인공지능이란 말 그대로 ‘기계로 만들어진 사람의 두뇌’를 뜻해요. 즉, 컴퓨터가 사람이 할 수 있는 사고나 학습, 자기 개발 등 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 만든 프로그램을 말하지요. 아마존의 ‘알렉사’, 애플의 ‘시리’, 구글의 ‘어시스턴트’ 그리고 삼성의 ‘빅스비’까지 인공지능 비서가 대표적인 예에 해당해요. 우리는 스마트폰의 인공지능 비서를 통해 개인 일정 관리는 물론 날씨 예보를 확인할 수 있으며 집안일까지 시킬 수 있어요.
--- p.16

컴퓨터가 사람처럼 생각하고 스스로 학습할 수 있게 되었으니 과거처럼 수천 줄짜리 정보가 담긴 코드를 일일이 입력하지 않아도 사물을 알아볼 수 있게 되었어요. 다시 말해, 개발자가 수천 가지 이상의 강아지에 대한 정보를 알려주어야 컴퓨터가 비로소 강아지를 알아보았다면, 딥러닝 등장 이후부터는 컴퓨터가 다양한 강아지의 정보를 스스로 찾아서 학습했어요.
--- p.42~43

‘딥마인드’는 인공지능 바둑프로그램인 알파고를 개발한 제작팀이에요. 영국의 딥러닝 개발 회사라고 할 수 있지요. 2015년 2월, 딥마인드는 혁신적인 알고리즘을 세상에 알렸어요. 바로 심층 강화 학습이라는 프로그램을 통해서 말이지요. 심층 강화 학습은 파블로프의 개 실험의 훈련 방식과 비슷해요. 개에게 먹이를 줄 때마다 종을 울리면 나중에는 종소리만 울려도 먹이를 떠올리며 침을 흘리는 것처럼, 어떤 사건이 일어났을 때 무슨 보상을 받았는지 뇌가 학습하는 거예요.
--- p.58

자율주행차는 GPS, 3D 카메라, 라이다 같은 장비로 기술을 구현하고 빅데이터로 실시간 교통정보를 전달받아 작동하는 시스템이에요.
--- p.76

자율주행차와 사물인터넷의 결합으로 자동차가 물건을 배송하는 자율주행 무인 배송도 가능해졌어요. 인터넷 쇼핑몰에서 주문을 하면 곧바로 배송이 시작되어요. 물건을 실은 자율주행차는 교통신호를 예측해 최적의 경로로 주행하지요.
--- p.92~94

인공지능에게 지배당하는 미래에 대한 이야기가 넘쳐나고 있어요. 이제 더는 SF 소설이나 영화 속 이야기가 아니라 아주 가까운 미래에 현실이 될 것이라고 예측하는 사람도 있어요. 또는 영원히 오지 않을 거라고 말하는 사람도 있지요. 중요한 것은 인공지능을 제대로 이해하고 이용할 수 있는 사람이 4차 산업혁명에 적합한 인재가 될 수 있다는 거예요.
--- p.120

사실 기계가 세상을 정복할 이유는 그다지 많지 않아요. SF 영화 속에서는 인공지능이 세상을 정복하려 드는데 그건 사람이 만들어 낸 상상뿐일지도 몰라요. 힘이 있다면 세상을 정복하고 싶다는 생각이 반영된 것이지요. 진짜로 기계가 원하는 건 뭘까요? 기계에 독립된 자아가 있다면, 기계는 계속 존재하고 싶어할 거예요. 스스로 계속 존재하기 위해서는 독립적인 에너지가 필요할 테고요. 문제는 강한 인공지능 입장에서 볼 때 에너지를 만들기 위해 석탄을 태우든, 사람을 태우든 별반 차이가 없다고 생각할 것이라는 거예요.
--- p.132

사실 걱정이 돼요. 지능이 있는 인공지능에게 ‘사람을 해치면 안 돼’라고 말했을 때, ‘왜?’라고 되물을 수 있기 때문이에요. (…) 우리는 지능을 가진 인공지능을 설득할 수 있는 방법을 찾아야 해요. 아니면 처음부터 사람의 말에 복종하는 기계만 작동할 수 있게 만들어야 하지요. 또한 사람과 기계의 대립을 미리 고민할 것이 아니라, 인공지능의 사용 범위를 처음부터 과하지 않게 설정하는 거예요.
--- p.137

요즘 인공 인플루언서로서 광고에 출연하는 ‘가상 인물’들이 많은 활약을 하고 있어요. 이들은 메타휴먼이나 디지털휴먼이라 불리기도 해요. 세계적으로 유명한 가상 인물로 미국의 ‘미켈라’가 있고, 우리나라에서도 ‘로지’ 같은 인공 모델들이 활약하고 있어요. (…) 가상 인간, 즉 디지털휴먼이 우리에게 다가오는 것은 새로운 현실에 대한 예고편에 속해요.
--- p.168

우리는 손안에 스마트폰을 가지고 다니면서 메타버스 환경을 더 자연스럽게 받아들이게 되었어요. 요즘은 초등학교 고학년이 되면 스마트폰을 많이들 들고 다녀요. 이제 우리는 인터넷을 통해 정보를 다시 보고 들을 수 있는 환경에서, 우리가 그 정보 안으로 직접 들어가서 어떤 일을 할 수 있는 메타버스의 환경으로 진화한 거예요.
--- p.174

챗GPT와 같은 대화형 AI들을 ‘생성인공지능’이라고 부르는데요. 이 생성인공지능들은 인간의 질문에 답을 하기에 앞서 몇 년에 걸쳐 많은 정보를 공부하곤 해요. 단순히 질문을 하면 답을 주는 데 그치지 않고, 연속된 질문들에도 답을 해줘요. ‘기계와의 대화’가 가능해진 셈이지요.
--- p.189

3,000억 개가 넘는 문장 토큰과 그들 간의 확률적 상호관계를 학습한 다음에 대답을 하는 챗GPT. 그는 질문에 포함된 단어들과 확률적으로 가장 잘 어울리는 문장을 인공적으로 생성해 낼 뿐이니까요. 사실 챗GPT의 ‘생각’은 기계의 생각이기 이전에 지난 수십 년간 인류가 인터넷에 올린 문장과 생각들의 합집합이라고 볼 수도 있어요.