과거 500년 동안 세계에 대한 인류의 인식은 비약적으로 발전했다. 크게는 우주에서 작게는 입자물리학의 쿼크까지 모두 인류의 손에서 이루어졌다. 인류는 하늘에 오르고 땅속에 들어가고 바다를 향해 나아갔다. 이제 인류가 할 수 없는 일은 거의 없다. 세상 어디든 볼 수 있고, 어느 곳의 소식이든 들을 수 있으며, 심지어 조물주처럼 새로운 종을 설계하기 시작하며 인류 진화 과정의 변화를 시도하고 있다. 인류가 이해할 수 없고 발견할 수 없는 지식은 없다고 믿을 만했다. 2016년 3월 15일 전까지는 말이다.
--- 제1장 혜성같이 등장한 AI_어두운 지식의 탄생

머신러닝의 5대 종족 중 마지막은 진화주의자이다. 그들은 급진주의 경험파로 철저한 불가지론자이다. 진화주의자는 인과관계가 선험적 모형이며 심지어 유추라고 느낀다. 뉴런의 연결 역시 선입견에 치우쳤다고 생각했다. 그들은 어떤 선험적 모형을 선택하더라도 신 앞에서는 한낱 인간의 재롱에 불과하다고 생각했다. 세상은 상상을 초월할 만큼 복잡하여 모형을 찾을 수 없다는 것이다. 진화주의자는 자연계의 진화를 모방한다. 임의의 유전자 변이가 환경에 의해 선택되면, 적응하는 자만이 생존한다. 그들의 방법은 하나의 알고리즘이 유전자와 같은 문자열로 표현될 수 있다. 서로 다른 알고리즘의 유전자를 교배하여 탄생한 자녀 알고리즘으로 문제를 해결하면, 부모보다 나은 종은 손자를 낳고 부모보다 못한 종은 도태시키는 식이다.
--- 제2장 정보의 획득_기계가 학습할 수 있는 지식

이제 알파고가 왜 그렇게 대단한지 이해할 수 있을 것이다. 바둑판에는 19×19=361개의 교차점이 있고 각각의 교차점은 백이나 흑의 양자택일이 가능하다. (…중략…) 인류가 2000년 동안 두었던 바둑은 3,000만 판이다. 인류가 둔 바둑 대결은 거대한 바닷속 물 한 방울(의미가 없는 판은 제외)과 같다. 바둑기사 한 명이 매일 2판씩 50년 동안 두어도 평생 둘 수 있는 바둑은 36,500판에 불과하다. (…중략…) 바둑을 두는 궁극적인 목표는 수많은 산 중 가장 낮은 바닥을 찾는 것(가장 이상적인 방법)과 같다. 만약 모든 가능한 방법이 수천 리에 걸친 거대한 산이라면 인류의 바둑기사는 2000년 동안 작은 산속의 같은 곳을 맴돌고 있었던 셈이다. 첫 번째 기사의 우연한 수가 그의 제자에게 영향을 미치고, 그 후대는 결국 작은 산의 언덕 근처만을 배회한 꼴이 된다. 반면에 머신러닝은 ‘신의 걸음’과 같다. 인간보다 100만 배 빠른 속도로 산을 훑어 순식간에 2000년 동안 인간이 배회했던 골짜기보다 더 깊은 골짜기(절대적으로 낮다고 할 수 없지만 인간이 배회한 곳보다는 낮은)를 찾을 수 있다. 이것이 기성이라 불리는 녜웨이핑마저 알파고의 수를 보고 “보고도 이해할 수 없다”고 소리친 이유이다.
--- 제3장 신경망_숨겨진 연관성을 추출하다

딥러닝에서 GPU의 쓰임은 모델 훈련과 식별, 2가지이다. 전자는 방대한 양의 훈련 데이터를 처리해야 할 뿐 아니라, 다른 모델과 파라미터를 끊임없이 시험해야 한다. 그렇기 때문에 연산량이 매우 크고 하나의 훈련 모델에 수백 수천 개의 GPU로 계산되어야 한다. 식별된 연산량은 훨씬 적지만 사용자가 많기 때문에(구글, 페이스북의 사용자가 10억 명이다) 전체 연산량은 더 크다. 일반적으로 모델 훈련의 수십억 심지어 수백억 배에 달한다. 거의 모든 딥러닝이 엔비디아의 GPU를 사용하므로 엔비디아 칩은 계속 공급이 부족한 실정이다. 주가는 2015년부터 2017년까지 10배나 뛰었다.
--- 제4장 실리콘밸리 각축전_AI 산업 쟁탈전

의료산업은 AI의 가장 유망한 응용 분야 중 하나이다. 의료산업에는 AI의 도움으로 질적인 향상을 기대할 수 있는 부분이 많다. 벤처 캐피탈 추세를 추적한 데이터 회사 CB인사이트에 따르면, 2012년부터 2017년 7월까지 의료산업에는 270건의 투자 및 거래가 있었다. 음성 인식, 이미지 식별 기술, 딥러닝 기술은 이미 빠른 속도로 의료산업과 융합하고 있고 보조 의료, 영상의학, 의약품 개발, 디지털 건강, 질병 예측, 가상 간호 등 분야에서 응용되며 약품의 연구 개발 속도와 의사의 진단 치료 효과를 높이며 환자의 건강관리를 강화하고 있다. 의료 데이터는 현재 비교적 분산되어 있어 수많은 신생기업이 수직 영역에 진입할 기회가 있다.
--- 제5장 허리케인이 온다_세상을 바꿀 산업

유사한 원리에 따라 AI 작곡도 거의 진짜를 혼돈하게 하는 정도에 이르렀다. 이 분야의 선두자 아이바 테크놀로지는 AI 작곡가 아이바(Artificial Intelligence Virtual Artist, Aiva)를 만들었다. 그리고 AI에게 클래식 음악을 작곡하는 방법을 가르쳤다. 클래식 음악은 고급 예술로써 독특한 인간의 품격으로 여겨져왔다. 아이바 테크놀로지는 싱글곡이 포함된 「제네시스」라는 제목의 첫 번째 음반을 2016년에 발표했다. 아이바의 음악 작품은 영화, 광고를 비롯한 게임의 배경 음악에도 이용할 수 있다. 2017년 초 아이바는 프랑스와 룩셈부르크 저작권협회SACEM에 합법적으로 회원 등록을 마쳐 인공지능 영역에서 정식으로 최초의 세계적 작곡가가 되었다.
--- 제6장 기계는 과연 인간을 뛰어넘을 수 있는가?

어떠한 조치를 취하든지 기계가 인간을 대체하는 추세는 거스를 수 없다. 대규모의 구조적 실업은 결코 피할 수 없을 것이다. 극단적인 예로 산업 전체가 철저하게 기계로 대체되어, 해당 산업의 상당 부분 종사자가 다른 산업으로 이직할 수 있는 기능을 갖출 수 없는 상황이 생길 수 있다. 만약 이 집단의 규모가 매우 크다면 하나의 사회문제로 대두될 것이다. 이 사람들에게 기본 생계 지원금을 지급하는 것 외에 그들의 심리 건강에도 관심을 가져야 한다. 그중 가장 중요한 것이 자존감을 찾아주는 것이다. 오랜 기간 실직한 사람은 기본적인 생활이 보장되더라도 가치감을 상실한다. 가정이나 사회에서 열등감을 느낄 수 있으며, 이때 우울증을 초래하고 알코올 중독과 마약 복용까지 이어질 수 있다. 개인의 자존감은 사회와 타인에 대한 공헌으로부터 나온다. 금전과는 무관할 수 있다. 그러므로 자존감을 얻는 중요한 경로는 각종 사회 공익단체에 참여하는 것이다. 공익단체를 통해 자신의 가치를 찾으면서 단체에 대한 소속감을 느낄 수 있다.