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책소개

목차

프롤로그_ AI의 시작 · 11

1부 기호의 시대

아이디어 1 해답을 탐색하기 · 41
최초의 인공 수학자 | 문제의 골자를 추려내기 | 탐색의 한계

아이디어 2 최고의 수를 두기 · 62
최초의 AI 게임 | AI 체스 | 최초의 AI 챔피언 | 완벽한 플레이 | 불확실성에 대처하기

아이디어 3 규칙을 따르기 · 83
최초의 전문가 시스템 | 병목 현상

인터미션 로봇이 온다 · 96
모라벡의 역설 | 최초의 로봇 | 엘머와 엘시 | 로스트 인 스페이스 | 룸바 | 스탠리 | 소피아

2부 학습의 시대

아이디어 4 인공두뇌에 관하여 · 123
인공뉴런 | 딥러닝 | 학습 전략 | 트랜스포머 | 단어 벡터 | 범용기술 | 엘리자 | 확장의 법칙

아이디어 5 성공에 대한 보상 · 175
딥마인드 | 준비 완료 | 37번째 수 | 단백질 접힘 | 그건 기본이지, 왓슨 | 인간의 피드백

아이디어 6 믿음에 대한 추론 · 203

3부 미래

AI의 달성 · 221
특이점 | 노동의 종말 | 미래의 도전 과제

감사의 글

참고문헌

저자 소개 2

토비 월시

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Toby Walsh

인공지능 분야의 세계적인 권위자로 ‘생각하는 기계’를 연구하고 전파하는 일에 몰두하고 있다. 호주언론에 디지털 혁명을 이끄는 100명의 ‘대중스타’ 에 선정되기도 했다. 현재 호주 뉴사우스웨일스대(UNSW)교수로 있으며, 호주의 인공지능 연구기업인 데이터(Data)61과 호주ICT연구혁신센터에서 연구활동을 하고 있다. 호주과학아카데미와 호주인공지능학회 정회원이며, 인공지능에 대한 연구업적으로 세계적인 권위의 흄볼트연구상을 비롯해 많은 상을 수상했다. 호주, 영국, 프랑스, 독일, 아일랜드, 이탈리아, 스코틀랜드, 스웨덴 등 세계 곳곳에서 연구 프로젝트를 수행하고 있다. 수시로 텔
인공지능 분야의 세계적인 권위자로 ‘생각하는 기계’를 연구하고 전파하는 일에 몰두하고 있다. 호주언론에 디지털 혁명을 이끄는 100명의 ‘대중스타’ 에 선정되기도 했다. 현재 호주 뉴사우스웨일스대(UNSW)교수로 있으며, 호주의 인공지능 연구기업인 데이터(Data)61과 호주ICT연구혁신센터에서 연구활동을 하고 있다. 호주과학아카데미와 호주인공지능학회 정회원이며, 인공지능에 대한 연구업적으로 세계적인 권위의 흄볼트연구상을 비롯해 많은 상을 수상했다. 호주, 영국, 프랑스, 독일, 아일랜드, 이탈리아, 스코틀랜드, 스웨덴 등 세계 곳곳에서 연구 프로젝트를 수행하고 있다. 수시로 텔레비전과 라디오에 출연해 일반인을 상대로 인공지능(AI)과 로봇이 인류에 미칠 영향에 대해 설명한다. 그의 트위터 계정 @TobyWalsh는 AI에 대한 연구동향을 소개하는 세계 톱10 계정 가운데 하나로 선정된 바 있다. 또한 유엔을 비롯한 여러 국제기구에서 자율 살상 무기 금지의 필요성을 알리는 운동을 펼치고 있다.

국내 소개된 책으로는 『생각하는 기계 - AI의 미래』, 『기계는 어떻게 생각하고 학습하는가』(공저) 등이 있다.

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치과 의사의 길을 걷다가 번역의 길로 방향을 튼 엉뚱한 번역가. 중학생 시절부터 과학에 대해 궁금증이 생길 때마다 틈틈이 적어온 과학 노트가 지금까지도 보물1호이며, 번역으로 과학의 매력을 더 많은 사람과 나누기를 꿈꾼다. 현재 바른번역미디어 소속 번역가로 활동하고 있다. 『구름 관찰자를 위한 가이드』, 『지능의 기원』, 『초월하는 뇌』, 『에이지리스』, 『그레인 브레인』, 『동물들처럼』, 『과학이 된 무모한 도전들』, 『암 연대기』, 『이상한 수학책』, 『수학하지 않는 수학』등을 우리말로 옮겼으며, 『늙어감의 기술』로 제36회 한국과학기술도서상 번역상을 수상했다.

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품목정보

발행일
2025년 09월 30일
쪽수, 무게, 크기
240쪽 | 434g | 150*215*15mm
ISBN13
9791163730231

책 속으로

대부분의 과학 분야는 특정한 시작 일을 꼽을 수 없다. 하지만 AI는 다르다. 지능형 기계를 만드는 것을 목표로 진행한 8주짜리 워크숍 첫날인 1956년 6월 18일 월요일이 바로 AI의 시작일이었고, 이 모임이 AI 분야의 출발점이 되었다.
--- p.13

아마도 1956년 이전에 생각하는 기계에 대해 생각했던 가장 탁월한 지성인이라면 영국의 수학자 앨런 튜링을 꼽을 수 있을 것이다. 〈타임〉에서는 튜링을 20세기 가장 중요한 100인 중 한 명으로 선정했다. 우리가 지금 살고 있는 디지털 시대를 탄생시키는 데 그 누구보다도 그의 공이 컸다.
--- p.23

이제는 컴퓨터에게 도전이 될 만한 게임이 거의 남지 않았지만, 게임은 AI의 역사에서 중요한 역할을 해왔다. 게임은 규칙이 정확하고, 승자가 분명하게 드러나기 때문에 자동화에 유리한 선택이다. 그리고 보통 게임을 이기려면 상당한 지능을 필요로 한다. 그래서 게임은 생각하는 기계를 개발하고, 얼마나 진척이 있었는지 수량화해서 평가하기 좋은, 단순하면서도 이상적인 세계를 제공해 왔다.
--- p.81

AI를 로봇의 ‘두뇌’에 비유하는 것은 지나친 단순화지만, 중요한 진실을 담아내고 있다. 인공지능 분야에서의 혁신, 특히 컴퓨터 시각, 센서 융합, 동작 계획 같은 영역에서의 혁신이 로봇공학에 돌파구를 마련해 주었다. AI 알고리즘이 세상을 보고, 언어를 이해하고, 복잡한 행동 과정을 결정하는 능력이 더 세련되어질수록 로봇은 점점 유능하고, 유용해졌다. 따라서 로봇이 새로운 역할을 담당하게 된 데는 AI 기술의 발전이 결정적이었다.
--- p.97

(최초의 인공 신경망 구조인) 퍼셉트론을 괴롭힌 첫 번째 문제는 ‘홀수와 짝수’ 같은 간단한 개념도 학습하지 못한다는 것이었다. 힌턴은 중간, 혹은 숨겨진 뉴런 층을 추가하면 신경망이 ‘홀수와 짝수’뿐만 아니라 더 복잡한 함수도 학습할 수 있다는 점을 신속하게 보여주었다. 하지만 힌턴은 단순히 하나의 층을 추가하는 데서 멈추지 않고 여러 신경망 층을 이용하는 ‘심층학습’이라는 개념을 대중화시켰다.
--- p.135

챗GPT를 뒷받침하는 전체 아이디어는 간단하다. 이것은 스마트폰의 자동완성 기능과 비슷하되 그보다 훨씬 강력한 버전이다. 자동완성 기능의 경우 스마트폰은 단어와 그 사용 빈도를 담은 사전을 가지고 있다. ‘APP’이라는 글자를 타이핑하면 자동완성 기능은 그 단어를 완성할 가능성이 제일 높은 단어가 ‘APPLE’이라고 알려준다. 챗GPT는 이것을 한 단계 더 확장한 것이다.
--- p.161

AI 특이점이란 우리가 개발한 AI 시스템이 너무 똑똑해진 나머지 스스로를 재설계하면서 훨씬 더 똑똑해지는 지점을 말한다. 더 똑똑해진 새로운 AI 시스템은 또다시 자신을 재설계해서 훨씬 더 똑똑해질 수 있고, 그러다 보면 눈덩이 효과가 일어난다. 수천 년씩 걸리는 생물학적 진화와 달리 이런 재귀적인 성능 향상은 하룻밤 사이에도 일어날 수 있다. 그럼 인공지능이 순식간에 인간의 지능을 훌쩍 뛰어넘는 결과를 낳을 것이다.
--- p.225

이후 10년에서 20년 정도는 도전의 시기가 될 것이다. AI와 같은 기술은 이런 문제들을 해결하는 데 도움이 될 수 있다. 하지만 AI를 유용하게 사용하려면 역사를 통해 교훈을 얻어야 한다. 예를 들어 소셜미디어는 기술이 어떤 식으로 우리의 삶을 혼란에 빠뜨리는지를 보여주는 경고가 되었어야 했다. 이제 우리는 AI를 통해 이런 혼란을 한층 더 가속화하려 하고 있다. 그렇다면 우리는 과거의 교훈으로부터 배워야 한다. AI의 역사를 다룬 이 책이 좋은 출발점이 될 수 있지 않을까?

--- p.234

출판사 리뷰

AI 분야의 세계적 석학, 토비 월시
인공지능 기술과 산업을 둘러싼 희망과 우려에 답하다


세계적인 인공지능 권위자 토비 월시 교수가 최근 한국을 찾아 ‘세계지식포럼 2025’에서 〈인공지능의 한계와 휴머니즘적 AI의 부상〉과 〈인간중심 AI의 미래〉를 주제로 강연을 진행했다. AI의 본질과 미래를 깊이 있게 성찰해온 그는 이번 방한에 맞춰 신간 《The Shortest History of AI》을 한국어판 《AI의 역사: 여섯 가지 키워드로 읽는 AI의 모든 것》으로 선보이며 한국 독자들을 만났다.

AI를 바라보는 시선은 대체로 두 가지다. 미래를 기대하며 삶이 얼마나 편리해질지 상상하는 낙관적 부류와, AI가 일자리를 빼앗거나 인간을 지배하면 어쩌나 걱정하는 부류다. 트렌드와 유행을 빠르게 받아들이는 사람들은 AI의 발전을 흥미진진하게 바라보는 반면, 직업과 일자리를 잃을까 두려워하는 사람들도 있다.

토비 월시는 이 책에서 독자가 AI와 관련해 가장 불안해하고 궁금해하는 점들을 꼼꼼히 짚으며 분명한 답을 제시한다. 그는 “체스, 엑스레이 판독, 터빈 고장 예측 등 좁은 영역에서는 AI가 이미 인간 수준을 뛰어넘었다”라고 하면서도, “현존하는 AI 시스템은 대단히 인상적이고 때로는 조금 걱정스럽지만, 그래도 인간의 풍부한 지능을 모두 따라잡겠다는 궁극적인 목표에 도달하려면 아직 갈 길이 멀었다”라고 설명하며 독자를 안심시킨다.

《AI의 역사》는 AI가 하룻밤 사이에 등장해 세상을 재편하고 있는 것처럼 보이지만 대부분의 기술 발전이 그렇듯 AI 역시 오랜 시간에 걸쳐 준비된 결과였음을 보여준다. 알고 보면 AI는 수십 년 동안 우리 일상 곳곳에 녹아들어 있었으며, 그간의 연구와 노력이 쌓이고 쌓여 최근에는 챗GPT를 비롯한 다양한 분야에서 여러 툴과 시스템으로 출시되고 있다.

저자는 인공지능의 엄청난 발전 속도에 분명 눈에 보이는 여러 가지 위험이 존재한다고 경고한다. 세계 경제는 대규모 실업과 소득 불평등이라는 문제와 씨름해야 할 것이고, 민주주의가 잘못된 정보와 허위 정보로 위협받을 수 있으며, 살생 무기가 된 로봇이 전쟁의 양상을 끔찍하게 뒤바꿀 수도 있다고 지적한다. 또한 그가 지적한 분야 외에서도 다양한 부정적인 결과를 어렵지 않게 상상할 수 있다.

하지만 저자는 인공지능이 가진 커다란 장점도 강조한다. 사실 AI는 이미 인류의 삶을 개선하는 데 큰 역할을 하고 있다. 예를 들어, 최근 개발된 항생제 할리신(Halicin)은 인간의 지능이 아니라 인공지능을 통해 발견되어 수많은 사람의 건강에 기여하고 있다. 또한 AI는 뇌 스캔 영상을 분석해 알츠하이머병 초기 증상을 감지하고, 금융사기를 예방하며, 노후된 수도관의 정비 일정을 예측해 문제를 미리 방지하는 등 다양한 방식으로 우리 삶을 돕고 있다. 그래서 인공지능을 이해하고 탐구하는 일은 개인의 생활 수준을 높이는 기술 개발을 넘어, 훨씬 더 심오한 과정이자 논의의 주제이다. 이 책은 이러한 점을 놓치지 않고 인간 존재의 핵심을 파고드는 두 가지 근본적인 질문을 던진다.

‘인간의 지능이 가진 특별함은 무엇일까?’, 그리고 ‘과연 실리콘 속에서도 인간의 지능을 구축할 수 있을까?’ 이 두 가지 질문에 대한 답을 《AI의 역사》에서 찾아볼 수 있을 것이다.

기호, 예측, 규칙, 학습, 보상, 확률
여섯 가지 키워드로 쉽게 읽는 AI 교양서


《AI의 역사》는 총 3부 6개 장과 인터미션으로 구성되어 있다. 《AI의 역사》 1부 ‘기호의 시대’는 기호, 예측, 규칙이라는 세 가지 아이디어를 따라, AI가 단순 계산기를 넘어 스스로 사고하는 존재로 성장한 흥미진진한 초기 여정을 보여준다. 인류는 고대부터 숫자, 그림, 문자 등 다양한 기호를 논리적 추론과 결합해 AI의 근간을 다졌다. 1956년 다트머스에서 AI가 공식 등장한 이후, 게임과 문제 해결을 통해 인간의 전략적 사고를 뛰어넘는 가능성을 탐험했고, 전문가 시스템, 논리적 프로그래밍, 경영 규칙 등 오늘날 AI의 초석이 된 혁신들이 모습을 드러냈다. 호황과 침체기를 오가며 쌓인 지혜와 유산이 생생하게 펼쳐진다.

1부와 2부 사이의 ‘인터미션’에서는 로봇의 발전사를 다룬다. 자동차나 가전 같은 거대한 제조 공장에서 쓰이는 로봇처럼 단순한 기계도 있지만, 컴퓨터 시각, 센서 융합, 동작 계획 등 AI 혁신은 로봇 공학에 새로운 돌파구를 열었다. 이 장에서는 세계 최초의 로봇 엘머와 엘시에서 출발해, 소설과 영화 속 우주 로봇, 가정용 로봇 룸바, 자율주행의 선구자 스탠리, 인간형 로봇 소피아에 이르기까지 로봇 기술의 진화를 흥미롭게 들려준다.

2부 ‘학습의 시대’는 학습, 보상, 확률이라는 세 가지 아이디어를 중심으로, AI가 어떻게 빠르게 발전해왔는지를 보여준다. 컴퓨터 과학의 아버지라 불리는 앨런 튜링의 질문, “컴퓨터가 인간처럼 배울 수 있을까?”에서 시작된 AI 연구는 월터 피츠와 워렌 매컬럭의 최초 신경망, 프랭크 로젠블랫의 퍼셉트론, 제프리 힌턴의 심층신경망을 거쳐 지금의 딥러닝으로 이어졌다. 이 과정에서 거쳐온 수많은 시행착오와 함께, 매력적인 괴짜 과학자들의 일화까지 흥미롭게 담아낸다.

수십 년간의 연구 끝에 GPU와 방대한 데이터가 뒷받침되면서 AI는 마침내 실용화 단계에 들어섰다. 오픈AI는 GPT와 챗GPT로 언어 모델 혁명을 일으켰고, 딥마인드는 알파고와 알파폴드로 각각 바둑과 생명과학의 판도를 바꿨다. IBM은 체스와 퀴즈 대결에서 AI의 잠재력을 증명했다. 저자는 이처럼 하나의 아이디어에서 출발한 AI가 어떻게 인간의 상상을 넘어서는 학습 도구로 성장했는지, 그리고 그 뒤에 숨은 과학자와 기술, 기업들의 이야기를 생생하게 전한다.

마지막 3부는 ‘AI로 변화할 미래’를 집중적으로 다룬다. 지난해 발표된 AI 인덱스에 따르면, AI 기술에 필수적인 온라인 데이터의 양과 AI 관련 특허 수는 2년마다 두 배씩 늘고 있으며, 그 속도는 앞으로 더욱 빨라질 전망이다. 그렇다면 이러한 AI의 발전은 인간에게 득이 될까, 독이 될까?

기술이 인간의 삶을 위협하리라는 우려는 언제나 존재해왔다. 산업혁명 시기에도, 인터넷과 스마트폰이 등장했을 때도 우리의 일상은 급격히 바뀌었다. AI 역시 마찬가지로 우리가 태어나고, 살고, 일하고, 노는 방식을 극적으로 바꿔놓을 것이다. 하지만 이번 AI 혁명이 이전과 다른 점은 바로 속도다. 산업혁명이 펼쳐지는 데는 50년 이상, 전기는 보편화에 수십 년, 인터넷은 10년 정도가 걸렸지만, AI는 불과 1년 단위로 진화한다. 빨라도 너무 빠르다. 이것이 우리가 AI의 미래를 진지하게 고민해야 하는 이유다.

대부분은 AI가 불러올 노동과 일자리의 미래에만 주목하지만, 저자는 의료, 교육, 이동, 저작권, 개인정보, 금융, 책임, 윤리, 오픈소스, 존재론적 문제까지 훨씬 더 광범위한 분야가 AI의 영향을 받게 될 것이라 지적한다. 그에 따르면 향후 10~20년은 거대한 도전의 시기가 될 것이다.

추천평

세계 최고의 지성 중 한 명으로 손꼽히는 저자가, 세계 최대의 주제 중 하나에 도전한다. (···) 매혹적이다! - 애덤 스펜서
AI의 역사를 여섯 가지 핵심 키워드로 명쾌하게 풀어낸 책! 유익하면서도 술술 읽히는 필독서다! - 칼 크루스젤니키

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