는 생각이 듭니다.

AI가 점점 발전하는 것은 좋지만, 책을 읽고 나니 한 가지 걱정이 생겼습니다. AI 시장에서도, 연구 분야에서도 우리나라가 두각을 나타내는 부분을 찾기 어렵다는 점입니다. 초입에서 미국이 100점이라면 우리나라는 27점에 그친다는 사실이 꽤 충격적이었습니다. 국가 간 격차가 이 정도라면 개인 간의 격차는 훨씬 더 심각하지 않을까 걱정이 되기도 합니다. 그래도 걱정만 하기보다는 책에서 말하는 것처럼 “인공지능 시대에 요구되는 역량을 키우는 것”에 초점을 맞춰야겠죠. 인공지능이 돌아가는 원리를 어느 정도 이해하고 나니 훨씬 더 친근하게 느껴집니다. 제 삶 속에서 인공지능이 잘 자리 잡아 더 풍성한 삶이 될 수 있도록, 앞으로도 계속 관심을 갖고 배우고자 하는 의지가 더욱 강해졌습니다. 인공지능과 친숙해지고 싶다면 ＜AI 교양수업＞으로 시작해보시길 추천합니다.

#AI교양수업 #최윤철지음 #생능북스 #AI작동원리 #AI의모든 것 #인공지능이해하기 #인공지능발전사 #일자리의변화

* 출판사에서 보내준 책을 읽고 서평을 썼습니다.

이세돌과 알파고가 세기의 대국을 벌인지도 벌써 10년이 지났습니다. 체스는 오래전에 AI 가 승리를 거두었는데 바둑은 경우의 수가 무궁무진하기 때문에 AI 가 이기는 것은 사실상 불가능하다는 예상이 많았습니다. 하지만 결과는 모두의 예상을 깨고 알파고가 4:1 로 승리하였습니다. 이후 AI 로 세상이 떠들썩하였지만 일반 사람들이 제대로 AI 를 접하기란 쉽지 않았습니다. 그러다가 2022년 말 챗GPT 가 등장하면서부터 모든 것이 빠르게 바뀌기 시작하였습니다.

이제는 검색을 할 때에도 구글이나 네이버 대신 챗GPT 를 사용하는 사람들이 많으며 학교의 과제 뿐만 아니라 기업의 업무에서도 AI 가 널리 활용되고 있습니다. 이러한 AI 의 기본을 아는 것도 중요할텐데 'AI 교양 수업' 에서는 AI 를 잘 모르는 사람도 이해할 수 있도록 쉽게 설명하고 있습니다.

AI 는 최근에 등장한것 같지만 1950년대에 이미 관련 분야를 연구하는 사람들이 모여 AI 에 대한 개념을 정립하였습니다. 지금과 같은 컴퓨터도 없던 시대에 AI 를 논한 것을 보면 대단하네요. AI 는 사람이 하는 말을 이해하고 이에 맞는 답변을 해야하는데 튜링은 AI 인지 여부를 판단하기 위한 테스트를 제안하였습니다. 튜링 테스트는 한동안 AI 라는 이름을 달고 나온 연구 성과를 검증하는데 효과적이었지만 챗GPT 와 같은 거대언어모델인 LLM 이 나오면서부터 테스트의 의미가 사라졌네요. 현재 AI 는 수학올림피아드에서 금메달을 따는 수준이고 개발자보다 훨씬 더 효율적으로 코드를 작성한다고 하니 정말 몇 년 사이에 빠르게 발전하였네요.

현재의 AI 를 생각하면 과거 AI 의 태동기부터 현재에 이르기까지 두 번의 시련기가 있었다는게 잘 상상이 되지 않습니다. 처음 AI 는 사람이 다양한 조건을 정의하면 각각의 케이스에 따라 선택을 하는 방식으로 동작하였는데 문제는 사람의 상상 이상으로 수많은 조건들이 있기 때문에 하나하나 정의하는 것이 사실상 불가능하였습니다. 그러면서 AI 에 대한 투자도 크게 줄어들었고 AI 를 연구하던 사람들도 다른 분야로 많이 떠났습니다. 하지만 꿋꿋이 AI 를 연구하던 사람들도 있었는데 이들에 의해 인공신경망이 탄생하면서 비로소 빛을 보기 시작했습니다.

학교다닐때 생명 시간에 우리 뇌에는 수많은 뉴런들이 서로 연결되어 있다고 배웠습니다. 인공신경망은 이를 모방한 것으로 하나의 신경을 수학적으로 정의하고 이러한 신경을 무수히 많이 쌓아 연결하였습니다. 사람이 지식을 습득하는 것처럼 입력 데이터와 출력 데이터가 주어졌을때 개별 인공신경이 가지는 고유값들을 조정하면서 AI 모델이 만들어졌네요. 이미지에 있는 객체가 무엇인지 찾는 문제에 처음 적용하면서 인공신경망이 효과적이라는 것을 입증하면서 AI 학습에 GPU 가 필수가 되었습니다. GPU 가 왜 따로 필요한지 잘 몰랐는데 거대언어모델 안에 있는 개별 인공신경을 거대한 행렬로 만들어 계산하기 위해서는 주로 3D 계산에 사용되던 GPU 가 딱 맞았기 때문이네요.

이제 AI 는 사람이 하는 말을 잘 알아듣고 매우 뛰어난 답을 줄 뿐만 아니라 사람이 하던 일들을 하나둘씩 빠르게 잠식해가고 있습니다. 앞으로 AI 의 발전으로 어떤 큰 변화가 있을지 기대가 되면서도 한편으로는 걱정이나 두려움도 있는데 AI 의 기본에 대해 읽어볼 수 있어서 도움이 되었습니다.

＜AI 교양수업＞ 최윤철, 생능북스

* 출판사 협찬도서를 받아 서평단 자격으로 작성한 주관적인 리뷰입니다.

인공지능 기술에 대해 이해하기 위해 한 권의 책만 선택해야 한다면 어떤 책이 좋을까? 이 책은 그런 고민에 대한 답을 만들어 보려 했던 책이라고 생각된다.

저자는 연세대학교 컴퓨터과학과에서 연구와 강의를 했던 분으로 관련 전공자로서 일반인을 위해 이해하기 쉬운 교양서를 쓴다는 것이 쉬운 일은 아니었을텐데 잘 풀어서 쓴 걸 보니 학생들에게 인기 많은 좋은 교수님이었을 것 같다.

책은 도입부에서부터 흥미롭게 다가왔다. 저자 본인이 느끼는 인공지능의 현재 상황을 사례로 보여주는데 주로 가족들과 일어나는 일들에 대한 사례다보니 유쾌하면서도 실감있게 다가왔다. 그만큼 저자가 느끼기에 일상에 깊게 인공지능 기술이 들어와 관여하고 있다는 점을 보여주면서도 자신이 가지는 우려에 대해서도 숨김없이 잘보여주고 있다.

책은 인공지능 기술의 역사부터 시작한다. 기호주의와 연결주의를 시작으로 전통적인 인공지능 기술이 풀어내려고 했던 문제들과 연관된 기술과 한계들 그리고 그 한계를 극복해온 과정에 대해 설명하고 있다.

딥러닝이 등장하기 전단계에서는 기계학습이라는 말이 유행했었다. 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 분류되는 이 기술들은 논리적 추론이 이미 정립된 모델에 의해 가능하다는 점을 보여주었고 결국 최근에는 인간의 신경세포를 흉내 낸 인공신경망 구조에서 시작해서 딥러닝이라는 다계층 신경망의 등장으로 비약적인 발전이 이루어지게 된다.

그런 다계층 신경망의 대세는 트랜스포머 모델이 되었고 지금 우리가 사용하는 ChatGPT나 제미나이, 클로드, 그록 같은 생성형 파운데이션 모델들이고 인공지능 기술은 결국 빅데이터와 만나서 새로운 가능성을 보여주게 된다.

인공지능이 변화시키는 세상은 어떤 모습일지 긍정과 부정이 크게 갈리면서 논란이 되고 있다고 보여지며 그런 지점에 대해서 우리도 잘 관심을 가지고 지내야 변화하는 세상에 발맞춰 갈 수 있을 것 같다.

이론적인 설명은 최소한으로 하고 있어 고등학생 정도면 무리없이 이해가 가능한 책이라고 보여져서 학생이 있는 분들이라면 관심을 가져보면 좋을 것 같다.

'출판사에서 책을 제공받아 직접 읽고 작성하였습니다.'

AI 교양수업/ 최윤철 지음/ 생능북스

현 시대는

AI 시대라고 해야하지 않을까

그 만큼 AI가 많이 사용되고 있다.

전 세계적으로

AI data center를 확대하고 있고

인공지능을 사용하는 활용율도

비약적으로 오르고 있다.

인공지능의 발달은 아래 3개의 대결에서 엿볼 수 있다.

인간과 AI의 최초의 대결은

1946년 일본의 주판달인 마츠자키 키요시와

전자계산기 애니악과의

계산대결이었다.

당시에는 인간이 5판 3선승제에서

4:1로 압도적인 승리를 거두었다.

두번째 대결은

1996년부터 1997년까지 이루어진

인간 대 딥블루(슈퍼컴퓨터)와의

체스 대결이었다.

1996년은 인간의 승리였지만

1997년에 컴퓨터가 최초로

인간에 승리한 사건이 발생하였다.

세번째 대결은

2016년 바둑 최정상급들과

알파고 (구글 딥마인드)와의 경기였다.

이경기에서 이세돌 9단이

단1판을 승리한것을 제외하고는

인공지능은 인간에게

쓰디쓴 패배를 안겨주었다.

향후 인공지능시대의 도래를 알리면서 말이다.

하지만 대중에게

인공지능의 시대를 경험하게 해준것은

2022년 ChatGPT가

대중에게 공개되면서부터일 것이다.

오늘날의 사무업무도

ChatGPT가 등장하기 이전과 이후가

나뉜다고 해도 과언이 아니다.

그만큼 우리에게

인공지능이 미치는 영향력이

실질적으로 점차 커지고 있다.

급속도로 발전하고 있는

현 인공지능의 시대에

과연 우리는 얼마만큼 인공지능에 대해

알고 있는 것일까?

우리는 그 배경과 역사

그리고 기술에 대한 리트러시를

이 책을 통해서 배우고 이해할 수 있다.

인공지능이라는 용어가

등장하기 시작한  1956년 부터

인간의 뇌 신경망 구조를 모방하려는

퍼셉트론개념 그리고 인간의 두뇌를 모사한

CNN (Convolution Neural network), 

딥러닝 기반의 이미지 인식모델 ‘AlexNet’등

인공지능의 역사뿐 아니라

우리가 일상적으로 사용하는 지능이라는 개념이

기계단위에서는 어떻게 처리되고

발전되고 있는지 설명을 해준다.

컴퓨터가 진정한 지능을

갖추었는지 평가하는방법 과

‘튜링테스트’와 복잡한 일은 잘 처리하지만

인간에게 쉬운일들을

인공지능이 잘 처리하지 못하는

모라벡의 역설,

일반 인공지능(AGI)과

초인공지능(ASI) 단순한 탐색의 기능을 넘어

추론의 개념까지

왜 우리가 빅데이터를 필요로하고

왜 한국의 반도체 주가가

올라갈 수 밖에 없는지를

이책을 통해서 유추할 수 있다.

AI 패권을 쥐기 위한  

대형 기업들의 경쟁,

AI는 인간의 Data를

어떻게 이해하고 학습하는지

인공신경망을 활용하여 입력된 data들이

어떤 수학적 함수들과 연계되어 있는지

생셩형 AI와 미래의 휴머로이드 로봇까지

무궁무진한 AI의 세계를 이해하기위한

기초도서가 바로 이 AI 교양수업이다.

AI에 대한 것을

배우고 싶은 분이라면

이 책을 읽어보시는건 어떨까요

#생능북스 #최윤철 #최윤철교수님 #AI교양수업 #AI리터러시 #AI의모든것

* 출판사로부터 도서를 제공받았습니다

요즘 시대를 살아가는 이들에게 인공지능은 더 이상 선택의 문제가 아닙니다. 누구나 AI를 말하지만 정작 이해하고 있다고 자신 있게 말할 수 있는 사람은 많지 않고요. 『AI 교양 수업』은 기술 자체보다 이해의 격차에 주목합니다. 이 책에서 강조하는 것은 지식이 아니라 해석 능력입니다. 기술을 소비하는 데서 멈추지 않고, 그것을 판단하고 활용하는 능력 말입니다.

서울대학교 전자공학과를 거쳐 미국 UC 버클리에서 공학박사를 취득하고, 연세대학교에서 35년간 후학을 양성해온 IT 교육의 산증인 최윤철 교수가 비전공자부터 전문가까지 모두가 알아야 할 AI 리터러시를 쉽게 알려줍니다.

저자는 튜링 테스트와 모라벡의 역설 개념을 통해 인공지능의 현주소를 짚어줍니다. 인간에게 쉬운 일이 로봇에게는 지독히 어렵고, 반대로 인간에게 어려운 고도의 계산이 로봇에게는 식은 죽 먹기라는 역설은 우리가 기술을 바라보는 시각을 조정합니다.

딥페이크 기술이 악용되는 사례도 흔합니다. 2023년에는 도널드 트럼프 전 미국 대통령이 뉴욕 경찰에 체포되는 장면을 조작한 가짜 영상이 SNS에 유포되었고 일부 시청자들은 실제 영상이라 믿는 상황이 벌어지기도 했습니다. 실재와 허구의 경계가 무너지는 초지능 시대에 우리가 가져야 할 비판적 사고의 중요성을 일깨워줍니다.

AI는 결코 어느 날 갑자기 하늘에서 떨어진 기술이 아닙니다. 1956년 다트머스 회의에서 인공지능이라는 용어가 처음 탄생한 이래, 수차례의 봄과 겨울을 거쳐왔습니다. 기호주의(논리적 추론)가 지배하던 시절, 인간은 모든 지식을 규칙으로 만들어 기계에게 가르치려 했습니다. 하지만 여기서 치명적인 프레임 문제가 발생합니다.

인간은 직관적으로 판단할 수 있지만, 로봇은 직관적으로 판단할 수 없고 명시적으로 무엇을 고려해야 하고 무엇은 무시해도 되는지 일일이 알려주지 않으면 판단하기 어려운 일들 말입니다.

부엌을 청소하라는 특정한 명령 하나를 수행하기 위해 세상의 모든 변수를 계산해야 하는 기계의 고충은 인공지능이 인간의 상식이라는 높은 벽을 넘는 것이 얼마나 고차원적인 과업인지를 깨닫게 합니다.

과거의 AI가 일일이 규칙을 입력받았다면, 현대의 기계학습(Machine Learning)은 데이터 속에서 스스로 규칙을 찾아냅니다. 개와 고양이를 구분하는 과정에서 귀의 모양과 코의 크기라는 특징값을 수치화하고, 이를 수학적 모델로 분리해내는 과정은 체계적입니다.

저자는 인공신경망의 핵심 원리인 오차역전파와 경사하강법을 비전공자도 이해할 수 있도록 풀어냅니다. 기계가 정답과 자신의 예측값 사이의 차이를 줄여나가기 위해 미분을 사용하여 경사면을 따라 내려가는 과정은, 안개 낀 산에서 가장 낮은 골짜기를 찾아가는 탐험가와 같습니다.

사용되는 수식을 보면 AI가 얼마나 철저하게 수학적 토대 위에 서 있는지를 알 수 있습니다. 인공지능이 내놓는 결과물은 마법 같은 영감이 아니라, 손실을 최소화하려는 치열한 확률적 계산의 결과라는 점을 깨닫게 됩니다.

딥러닝의 폭발적 성장은 하드웨어의 발전과 빅데이터라는 연료가 있었기에 가능했습니다. 이미지 인식의 혁명을 가져온 CNN(합성곱 신경망)과 챗GPT의 심장인 트랜스포머 모델에 대한 설명이 이어집니다.

단어와 단어 사이의 의미적 거리를 계산하는 어텐션 개념은 AI가 단순히 문장을 외우는 것이 아니라, 관계를 파악하고 있음을 보여줍니다. 저자는 아마존의 추천 시스템이나 유튜브 알고리즘을 예로 들며 우리가 매일 경험하는 데이터 사이언스의 정체를 밝혀냅니다.

마지막으로 AI 시대에 살아남기 위해서는 기술적 근간이 되는 수학과 친해져야 한다는 조언을 건넵니다. 딥러닝은 수학적 기반 위에서 발전해 왔기 때문입니다. 챗GPT를 활용해 직접 코딩을 해보는 실습도 제안하며 기술의 주체로 초대합니다.

『AI 교양 수업』은 복잡한 수식과 논리 뒤에 숨겨진 차가운 계산의 원리를 직시하게 만듭니다. AI는 정복해야 할 괴물이 아니라, 그 원리를 이해하면 우리가 부릴 수 있는 가장 강력한 도구라는 것을 깨닫게 됩니다.

최윤철 교수의 친절한 가이드를 따라가다 보면, 어느새 AI 리터러시라는 무기의 정체를 이해하게 됩니다. 기술의 본질을 꿰뚫는 가장 현실적인 안내서입니다.

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