출판사 서평
인공지능은 인류에게 희망인가? 위기인가?
인공지능의 가능성과 도전, 그리고 미래 산업에 미치는 효과
인공지능(AI:Artificial Intelligence)에 관한 논쟁이 뜨겁다. 이미 많은 글로벌 기업들이 앞다퉈 인공지능에 관심을 가지면서 비약적인 연구 성과를 내놓고 있으며, 지금 이 순간에도 인간의 지능을 능가하는 인공지능이 가능할 것인가라는 질문은 계속되고 있다. 특히 인공지능의 대대적인 혁신이 가능해진 딥러닝(Deep Learning)의 등장으로 기계학습과 초지능에 관한 관심이 높아져 가고 있다. 과연 영화처럼...
인공지능은 인류에게 희망인가? 위기인가?
인공지능의 가능성과 도전, 그리고 미래 산업에 미치는 효과
인공지능(AI:Artificial Intelligence)에 관한 논쟁이 뜨겁다. 이미 많은 글로벌 기업들이 앞다퉈 인공지능에 관심을 가지면서 비약적인 연구 성과를 내놓고 있으며, 지금 이 순간에도 인간의 지능을 능가하는 인공지능이 가능할 것인가라는 질문은 계속되고 있다. 특히 인공지능의 대대적인 혁신이 가능해진 딥러닝(Deep Learning)의 등장으로 기계학습과 초지능에 관한 관심이 높아져 가고 있다. 과연 영화처럼 인공지능이 인간을 정복하는 일이 가능한 것일까? 인간보다 똑똑한 인공지능이 나올 수 있나? 인공지능이 인간의 일자리를 빼앗지는 않을까? 인류는 초지능 인공지능을 두려워해야 하나?
이 책은 인공지능의 과거와 현재, 미래의 모습, 그리고 인공지능과 딥러닝이 바꿀 산업 구조와 사회의 변화, 인류가 풀어야 할 과제와 방향성을 제시한다.
■ 일상생활 가까운 곳에서 만나는 인공지능
과학자들이 인간을 넘어서는 인공지능의 미래에 대해 우려감을 갖고 있는 현실에서도 이미 인공지능은 우리의 일상생활 가까운 곳까지 다가와 있다. 컴퓨터와 인터넷의 등장으로 인류 산업은 초고속 발전을 거듭했고, 무인 자동차, 청소 로봇, 기계 번역, 드론 등 약한 AI는 이미 일상화되었으며, 전혀 놀랄 일도 아니다. 이제 모두가 주목하는 것은 바로 강한 AI의 등장이다. 즉, 인간의 지성, 이성, 감성을 받아들이고 자의식을 가진 초지능 인공지능이 과연 도래할 것인가의 문제이다. 최근 빅데이터를 대상으로 한 딥러닝 기술이 급속하게 발전하면서 전 세계적으로 인공지능 기술에 대한 폭발적인 관심과 개발이 진행되고 있다. 구글의 고양이 인식, 퀴즈대회에서 인간을 이긴 왓슨, 인공지능 탑재 로봇 페퍼, 애플 시리와 같은 인공지능과의 대화, 알아서 태그를 걸어주는 SNS 등 우리 주변에서도 인공지능의 진화를 체험하고 있는 것이다.
■ 인공지능이 무엇을 바꿀까?
우리가 미처 느끼지 못하는 사이에도 이미 인공지능은 우리 생활 영역 깊숙이 들어와 있다고 해도 과언이 아니다. 사회 각 분야에서 하루가 다르게 변하고 있는 인공지능을 만날 수 있다.
이 책에서는 향후 인공지능이 바꿀 산업 경제와 미래 경쟁력에 대해서 다뤄준다. 인공지능을 통해 바뀌게 될 미래를 예측하는 것이다. 가깝게는 이미 인공지능이 실현되는 분야도 많다. 인터넷 기업, 빅데이터 활용 기업의 발전이 가속화될 것이고, 광고, 마케팅, 의료, 금융 법률, 교육 등 사회 전 분야에 걸쳐 펼쳐질 인공지능의 영향력에 대해 살펴본다. 특히 가까운 미래에 사라지는 직업과 남는 직업에 대한 분석 정보와 인공지능이 낳은 신규 사업, 개인의 업무가 어떻게 변할지에 대해서도 소개한다.
물론 인공지능이 해결하지 못하는 것도 있다는 것을 조심스럽게 예측한다. 인공지능은 우리가 살아가는 사회에 편의성을 제공하지만 반면에 아직 해결해야 할 과제들이 많다는 것을 역설한다.

■ 인공지능의 암흑기, 그리고 맞이하는 세 번째 봄
이 책은 인공지능 연구의 파란만장한 역사와 현재 모습, 그리고 다가올 미래에 대해 자세히 다뤄주고 있다. 두 번의 암흑기와 드디어 맞이한 세 번째 봄. 저자는 인공지능의 세 번째 봄을 맞이하면서 과거와 같은 과오를 되풀이하지 말자고 말한다. 단순한 기대는 위험하다고 경고하며 인공지능의 현재 실력, 상황 그리고 그 가능성에 대해 될 수 있는 한 정확하게 이해하면서 미래에 도전해야 한다고 강조한다.
인간처럼 생각하고 행동하는 로봇이 나오기 위해서는 많은 연구와 시간이 필요하겠지만 이미 여러 분야에서 기술 개발을 통해 인공지능도 서서히 진화하고 있다. 인공지능이 더 똑똑한 인공지능을 낳고, 새로운 기술 도입을 통해 비약적인 발전과 성과를 이룰 것이다. 하지만 저자는 인공지능 기술은 독점하는 것이 아니라 만인을 위한 인공지능이 되어야 한다는 것을 강조한다. 인공지능의 가능성을 과소평가해서는 안 되며, 인공지능이 사회적 인프라가 되는 것이 확실한 상황에서 다양한 문제가 일어나기 전에 미리 논의해야 할 필요가 있고 전문가의 역할도 중요하다는 것이다. 여기에서 인공지능의 윤리적 문제, 사회적 문제, 책임감도 대두된다. 이러한 윤리관에 따라 인공지능이 바르게 사용되기 위해서는 기술의 투명성이 높아야 하고, 인간에게 설명 가능해야 한다는 것이다.
1장~2장에서는 인공지능 연구의 화제나 주요 뉴스들에 대해서, 3장~4장에서는 장기나 체스, 왓슨 등 지식을 유지할 수 있었던 인공지능에 대하여, 5장에서는 기계학습과 인공지능의 역사에 대하여, 6장에서는 인공지능이 극복할 수 없었던 벽은 무엇이었는지, 지금 일어나고 있는 인공지능의 변화는 무엇인지에 대하여, 7장에서는 가까운 미래 산업과 기술이 어떻게 변할 것인지, 인간지능이 과연 인간을 공격할 것인지에 대해, 8장에서는 개인의 업무가 어떻게 바뀔 것인지, 새로운 사업의 기회는 무엇인지에 대해 소개한다.
■ 국내 인공지능 분야의 발전을 위하여
인공지능 분야를 선도하는 나라들에 비해 아직 국내 연구 분야가 이루어낼 길은 멀고도 험하다. 하지만 이미 국내에서도 국가 차원의 대규모 프로젝트가 진행 중이고, 인공지능의 크고 작은 분야에서의 활약이 눈에 띄고 있다. 하지만 아직은 다른 나라에 미치지 못하기 때문에 더욱 긴장해야 할 것이다.
따라서 이 책을 통해 국내 인공지능 연구 분야를 되돌아보고 미래 과제를 생각해 보는 것도 중요하다. 미래 산업에 대한 경쟁력을 강화할 수 있기 때문이다. 인공지능 관련 서비스의 법 제도 개선, 초기 시장 형성 지원, 인공지능 서비스의 장기적 도입 등 인공지능이 미래 산업의 대안이 될 수 있도록 지속적인 투자가 이루어져야 할 것이다.

최근 빅데이터를 대상으로 한 딥러닝(Deep Learning) 기술의 급속한 발전에 따라 전 세계적으로 인공지능 관련 기술에 대한 폭발적인 관심과 함께 경쟁적으로 개발이 진행되고 있다. 저자는 산업 구조로서의 인공지능의 중요성뿐만 아니라 좋은 지식을 다른 영역에 활용하는 ‘지식의 전이’를 강조하고 있다. 인공지능은 빅데이터에 이어 산업 경쟁력의 큰 기둥이 될 것이다.
- 감수자 엄태웅 -

인공지능 연구는 국내에서도 국가 차원의 대규모 프로젝트가 추진 중이다. 인공지능 연구는 각종 전통산업, 과학 및 교육 분야 등의 미래 경쟁력을 가속시킬 것이다. 또한 기업 및 공공 분야의 전문가 의사결정 지원, 사회현상 분석과 예측 등의 지식경제 시대의 국가 핵심 소프트웨어 플랫폼으로 활용이 가능해 질 것이다.
- 옮긴이 박기원 -

 

목차
프롤로그 : 인공지능의 봄
1장. 인공지능의 확산
-인공지능은 인류를 멸망시킬 것인가?
인간을 뛰어넘기 시작한 인공지능
자동차도 변하고 로봇도 변한다
초고속 처리의 파괴력
인공지능은 SF 작가가 되나?
세계 인공지능 연구 투자의 가속화
일자리를 잃는 인간
인류의 위기 도래
이 책을 읽는 법
2장. 인공지능이란 무엇인가?
-전문가와 세상의 인식 차이
미완의 인공지능
인공지능, ‘안 될 이유가 없다’
인공지능이란 무엇인가? ─전문가의 정리
인공지능과 로봇의 차이
인공지능이란 무엇인가? ─세상의 견해
아르바이트·일반 사원·과장·관리자
강한 AI와 약한 AI
3장 ‘추론’과 ‘탐색’의 시대 ─제1차 AI 붐
붐과 겨울의 시대
‘인공지능’이라는 단어의 탄생
탐색트리로 미로를 풀다
하노이의 탑
로봇의 행동 계획
상대가 있어 방대한 조합이 된다
체스나 장기로 인간을 이기다
[비결 1] 보다 좋은 특징이 발견되었다
[비결 2] 몬테카를로법으로 평가의 구조를 바꾸다
현실의 문제를 풀지 못하는 딜레마
4장 ‘지식’을 넣으면 똑똑해진다 ─제2차 AI 붐
컴퓨터와 대화하다
전문가를 대체할 익스퍼트 시스템
익스퍼트 시스템의 과제
지식을 표현한다는 것은?
온톨로지 연구로 지식을 정확하게 기술한다
헤비웨이트 온톨로지와 라이트웨이트 온톨로지
왓슨
기계 번역의 어려움
프레임 문제
심볼그라운딩 문제
지나치게 시대를 앞선 ‘제5세대 컴퓨터’
그리고 제2차 AI 붐은 끝났다
5장 ‘기계학습’의 조용한 확대 ─ 제3차 AI 붐①
데이터의 증가와 기계학습
‘학습한다’는 것은 ‘분류한다’는 것
지도 학습, 비지도 학습
‘분류 방법’에도 여러 가지가 있다
뉴럴네트워크로 손글씨를 인식한다
시간 걸리는 ‘학습’, 순식간인 ‘예측’
기계학습에서 나타난 어려운 문제
왜 지금까지 인공지능이 실현되지 않았나?
6장 정적을 깨는‘딥러닝’ ─제3차 AI 붐②
새로운 시대를 개척한 딥러닝
오토인코더로 입출력을 동시에
전국의 날씨로 지역 색출
손글씨 문자의 ‘정보량’
몇 계층도 딥으로 탐구하다
구글의 고양이 인식
비약의 열쇠는 ‘강건성’
강건성을 높이는 방법
기본 정립으로 돌아가라