이것이 인공지능이다

하룻밤에 읽는 AI(인공지능)의 모든 것!

김명락 지음

슬로디미디어 2020년 09월 04일 출간 종이책 : 2020년 07월 24일 출간

작품소개

책소개

4차 산업혁명 시대, 인공지능의 파도가 오고 있다!
AI의 역사부터 기초 지식, 활용 사례까지
이보다 쉬울 순 없다!

우리가 복잡한 인터넷 기술을 자세하게 알지 못해도 인터넷 검색을 하고, 메일을 주고받는 것은 충분히 가능합니다. 저자는 앞으로의 인공지능 시대는 인공지능 기술을 만드는 사람들에 의해 시작되는 것이 아니라 그 기능을 이해하고 실제로 활용하기 위한 다양한 시도를 하는 사람들에 의해 발전할 것이라고 말합니다. 이제는 인공지능 시대의 들러리가 될 지도 모른다는 막연한 두려움을 버리고 자신이 앞으로 인류의 삶을 더욱 풍족하고 행복하게 만드는 데 필요한 역할을 해낼 수 있다는 자신감을 얻기를 바랍니다. 기술은 언제나 수단일 뿐이고 역사는 이 기술을 이해하고 활용하는 사람에 의해 개척된다는 사실도 잊지 마세요.

목차

프롤로그 ㆍ 4

PART.1 인공지능 파도가 오고 있다
01 20세기 말 인터넷 광풍과 인공지능 시대의 데자뷔 ㆍ 15
02 오히려 늘어난 종이 소비량 ㆍ 22
03 IT와 DT를 다 알지 못해도 괜찮다 ㆍ 25
04 빅데이터가 필요한 이유 ㆍ 34
05 빅데이터가 아니라 올데이터 ㆍ 40
06 떼려야 뗄 수 없는 빅데이터와 인공지능 ㆍ 46

PART.2 인공지능 파도에 발을 담그자
01 스타벅스와 인공지능 ㆍ 61
02 스포츠를 알면 인공지능이 보인다 ㆍ 66
03 인공지능은 어떻게 똑똑해지는가? ㆍ 71
04 인공지능은 0원? ㆍ 80
05 인공지능과 통계의 차이점 ㆍ 83
06 인공지능의 적용과 성과 평가 ㆍ 90
07 인공지능의 성과를 평가할 때 유의할 점 ㆍ 101
08 인공지능과 보헤미안 랩소디 ㆍ 110
09 인공지능의 오남용 ㆍ 116

PART.3 서핑을 잘하기 위한 유연성 기르기
01 빅데이터와 축구 ㆍ 125
02 커피 마실래? 녹차 마실래? ㆍ 132
03 고정관념에서 벗어나야 인공지능을 제대로 쓸 수 있다 ㆍ 140
04 인간적인 오류의 가치 ㆍ 144
05 삶의 마지막을 향해 ㆍ 148

PART.4 인공지능과 동행하기
01 인공지능 초간단 사용설명서 ㆍ 157
02 인공지능을 활용하는 4가지 방법 ㆍ 163
03 회사에 인공지능 전담팀 만들기 ㆍ 173
04 인공지능을 제대로 이해하고 활용하는 회사 만들기 ㆍ 177
05 인문학을 알아야 인공지능도 발전한다 ㆍ 185

에필로그 ㆍ 190

참고문헌 ㆍ 194

책 속으로

지난 시간 동안 인공지능 기술은 꾸준히 발전했다. 사람들은 이 기술에 열광했고 쉽게 실망하기도 했다. 그러나 현재는 인공지능 기술이 급격하게 발전했다고 말하기보다는 사람들의 생각과 기대, 인식이 달라졌다고 보는 게 맞는 말일 것이다. 인공지능시대가 온다고 해서 모두 컴퓨터 학원이나 대학원을 다니며 개발에 몰두해야 하는 것은 아니다. 플랫폼을 만드는 사람이 되기보다는 그것을 잘 활용할 줄 아는 사람이 되어야 한다. p.16

인공지능이 세상을 바꾸고, 긍정적인 방향으로 활용되느냐 그렇지 않느냐는 그 기술을 개발하는 사람들의 손에 달린 것이 아니라 그것을 이해하고 활용하는 평범한 사람들에 의해 결정된다. 나는 현장에서 평범한 사람들의 살아 있는 의견을 듣고 반응을 계속 살폈다. 그리고 내가 가지고 있는 기술력을 이해시키고 설득하며 인공지능의 역할에 대해 더 깊이 있게 연구할 수 있었다. p.20

인공지능 시대가 본격적으로 시작되면 사람이 일을 하지 않아도 될 것이다. 그러나 아무리 인공지능이 뛰어나다고 해도 사람이 해야 하고, 할 수밖에 없는 일이 존재하기 마련이다. 바로 인공지능이 사람을 대신하는 비율이 높아지겠지만, 인공지능을 활용하여 인간이 할 수 있는 일의 양과 범위가 커지면서 종이사용량처럼 사람만이 할 수 있는 고유 영역 또한 늘어날 것이다. 현재 인공지능은 사람보다 더 빠르고 완벽한 문장으로 생일축하 메시지를 쓸 수 있다. 하지만 사람이 직접 손으로 쓰는 감성까지 대신할 수 없다. 이는 마치 전자책이 종이책의 바스락거림을 구현할 수 없는 것처럼 말이다. 사람이 쓴 편지가 비록 성능적인 관점에서 완벽하지 않아도 이 부분까지 인공지능이 대체하지는 않을 것이다. p.23

IT와 DT의 차이는 인간의 판단력이 중심이 되느냐, 인간의 판단력에 대한 과신을 내려놓고 데이터 안에서 메시지와 패턴을 찾느냐이다. 100개 데이터 전체를 빅데이터라고 하고, 빅데이터를 인공지능을 활용하여 분류, 분석하게 되는 것이다. 이렇게 빅데이터와 인공지능이 포함된 DT를 활용한 혁신이 바로 4차 산업혁명이다. p.33

사람이 빅데이터를 판단하여 분석하는 것보다 인공지능으로 분석하는 것이 더 좋은 이유는 크게 두 가지다. 첫 번째는 사람의 판단으로 처리하기에는 빅데이터의 양이 많다는 점이고, 두번째는 사람의 논리로 빅데이터를 해석하면 전체 데이터 중 일부분은 깔끔하게 해석되지만 나머지 일부분은 그렇지 않을 수 있다는 점이다. 전체 데이터 중 일부를 인포메이션인 것과 그렇지 않은 것으로 선별할 때, 인간이 염두에 두고 있는 논리와 관련이 있는 데이터는 인포메이션으로 선별하고, 그렇지 않은 것은 인포메이션이 아닌 것으로 선별했을 가능성이 크다. p.41

반면, DT는 인간의 사고력을 내려놓고, 올데이터에서 패턴이나 메시지가 마치 매직아이가 떠오르듯이 나타나도록 하는 기술이다. DT는 인간의 사고력 안에서 답을 찾는 것이 아니라 올데이터 안에서 답이 나타나도록 하는 방식이기 때문에 데이터드리븐(Data-Driven)이라는 표현을 쓰기도 한다. DT의 2가지 핵심 기술이 바로 빅데이터와 인공지능이다. p.45

인공지능은 반도체와 같은 하이테크놀로지 분야에서만 활용될 수 있는 것이 아니다. 커피나 패션처럼 기술과는 전혀 무관해 보이는 분야에서도 성공적으로 활용될 수 있다. 지금까지 언급된 사례들을 구현하기 위한 인공지능 기술들은 이미 시장에 완성된 형태로 나와 있다. 인공지능 활용의 성패는 인공지능 기술이 아니라, 인공지능을 얼마나 잘 이해하느냐, 인공지능을 잘 활용할 수 있는 유연한 사고와 조직문화를 가지고 있느냐에 달려있다. p.65

반면에 스포츠 경기에서 모든 선수들이 이기기 위해 최선을 다하고, 승부 조작이 없으며 상대팀의 사인을 훔치는 등의 반칙을 하지 않는다는 가정을 한다면 상당히 잘 통제된 변수들 내에서 인공지능이 판단과 예측을 할 수 있다. 또한 교육 분야에 인공지능이 적용되었다면, 인공지능이 효과가 있었을지 확인하기 위해서 교육을 받은 세대가 다음 기성세대가 될 때까지 약 20년을 기다려야 한다. 하지만 스포츠에 인공지능이 적용될 경우에는 매 경기마다 승패가 결정되고 시즌마다 우승팀이 나오기 때문에 상대적으로 빠른 주기로 인공지능의 성능을 검증할 수 있다. p.69

에이전트를 훈련시키는 과정을 요리에 비유한다면, 훈련 데이터를 데이터 마이닝으로 수집하는 과정은 요리 재료를 확보하는 과정이며 전처리 과정은 확보된 요리 재료를 손질하는 과정이다. 이렇게 준비된 훈련 데이터, 즉 빅데이터가 요리 재료가 되는 것이고, 요리를 하는 과정이 바로 인공지능인 것이다. 요리 재료의 신선함이 중요하듯이 훈련 데이터도 주기적으로 수집해서 오래된 훈련 데이터가 아닌 최신 훈련 데이터가 되도록 해야 한다. p.79

인공지능이 제대로 된 성능을 보여 주기 위해서는 방대한 빅데이터를 수집한 후 전처리하는 과정을 거쳐서 훈련 데이터로 만들어야 한다. 이렇게 확보한 훈련 데이터로 인공지능을 훈련하고, 훈련의 결과로 만들어진 성능을 테스트하고 빅데이터 수집부터 성능 테스트까지의 과정을 계속해서 반복해야 한다. 갓난아기가 사람의 역할을 제대로 해내기 위해서는 수십 년 동안 각고의 노력을 해야 하는 것처럼 인공지능도 많은 시간과 비용이 필요하다. p.81

인공지능의 성능이 완벽해야 된다고 기대하는 경우도 옳지 않다. 예를 들어서 인공지능이 암을 진단할 때의 정확도가 100퍼센트가 아니기 때문에 인공지능을 사용할 수 없다는 주장이 있다. 그러나 이것은 지구상에서 가장 높은 빌딩을 건설하려고할 때, 이 빌딩의 높이가 한밤중에 떠 있는 보름달만큼 높지 않기 때문에 의미가 없다고 말하는 것과 같다. 지구상에 존재하지 않은 보름달 높이와 새로 건설하려고 하는 빌딩의 높이를 비교하지 말고, 현재까지 존재하는 가장 높은 빌딩의 높이와 새로 건설하려고 하는 빌딩의 높이를 비교해야 한다. 암을 진단하는 기존 방법의 정확도와 인공지능의 암 진단 예측 정확도를 비교해야지, 아직까지 이 세상에 존재하지 않는 암 진단의 정확도와 인공지능의 성능을 비교해서는 안 된다는 말이다. p.91

딥러닝의 성능을 높이기 위해서는 정확한 양질의 훈련 데이터를 많이 확보하는 것이 관건이다. 사람은 매일 약 10GB의 이미지를 시각적으로 처리하고 있기 때문에 시력이 온전한 사람들은 이미지 인식 분야에서 상당한 전문가들인 셈이다. p.105

인공지능을 어떤 방향으로 훈련시켜야 가치판단을 더 잘할수 있을지 만드는 것은 불가능에 가깝다. 마찬가지로 인공지능을 어떻게 훈련시켜야 더 창조적인 결과를 만들어 내는지도 알기 어렵다. 만약 이 이야기를 듣고 현재 자신이 하고 있는 일 안에 가치판단이나 창조성이 없다고 해서 직업을 바꿀 필요는 없다. 현재의 직업과 주어진 일 안에서 가치판단과 창조성을 발휘할 수 있는 부분을 찾아서 시도하면 된다. p.112

인공지능이 하게 되는 일은 결국 추천 또는 예측이다. 기존방법의 성능을 측정하고 인공지능을 적용했을 때의 성능을 측정해서 인공지능을 더했을 때 그 성능이 개선되었는지 판단해야한다. 추천의 경우에는 추천을 잘했는지, 못했는지는 주관적인 판단이기 때문에 추천 자체로 평가하는 것보다는 추천의 결과로 원하는 상황이 되었는지 정도로 평가해야 한다. 예를 들어서 소비자에게 상품을 추천했을 때 실제 구매를 더 많이 했는지로 평가할 수 있고, 웹페이지에 고객이 관심을 가질만한 콘텐츠를 표현했을 때, 해당 웹페이지를 얼마나 오랫동안 머물렀는지 등으로 평가할 수 있다. 예측의 경우에는 다시 분류와 분석으로 구분할 수 있다. p.117

빅데이터가 활용되는 단계는 빅데이터를 보기 좋게 시각화하는 1단계, 전문가가 의사결정을 할 수 있도록 도움을 주는 2단계, 인공지능에 입력해서 곧바로 결과를 도출하는 3단계로 나눌 수 있다. 상위 단계로 갈 수 있느냐, 아니냐는 인간의 판단력에 대한 과신을 얼마나 내려놓을 수 있느냐, 이해하고 납득하기 어려운 인공지능의 결과를 얼마나 수용적으로 받아들일 수 있느냐에 따라 달려 있다. p.125

인공지능을 이끈 양대 축은 전문가 시스템과 머신러닝이다.1990년대 초반까지 인공지능 분야를 이끌던 전문가 시스템이 인간의 이성적인 판단 과정을 흉내 냈기 때문에 인공지능을 아티피셜 인텔리전스(Artificial Intelligence)라고 불렀다. 하지만 최근의 인공지능은 머신러닝이 주도하고 있다. 그런데 머신러닝은 인간의 이성적 판단을 흉내 내고 있는 것이 아니라, 인간의 감성적 판단을 흉내 내고 있다. 인간의 감성적 판단은 수많은 경험을 기반으로 확률적으로 가장 좋은 결론을 도출하는 과정이다. p.132

인간의 이성적 판단력에 대한 과신과 집착을 내려놔야 인공지능을 제대로 활용할 수 있다. 가치판단과 창조성이 필요 없는 일은 인공지능에게 맡기고 인간이 가치판단과 창조적인 일에 더많은 시간과 정신적인 에너지를 쏟는다면 이성 맹신주의가 만들어낸 많은 문제들을 해결할 수도 있지 않을까 하는 기대를 한다. p.143

인공지능이 앞으로 스스로에게 수명을 부여하는 것이 장기적으로 자신들에게 더 유리하다는 것을 깨달을 수도 있다. 이렇게 되면 인공지능도 자신의 존재가 영원하지 않다는 것을 자각하게 되고 인간의 감정과 동일하지는 않겠지만, 유사한 의미의 무언가를 느끼고 서로 공감하게 될 것이다. 이것을 가칭 ‘인공 감정’이라고 부른다면, 인공 감정을 윤활유로 하여 인공지능도 인간처럼 가치판단을 하기 시작할 것이고, 창조적인 시도를 할 것이다. p.152

인공지능이 유행하고 남들이 인공지능을 도입한다고 하니까 우리도 인공지능을 활용해 보자는 정도의 접근이라면 인공지능이 굳이 필요 없다. 인공지능 중에서도 전문가시스템이 필요한 경우, 딥러닝이 아닌 머신러닝이 필요한 경우, 딥러닝이 필요한경우를 해결하려고 하는 문제 자체의 특성, 인공지능 도입을 검토하고 있는 조직의 인식과 문화, 투입할 수 있는 시간, 인력, 비용을 고려하여 구분해야 한다. p.162

인공지능 전담팀에게 필요한 가장 중요한 역량은 소프트웨어개발 역량이라고 오해하는 경우가 많은데, 사실은 그렇지 않다. 앞에서도 언급한 것처럼 실제 인공지능 개발을 할 때 필요한 시간과 노력 중에서 소프트웨어 개발은 약 20퍼센트 정도 밖에 차지하지 않는다. 소프트웨어 개발 경험과 기술이 전무한 사람도 파이썬 프로그래밍 언어를 독학하고 연습할 수 있다면 인공지능 개발에 필요한 소프트웨어 개발 역량은 충분히 확보할 수 있다. 인공지능 전담팀은 인공지능을 적용하려고 하는 산업을 잘 알고 있어야 하고, 인문학적 소양, 통계, 수학적 지식, 경영학에 대한기본 이해를 갖추고 있어야 한다. p.174

20년 전에 수많은 조직들이 인터넷을 도입하는 과정에서 크고 작은 시행착오를 겪었지만 현재 시점에서 인터넷을 전혀 사용하지 않고 일을 하는 것은 상상하기 어려워졌다. 현재의 인공지능도 마찬가지다. 결국에는 인공지능을 제대로 이해하지 못하고 활용하지 못하는 조직은 그렇지 않은 조직들에 의해서 도태될 수밖에 없다. 작은 시도를 지속적으로 이어나가는 것이 자신이 속한 조직을 인공지능을 제대로 이해하고 활용하는 곳으로 만드는 지름길일 것이다. p.184

인공지능을 이해하고 활용하기 위해서 노력하고 시도하는 과정에서 그동안 당연한 일상처럼 느껴졌던 인간과 인간다움에 대한 관점이 다르게 보일 것이다. 여행을 다녀온 후에 당연했던 일상이 달리 보이듯이 인간이 무엇을 할 수 있는지, 또 무엇을 해야 하는지 다르게 보이도록 하는 길을 인공지능이 열고 있다. 인공지능이라는 거울을 통해 우리 자신에 대해서 좀 더 관심을 갖고 바라볼 때가 바로 지금인 것이다. p.189

출판사 서평

인공지능 파도가 오고 있다!
AI를 이끌어가는 기업 CEO가 생생한 예시를 통해 쉽게 설명한다!
인공지능 시대를 준비하고 살아가야 할 인재들이 머리맡에 두고 읽어야 할 책!

컴퓨터의 시작은 약 70여 년 앨런 튜링 박사가 만든 튜링 기계에서 시작되었다. 그는 제2차 세계대전에서 독일군의 암호체계인 에니그마(Enigma)를 해독하는 데 공헌하기도 했다. 그의 튜링 기계의 개념은 컴퓨터의 시작이자 인공지능 기술의 발전을 가져다주었다. 지난 시간 동안 인공지능 기술은 꾸준히 발전했다. 사람들은 이 기술에 열광했고 쉽게 실망하기도 했다. 그러나 현재는 인공지능 기술이 급격하게 발전했다고 말하기보다는 사람들의 생각과 기대, 인식이 달라졌다고 보는 게 맞는 말일 것이다. 인공지능 시대가 온다고 해서모두 컴퓨터 학원이나 대학원을 다니며 개발에 몰두해야 하는 것은 아니다. 플랫폼을 만드는 사람이 되기보다는 그것을 잘 활용할 줄 아는 사람이 되어야 한다. 인공지능 파도가 다가오고 있다. 파도의 크기가 점점 더 커져서 쓰나미처럼 우리 삶의 많은 것들을 바꿀 것이다. 파도에 빠져서 죽느냐, 서핑을 즐기며 가 보지 못했던 세계로 나아가느냐 하는 것은 자신의 선택에 달려 있다. 인공지능 파도 위에서 신나게 놀기 위해서는 어떻게 해야 하는지 이제부터 알아보자.

작가정보

저자(글) 김명락

초등학교 시절부터 컴퓨터 게임을 만드는 프로그래머였던 저자는 핵융합 에너지가 인류의 미래라는 비전을 가지고서울대학교 원자핵공학과에 진학했고 동대학원에서 빅데이터, 인공지능을 활용하여 핵융합 장치를 제어하는 연구를 수행했다. 20세기 말 묻지 마 벤처 투자 열풍이 한창일때 ROTC를 그만두지 못하고 해병대에서 소대장으로 복무를 마쳤다. 벤처 거품이 완전히 끝난 2002년에 첫 번째 창업을 했고 4년 만에 실패를 경험했다. 10년 동안 대기업과 중견기업에서 전략기획, 신사업, 경영혁신, 정보전략, 건설IT융합 업무를 맡았으며 주말에는 경영대학원을 다니며 2015년에 다시 인공지능 회사인 〈초록소프트〉를 창업했다. 회사의 대표로서 지난 5년 동안 인공지능이라는 기술로 시장에서 살아남기 위해 노력하면서 인공지능에 대한 시장의 기대와 오해를 가감 없이 모두 접할 수 있었다. 인공지능의 미래는 기술을 만드는 데 있지 않고 그 기술을 이해하고 활용하는 사람들에 의해 본격적으로 시작될 것이라는 믿음이 있다. 현재 연세대학교와 한국외국어대학교에서 각각 금융 분야 인공지능과 스포츠 분야 인공지능을 가르치는 겸임교수로 재직 중이다. 세종대학교, 을지대학교, 단국대학교, 경희대학교, 울산과학기술원, 조선대학교 등에서 빅데이터와 인공지능을 강의하며 후학 양성과 인공지능의 대중화에도 힘쓰고 있다.

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