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eBook 데이터과학과 인공지능

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박성현,박태성,이영조 저

자유아카데미 2024.11.05.

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소개

동서양에는 공교롭게 비슷한 이야기가 전해지고 있다. 옛날에 한 총각이 있었다. 그는 같은 동네 마음씨 곱고 아리따운 어느 처녀를 연모하였다. 그런데 그녀가 어느 날 갑자기 죽고 말았다. 총각은 그녀가 너무 보고 싶었기에 눈에 보이는 나무토막마다 그녀를 조각하기 시작했다. 그러다 마침내 어느 날 그녀를 꼭 닮은 조각상 하나를 만들게 되었고, 총각은 매일 그 조각상을 보듬고 울며 지내었다. 이를 불쌍히 여긴 산신령은 그가 잠들었을 때, 그 조각상을 생명이 있는 사람으로 만들었다. 잠에서 깬 그는 옆에 있는 그녀를 눈으로 보고, 손으로 만지고, 몸의 향내를 맡으며, 꿈인지 생시인지 모를 정도로 기뻐하였다. 총각은 그 후 그녀와 다시 함께 평생을 행복하게 살았다는 이야기이다. 여기서 만약 이 남자가 산신령의 작품인 그 여자를 실제 사람으로 간주했다면 ‘튜링 테스트’를 통과했다고 볼 수 있다. 본래 그녀의 몸과 동작을 유사하게 만든 기술들, 그리고 만들어진 ‘몸-기계’가 얼마나 실제 사람의 몸과 유사한가 하는 것은 로봇공학의 문제일 것이다. 그렇다면 이제 실제 사람과 유사하게 이야기하고 생각하는 것처럼 보이는 ‘몸-기계’의 정신적 지능의 문제를 생각해 보자. 인간이 기계에 제공한 지능을 인공지능으로, 또 몸과 유사하게 만들어진 ‘몸-기계’를 로봇이라 불렀을 때, 여기서 로봇이 지능을 가졌는지를 어떻게 판단할 수 있을까? 튜링은 로봇과 인간을 다른 방에 두고 모니터로 서로 대화하게 했을 때, 인간이 로봇을 사람으로 착각하면 로봇이 지능을 가졌다고 간주하는 ‘튜링 테스트’를 제안하였다. 이러한 인공지능을 가진 로봇의 대두는, ‘인간이 무엇인가’에 대한 질문을 하게한다. 동양에서는 인간을 사람들 간의 관계라고 정의하였는데, 인공지능의 대두로 이제 인간과 로봇 간의 관계를 이해해야 진정한 인간에 대한 정의가 가능한 세상이 되었다. 이성적 사고는 일반원리에서 세부 현상들을 설명하는 연역법과 세세한 각 사례의 종합, 즉 데이터로부터 일반원리를 추정해 내는 귀납법이 있다. 근대 이후 수학 또는 논리학으로 대변되는 연역적 접근은 이른바 대륙 철학으로 프랑스의 데카르트, 독일의 칸트 등을 통해서 발달하였고, 통계학으로 대변되는 귀납적 접근은 영국 경험 철학으로 베이컨, 로크 등을 통해 발달하였다. 1492년 콜럼버스에 의해 아메리카 신대륙이 발견되었다. 이는 이제까지 믿었던 지구가 평평하다는 이론을 버리고 선박 항로 데이터를 통해 지구가 둥글다는 새로운 지식을 받아들이게 된 것이다. 이를 통해 미지의 세계를 탐험하여 새로운 지식을 얻기 위해 세상으로 나가는 신항해 시대라는 새로운 시대를 열었다. 지식은 이제 더 이상 이론에 근거하여 얻어지는 것이 아니라 외부 세계로부터 취득한 데이터를 통해 얻을 수 있다는 것을 의미하며, 과학의 급격한 발전을 이루게 한다. 이는 지식이 귀납적으로 어떻게 데이터로부터 얻어지게 되는지에 대한 새로운 학문을 요구하게 되었다. 18세기 영국에서 베이즈 정리 등을 통해 데이터로부터 귀납적으로 추론하는 확률에 기반한 통계이론이 개발되었고, 20세기에 이르러 피셔에 의해 확률 대신 가능도에 기반한 새로운 통계학(Pawitan and Lee, 2024)이 등장하였으며, 이와 함께 컴퓨터가 발전하여 데이터과학과 인공지능이라는 새로운 분야를 대두하게 하였다. 데이터과학과 인공지능은 수학에서 통계학과 컴퓨터과학이 분리되어 발전하면서 그동안 축적된 학문적 발전들이 뇌인지과학과 융합되었고, 그 결과 인공지능이라는 새로운 열매를 얻게 되었다. 역사적으로 고찰하면, 영국에서 조지 불이라는 수학자가 케임브리지에서 기호 논리학과 기호 대수를 개발하여, 디지털 회로 설계의 기반을 구축하고, 논리 추론과 확률적 사고를 탐구, 후대 케임브리지 학생인 튜링과 피셔에게 큰 영향을 미쳤다. 튜링은 2차대전 발발 후 ‘에니그마’를 해독하여 독일군 암호 해독에 성과를 내서 연합국의 승리에 크게 이바지하였고, 영국 50파운드 지폐에 그의 얼굴을 남겼다. 튜링과 함께 일했던 통계학자 굿 교수에 의하면, 튜링은 통계학의 베이즈 정리를 스스로 깨우쳐 암호 해독을 하였다고 한다. 즉, 태생적으로 수학의 연역적 문제 증명을 위해 개발된 컴퓨터는 실제 독일 암호 전문(데이터)들로부터, 독일군의 암호 원리를 규명하는 귀납적 사고를 연구하는 통계학과 결합하여, 에니그마를 통한 암호 해독 등 현실의 각종 문제 풀이에 사용되어 왔다. 튜링이 사용한 베이즈 방법은 18세기 통계학이다. ‘챗GPT’에서 가장 그럴듯한 가능도가 높은 단어를 선택하거나, 알파고가 승률이 가장 높은 수를 두는 것들은 20세기 피셔의 가능도 이론에 근거한다. 이러한 통계학의 귀납 이론들은, 생물학, 신경과학 알고리즘과 융합, 빅데이터, 4차산업과 인공지능 시대를 열게 된다. 이제 인류는, 연역법에 기반한 수학(논리학), 데이터로부터의 귀납법에 기반한 통계학과 뇌신경 과학에 기반한 인공신경망 모두를 아우르는, 인공지능(정신)을 가진 로봇(컴퓨터) 몸을 만들게 되었다. 이제 첨단 수학과 통계학의 새로운 발전을 통해 인공지능의 작동 원리가 규명돼 현재 인류의 지능을 뛰어넘는 발판이 된다면, 미래 인류의 큰 보배가 될 것이다. 데이터과학의 발전은 여러 가지로 세상을 바꾸고 있다. 기존 기보 데이터로부터 학습을 통해 바둑을 습득한 인공지능 알파고가 세계적인 기사 이세돌을 격파하듯, 이제는 데이터가 새로운 핵심적 자원이 되는, 즉 빅데이터 자체가 석유와 같이 가치를 가지는 시대가 되었다. 이와 같이 빅데이터를 통해 획득한 지식이 점점 더 중요해지는 인공지능 시대에 이 책에서 다루는 통계학, 컴퓨터과학, 빅데이터, 데이터과학, 인공지능 등의 발전은 우리 인류에게 매우 중요하며, 이 책은 이들의 발전 과정과 상호 관련성을 보여주고 있다. 데이터와 소프트웨어 기반의 4차 산업혁명으로 대변되는 21세기에는 우리나라가 데이터과학과 인공지능에서 앞으로 세계를 선도하는 나라가 되었으면 한다. 개인 능력인 IQ, 공감 능력인 EQ에서 인간과 로봇과의 관계도 이해해야 진정한 인간에 대한 정의가 가능한 인공지능 시대에서는 디지털 지능 DQ(박유현, 2021)가 높은, 즉 AI 기술들을 잘 이해하여 지혜롭게 활용할 수 있는 인재들이 필요하게 되었다. 저자들은 이 책이 미래의 주역이 될 많은 젊은이에게 널리 읽히는 과학 서적이 되어 우리 국민의 과학기술 마인드가 제고되기를 희망하여 본다. 또한 이 책을 통해 데이터 기반의 지능 디지털 변혁인 인공지능 본질을 이해하고, 인공지능의 밑바탕이 되는 데이터과학의 중요성을 인식하는 계기가 되기를 바란다. 이 책은 2018년에 출간했던 『빅데이터와 데이터 과학: 4차 산업혁명 시대의 연금술』의 내용을 토대로, 최근의 흐름에 맞춰 인공지능 분야의 내용을 대폭 보강하고, 책 여러 곳에 나오는 수많은 데이터들을 최신 내용으로 업데이트하고, 각 장과 절 내용을 수정 및 추가하여 새로이 구성한 책이다. 총 3부, 10개 장으로 되어 있으며, 1부는 ‘빅데이터와 인공지능’, 2부는 ‘통계학과 생물통계학의 발전’, 3부는 ‘데이터과학의 발전과 데이터로 예측하는 미래 사회’로 구성되어 있다. 각 부에 포함된 총 10개 장의 내용을 통해서 독자들은 수학, 통계학, 컴퓨터, 데이터과학, 빅데이터, 인공지능 등의 발전 과정과 연관성을 상세히 알고, 데이터로부터 미래를 예측하는 감각을 가지게 될 것이다. 집필에 심혈을 기울였지만 여전히 책 내용에 부족한 부분이 있을 것으로 생각한다. 독자 분들의 애정 어린 충고와 지속적인 지도편달을 바라며, 출간 후 발견되는 수정사항 등은 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실에 제공할 예정이니 참고하기를 바란다. 끝으로 이 책이 출간되기까지 도움 주신 모든 분께 깊은 감사의 말을 전한다.

소개 더보기펼치기

1부 빅데이터와 인공지능
1장 빅데이터와 인공지능 시대의 도래
1.1 4차 산업혁명이란
1.2 4차 산업혁명이 주는 충격
1.3 데이터 마이닝
1.4 빅데이터 시대의 도래와 정보통계학의 발전
1.5 우리나라 빅데이터 도입률과 시장 규모
1.6 인공지능
1.7 인공지능 시대에 대비하는 우리의 현실과 과제

2장 인공지능의 발전과 미래
2.1 컴퓨터의 발전
2.2 인공지능의 발전
2.3 챗GPT
2.4 무한히 발전하는 인공지능의 영역 확장
2.5 인공지능 기계가 인간을 초월하는 특이점이 올 것인가?
2.6 인공지능의 발전이 국가 경쟁력의 핵심인가?

3장 빅데이터 시대
3.1 빅데이터의 크기와 본질
3.2 눈부신 비즈니스 플랫폼의 발전
3.3 새로운 산업을 창출하는 빅데이터
3.4 우리 생활 속에 파고드는 빅데이터
3.5 빅데이터 강국이 되려면

2부 통계학과 생물통계학의 발전
4장 통계학의 태동과 발전
4.1 초기 통계학은 어떻게 생겨났나?
4.2 죽음을 생명으로 바꾼 나이팅게일의 데이터 분석
4.3 현대통계학의 태동과 발전
4.4 국내 통계학의 도입과 현황
4.5 컴퓨터적 사고와 통계적 사고
4.6 현대통계학의 영역 확장과 데이터 기술의 출현

5장 생물통계학의 발전과 역할
5.1 생물통계학이란?
5.2 임상시험, 생물통계학과 AI
5.3 유전학과 생물통계학, 그리고 빅데이터
5.4 유전체 정보의 빅데이터 분석 사례
5.5 정밀의학과 AI

6장 통계의 매력과 함정
6.1 여론조사는 국민의 마음을 얼마나 정확히 읽는가?
6.2 통계적 검정과 추정의 비밀
6.3 통계로 인과관계를 규명하는 매력
6.4 성경 속에 나오는 통계 숫자와 인공지능의 비밀
6.5 정치에 사용되는 통계의 왜곡과 오용
6.6 일상생활에서 발견되는 통계의 함정과 부작용

3부 데이터 과학의 발전과 데이터로 예측하는 미래 사회
7장 데이터 과학
7.1 데이터 과학이란?
7.2 데이터 과학 교육
7.3 데이터 과학자와 통계학자는 얼마나 인기가 있나?
7.4 데이터 마인드가 중요하다
7.5 통계학과 데이터 과학의 미래

8장 인공지능 시대를 위한 미래형 창의적 인재
8.1 우리나라의 글로벌 교육 경쟁력은?
8.2 미래형 인재의 주요 능력
8.3 창의적 인재를 양성하지 못하는 교육 정책
8.4 미래형 교육의 핵심적 사고와 추진 방안
8.5 교육 재창조를 위한 교육개혁의 추진 방향

9장 과거와 현재 데이터로부터 미래를 예측하기
9.1 저출산·고령화 사회의 모습과 미래 인구 추이
9.2 2030년의 기대수명, 한국인이 가장 오래 살 수 있을까?
9.3 데이터는 ‘21세기 석유’인가?
9.4 데이터 경제 시대는 어떤 모습일까?
9.5 치매 환자 수 급증 추세, 어르신 10명 중 1명
9.6 자살률 세계 1위, 오명 벗을 수 있을까?

10장 인공지능과 데이터 기반 과학기술로 보는 미래 사회
10.1 우리나라는 노벨과학상을 언제쯤 받을 수 있을까?
10.2 인공지능 기계가 인간을 초월하는 시대가 올 것인가?
10.3 인공지능 글로벌 패권 경쟁의 향방
10.4 데이터로 본 미국과 중국의 패권 전쟁
10.5 과학기술과 역사와의 만남이 주는 교훈
10.6 대한민국은 세계 선도 국가로 부상할 수 있을까?

참고문헌

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저자 소개 3

저박성현

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서울대학교 공과대학 화학공학과를 졸업하고 미국 노스캐롤라이나 주립대학교에서 산업공학 석사와 통계학 박사학위를 취득했으며, 미국 미시시피 주립대학교 경영대학 교수와 서울대학교 자연과학대학 통계학과 교수를 역임했다. 또한 그는 한국통계학회와 한국품질경영학회 회장 및 한국연구재단 기초연구본부장과 한국과학기술한림원 원장을 지냈고, 현재 사회적책임경영품질원 회장, 한국시니어과학기술인협회 회장, 대한민국학술원 자연과학부 회장직을 맡고 있다.

저박태성

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한국과학기술한림원 종신회원. 서울대학교 통계학과 명예교수. 서울대학교 화학공학과를 졸업하고 미국 North Carolina State University에서 산업공학과 석사 및 통계학과 박사학위를 취득했다. 이후 Mississippi State University 경영대학에서 조교수를 하였다. 한국에 돌아와서 서울대학교 자연과학대학 통계학과 교수를 역임하며, 학생처 처장 및 자연과학대학 학장을 겸임하였다. 한국연구재단 기초연구 본부장 및 한국과학기술한림원 원장을 역임하고 지금은 미국통계학회와 미국품질학회의 Fellow, 한국시니어과학기술인협회 회장, 대한민국학술원 회원으로 활동하

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저이영조

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한국과학기술한림원 출판 부원장. 단국대학교 데이터 지식 서비스공학과 석좌교수. 서울대학교 통계학과 명예교수. 서울대학교 계산통계학과를 졸업하고 아이오와 주립대학교에서 통계학 석사와 박사학위를 취득하고 현재 단국대학교 석좌교수로 재직 중이다. 한국데이터마이닝학회 회장, 영국 왕립통계학회, 미국통계학회 정회원, 한국과학기술한림원 정회원, 한국과학기술한림원 원 빅데이터위원회 위원장, 미국 오레곤 주립대, 스웨덴 카롤린스카 의과대학 석좌교수 등을 역임하였다.