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    프레디쿠스 인공지능을 이해하기 위한 최소한의 이야기

    • 임영익 저
    • 클라우드나인
    • 2019년 07월 16일
    • 정가
      20,000원
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    ISBN: 9791189430283 336쪽 638g 152 x 225 (㎜)

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    출판사 리뷰

    예측 욕망은 모든 생명체의 실존적 속성이다!
    페이스북에서 ‘좋아요’를 몇 번 눌렀는지만 보고도 두 사람이 연애할지 말지를 예측할 수 있다면? 이제 막 결혼한 부부를 두고 언제 이혼할지를 예측할 수 있다면? 오늘 밤 우리 동네 골목에서 어떤 범죄가 일어날지를 예측할 수 있다면? 당신이 주문도 하지 않았는데 곧 뭘 주문할지를 예측할 수 있다면? 당신이 언제 어떤 병에 걸리고 몇 살에 죽을지를 예측할 수 있다면? 재판하기도 전에 이길지 질지를 예측할 수 있다면? 누가 대통령이 될지를 예측할 수 있다면?
    이런 일이 가능할까? 놀랍게도 거의 가능해지고 있다. 알파고가 나오기 이미 10년 전에 이혼율을 맞추는 이혼방정식이 만들어졌고 2014년에 페이스북은 밸런타인데이를 맞아 이용자의 연애 상태와 포스트 사이의 상관관계를 발표했다. 기업에서는 예측 분석을 통해 고객의 행동을 예측하는 모델을 만들고 있다. 고객이 무엇을 원하는지 미리 예측해서 상품을 개발하거나 추천하고 이탈 고객을 미리 예측해 개별 마케팅 전략을 세우기도 하고 있다. 미국의 뉴욕 경찰은 예측형 치안 시스템을 도입했고 LA 경찰도 예측 치안 시스템을 가동 중이다. 도대체 어떻게 이런 일들이 가능해진 것일까?
    사실 인류는 항상 미래를 알고 싶어했다. 내일 날씨는 어떨지, 언제 지진이 올지, 언제 전쟁이 일어날지 같은 거대한 주제부터 개인 인생의 사소한 주제까지 모두 미리 알고 싶어한다. 조금만 미리 예측할 수 있어도 위험을 피해 갈 수 있고 부자가 될 수도 있기 때문이다. 그런데 그러한 앞일을 알거나 예측하고자 하는 욕망은 인간만이 아닌 모든 생명체의 실존적 속성이다. 초원에 뛰노는 얼룩말도 어디에 먹이가 있고 어디서 천적이 나타날지를 시시각각 예측하면서 몸을 움직여야 살아남을 수 있다. 인간이 아닌 얼룩말의 두뇌조차 그 나름대로 상황을 분석하고 추론하면서 매우 지능적으로 작동한다. 그럼 얼룩말과 비교할 수 없을 만큼 지적인 인간인 예측지능을 어떻게 발전시켜 왔을까? 인간은 후천적인 학습을 통해 고도의 지능인 ‘언어지능’을 획득했고 그 고도의 지능은 다시 ‘생각’을 만들어내고 생각은 더 강력한 예측 욕망을 만들어냈다. 그리고 마침내 인공지능과 만났다.

    예측욕망은 인공지능과 결합해 완전히 새로운 시도들을 하고 있다!
    이제 예측지능은 인공지능과 만나 과거에는 불가능했던 많은 것들을 가능하게 만들어가고 있다. 컴퓨터를 기반으로 하는 기계적 예측지능은 속도나 효율성 면에서 인간지능과는 비교가 안 된다. 특히 암묵지를 형성할 수 있는 딥러닝은 차원이 다른 예측지능을 만들어낼 수 있다. 예측지능은 오래전부터 비즈니스 분야에서 맹활약을 해왔고 과학이나 통계학에서도 큰 힘을 발휘했다. 그런데 과거와는 비교할 수 없을 정도로 강력해진 인공지능은 무시무시한 예측지능을 만들어냈고 거의 모든 비즈니스는 예측 비즈니스로 재편되고 있다. 대표적인 선두주자가 아마존이다. 온라인 마켓의 절대 강자로 등극한 아마존은 ‘내 마음을 알아내는 기술’로 유명하다. 특히 ‘상품 추천 시스템’이 유명하다. 이 서비스는 고객의 방문 이력과 구매 패턴 등을 분석하고 숨은 패턴을 알아내 적절한 상품을 개인별로 추천해주는 것이다. 현재 아마존 매출의 30% 이상이 이런 상품 추천 시스템을 통해 이루어지고 있다. 거기다 고객이 주문하기 전에 상품 배송 준비를 하는 ‘예측 배송’ 기술도 선보이고 있다. 넷플릭스가 시장을 평정한 것도 역시나 아마존과 같은 페턴이다.

    이 책으로 미리 인공지능이 바꿀 혁명적 미래를 읽고 적용한다!
    책의 구성은 3부로 되어 있고 각 부는 3개의 장을 가지고 있다. 1부 ‘욕망의 알고리즘’은 예측의 세계와 인공지능에 관한 이야기다. 이 두 분야의 발전 속에 숨어 있는 ‘컴퓨테이셔니즘’이라는 거대한 철학도 함께 소개한다. 2부 ‘딥 체인지’는 머신러닝과 딥러닝에 대한 이야기다. 현대적 인공지능의 실체를 파악하기 위해서는 반드시 딥러닝을 이해해야 한다. 딥러닝은 수학적으로나 기술적으로 복잡하고 난해한 측면이 있지만 직관적으로 이해할 수 있도록 했다. 3부 메타 인텔리전스는 인공지능 변호사와 인공지능 판사에 관한 이야기다. 이 두 분야는 리걸테크라는 새로운 산업과 연결된다. 리걸테크는 그 자체로도 흥미진진하지만 인공지능의 모든 것이 녹아 있다. 마지막으로 메타 인공지능meta-AI이라는 생소한 개념을 소개하면서 이야기는 끝이 난다. 메타 인공지능은 인공지능의 미래를 상징한다.

    저자 소개

    임영익
    • 구분 : 저서
    • 국적 : 대한민국
    • 분류 : 경제/경영/자기계발 저자
    • 인기지수 : 658
    최근저서

    공부와 별 인연이 없었던 저자는 고등학교 1학년 겨울방학 때 기묘한 경험을 하였다. 수학을 그림처럼 그려보면서 ‘이미지를 이용하는 직관적 사고법’을 알게 된 것이었다. 이 생각의 기술이 인생의 반전을 가져왔다. 대학에 진학하여서는 전공인 생명과학뿐 아니라 수학, 물리학, 전자공학, 심리학, 경제학 등 다양한 전공 분야를 공부하였다. 그 후 미국에서 뇌과학과 인공지능을 연구하다가 귀국하여 변호사가 되었고 인텔리콘 법률사무소와 인텔리콘 연구소를 설립하였다. 낮에는 변호사 업무를 하고 밤에는 지식융합 연구에 몰두하는 등 ‘주경야경’하면서 다양한 활동을 하고 있다. 특히, 뇌과학과 예술을 융합하여 ‘창의수학’ 콘텐츠 및 ‘메타생각’ 콘텐츠를 개발하고 있다. 최근에는 ‘법률 데이터 간의 상호 관련성 알고리즘 개발’ 프로젝트를 진행하면서 새로운 법률 융합 플랫폼을 만드는데 주력하고 있다.
       이 책은 생각을 폭발시키는 생각의 점화장치에 관한 글이다. 이 생각의 점화장치가 바로 메타생각이다. 저자는 메타생각을 통해 모든 공부를 장악할 수 있었다고 한다. 저자가 직접 경험한 것을 바탕으로 오랫동안 궁리해서 만든 생각의 최후 기술이 메타생각에 모두 녹아있다.


    주요약력

    서울대(생명과학) l 영국 수학회 정회원 l 국제수학교육회의(일본 동경)한국대표 l MIT수학아카데미 원장 l 메타수학연구소 소장 l 과학동아 칼럼리스트 l 사법시험 51회 합격/사법연수원 41기 l 특허연수원 9기 l 법조인 양성 특별위원회 위원 l 공익법률기금 자본연구위원회 위원 l 한국 콘텐츠진흥원 자문변호사 l서울 공연예술 고등학교 고문변호사 l 세종고등학교 고문변호사 l 숭실 사이버 대학교 교수(엔터비즈니스학과, 뇌과학 및 지식융합 담당) l 인텔리콘 연구소 소장 l 인텔리콘 법률사무소 대표

     

    저서

    《메타생각》

    책 속에서

    그런데 우리는 대단한 물리법칙보다는 지극히 개인적이고 현실적인 것에 더 관심이 많다. 대학입학 예측, 회사입사 예측, 주식 예측, 부동산 예측, 고객 예측, 상품 예측, 건강 예측, 결혼 예측 등등 인생사와 관련된 모든 것에 대해 간절히 알고 싶어한다. 그러나 안타깝게도 인간이 만들어낸 복잡다기한 사바세계는 수학, 물리학 같은 학문이 도움되지 않으며 그런 학문이 애초 침투할 여지도 없어 보인다.
    자연 그대로의 세계는 항상 법칙과 패턴이 존재하며, 과학과 수학을 통해 그것을 이해할 수 있다고 믿는다. 그러나 내 마음을 내가 모르듯 인간이 개입된 세계는 어떤 법칙이나 패턴이 없어 보인다. 따라서 미래를 예측하는 물리학이나 방정식 따위가 있을 수 없고 예측 본능은 아인슈타인보다는 점쟁이나 문어를 더 믿을 수밖에 없다. 그런데 패턴이나 규칙이 없어 보이는 인공적 현상들도 그에 대한 정보나 데이터가 늘어나면서 나름의 법칙과 패턴이 나타나기 시작한다. 인간의 생각과 행동이 만드는 데이터 속에 어떤 패턴이 보이면 우리의 예측 욕망은 ‘예측지능’으로 변신하며 즉시 새로운 눈을 만들어낸다.
    -p. 7

    하버드 대학교는 연애와 연결에 관심이 많았나 보다. 1998년 하버드 대학교 수학과 출신의 크리스턴 러더Christian Rudder는 1960년대 방식보다 더 진화된 매칭 알고리즘을 개발한 후 오케이큐피트OKCupid라는 회사를 설립했다. 이 회사는 단순한 온라인 서비스에서 한발 더 나아가 ‘수학으로 당신의 짝을 찾아준다’고 선언할 정도로 알고리즘에 자신이 있었다. 러더는 이 회사를 통해서 모은 데이터를 분석해서 연애에 가장 중요한 요소를 발견하여 본격적인 결혼 예측 분석의 시대를 열었다. 그의 연구를 보면 음식, 영화, 여행 같은 항목보다는 종교와 정치 성향이 연애를 위해 체크해야 할 더 중요한 항목이라는 것이다. 이것은 오케이큐피트에 쌓인 방대한 고객들의 추이 데이터를 통계학적으로 정밀하게 분석한 결과이다. 이제 크리스턴 러더의 알고리즘은 예측 분석 연애학이라고 불러도 될 정도로 탄탄한 모델로 성장했다.
    -p. 38

    우주의 모든 아톰만큼 방대한 데이터가 눈앞에 펼쳐지는 상황에서 예측 본능이 잠자고 있을 리가 없다. 예측 분석은 이런 데이터를 분석해 현재를 이해하고 미래를 예측하는 프레임을 제공한다. 분석은 데이터 안을 향하며 예측은 데이터 밖을 향한다. 데이터의 안과 밖을 넘나들면서 세상의 비밀을 찾아내기 위해 첨단 과학기술이 모두 동원된다. 여기서 컴퓨터는 인간을 대신해서 지루한 계산을 번개처럼 수행하는 절대적인 도구 역할을 한다. 예측 분석은 전통적으로 수학과 통계학을 중심으로 펼쳐지지만 머신러닝이나 딥러닝 같은 알고리즘 덕분에 더욱 강력한 힘을 가지게 되었다. 이제 예측 분석은 기업경영이나 마케팅뿐 아니라 거의 모든 영역에서 맹활약하고 있으며 예측 정치, 예측 치안, 예측 의료, 예측 법률 같은 분야를 만들 정도로 진화하고 있다.
    -p. 53

    알파고로 난리가 난 그 해 인공지능 판사가 등장했다는 놀라운 소식이 들려왔다. 2016년에 발표된 인공지능 판사는 유럽인권재판소의 판결을 예측하는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 머신러닝을 기반으로 만들어졌다. 머신러닝이라는 인공지능 기술을 적용하여 판결을 예측하는 연구가 확대되면서 전 세계 판사들은 술렁이기 시작했다. 예측 본능은 몇 개의 변수를 관찰하여 판결을 예측하는 단순한 방식으로 출발해 인공지능 기술을 도입하여 데이터 자체에서 인간이 놓치는 패턴을 찾아내고 재판을 정교하게 예측하는 시스템을 만들려고 한다. 이제 인공지능이 재판에 응용되면서 재판 예측의 시대가 열리고 있고 법률 생태계는 혁명적 국면을 맞이하고 있다. 먼저 인공지능의 세계로 이동해보자.
    -p. 67

    대선 예측 분야에서는 앨런 릭트먼Allan Lichtman의 모델이 유명하다. 릭트먼이 개발한 모델은 현재 대통령의 카리스마, 도전자의카리스마, 군대・외교 문제, 스캔들 문제 등으로 구성된 단순한 질문 13개에 ‘예・아니오’를 체크하면 결과를 예측해준다. 릭트먼은 1860년대부터 1980년대까지의 모든 미국의 대선 관련 자료를 분석하여 13개의 특징을 선택했다. 기준점을 국내요소와 국외요소로 나누고 각 기준점의 핵심요소를 리더십과 영웅적 행위로 잡았다. 이 단순한 모델은 1984년부터 2012년 대선까지 8차례 연속으로 대통령 당선인을 정확히 예측했다.
    -p. 117

    목차

    프롤로그

    1부 욕망의 알고리즘

    1장 호모 프레디쿠스

    함정
    이혼 방정식 - 알파고 탄생 10년 전
    이혼예측
    연애예측
    이혼 알고리즘
    알고리즘 로펌: 위보스
    알고리즘과 법률
    예측 본능
    예측하는 뇌
    예측 분석의 시대
    예측 치안
    프레드폴과 오퍼레이션 레이저
    예측 법률
    예측 재판

    2장 생각하는 기계

    위험한 기계
    튜링 테스트와 챗봇
    언어지능과 챗봇
    고도를 기다리며
    인공지능의 탄생
    파이겐바움과 초지능
    전문가 시스템
    전문가 시스템의 후예들
    법률 전문가 시스템
    최초의 법률 전문가 시스템
    전문가 시스템의 한계

    3장 컴퓨테이셔니즘

    어디에 쓰는 물건인고?
    컴퓨테이셔니즘
    수학과 컴퓨테이션
    컴퓨테이션 저널리즘
    가짜뉴스
    저널리즘 테크
    법률 융합
    컴퓨테이션 법률학의 탄생
    법률 인공지능

    2부 딥 체인지

    4장 머신러닝과 딥러

    인공신경망과 머신러닝
    인공지능 체계도
    인공신경망
    인공신경망 구출작전
    운명적인 DNA
    딥러닝 4대 천왕과 인공지능 세계전쟁
    머신러닝이란 무엇인가
    과일 분류기
    이미지 인식기
    머신러닝 방식
    특징학습
    박스 1 눈으로 이해하는 머신러닝

    5장 시각지능

    딥러닝의 철학
    컨볼루션 신경망의 직관적 이해
    네오코그니트론
    이미지 인식의 꽃 ― 컨볼루션 신경망
    예술과 컨볼루션 신경망
    자율자동차와 컨볼루션 신경망
    적대적 생성 네트워크의 등장
    박스 2 컨볼루션 신경망과 표현학습

    6장 언어지능

    기계번역
    위노그라드의 도전
    언어지능과 자연어 처리
    정보검색
    질의응답 시스템
    자연어 처리의 기초 개념
    자연어 이해
    자연어 처리와 딥러닝
    언어표현
    박스 3 워드투벡의 직관적 이해

    3부 메타 인텔리전스

    7장 인공지능 변호사

    인공지능 변호사의 등장
    로스 인텔리전스
    두낫페이
    리사
    인공지능 변호사와 리걸테크
    리걸테크의 서곡
    리걸테크와 인공지능

    8장 인공지능 판사

    인공지능 판사의 등장
    재판 예측의 원리
    베이즈 추론
    검사의 오류
    베이즈 네트워크
    머신러닝 재판 예측
    인공지능 양형 판단기
    컴퍼스
    인공지능 판사의 전망
    알고리즘 편견
    용서받을 수 없는 것

    9장 메타 인공지능

    좀비지능
    지능 모듈
    추론지능
    인공지능 법률가와 추론지능
    예측하는 기계
    예측지능
    영상 예측
    행동 예측
    지진과 태풍 예측
    단백질 구조 예측
    메타 인텔리전스
    메타 생각
    메타 인공지능
    메타 러닝
    미래의 미래

    미주

    참고문헌

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