개념과 활용 모두 익힐 수있는 생성 AI 교과서

만들면서 배우는 생성 AI - 트랜스포머부터 GPT, DALL·E 2, 스테이블 디퓨전, 플라밍고까지
데이비드 포스터 지음, 박해선 옮김 / 한빛미디어 / 2023년 9월

보통 기계와 사람의 차이점은 창조적 능력에 있다고 많이 말하곤 한다. 그러나 이 이야기는 인공지능의 등장과 함께 더 이상 옳은 얘기가 아니게 되었다. 최근 각광을 받고 있는 대화형 인공지능 챗GPT나 미드저니와 같은 인공지능 서비스를 보면, 스스로 글도 창작하고, 다양한 이미지도 그려준다. 심지어 문학이나 사진 공모전에서 수상까지 하고 있다. 창조적 능력은 더 이상 인간만의 전유물이 아니게 된 것이다.

이런 창조적 능력은 생성 AI에서 이뤄지고 있다. 생성 AI는 생성 모델링을 이용한다. 생성 모델링은 훈련과 샘플링을 통해 새로운 샘플을 만든다. 예를 들어 다수의 말 사진 샘플을 인공지능이 훈련해 뒀다가 사용자가 원하는 것을 주문하는 것을 그것에 맞춰 샘플링하여 새로운 이미지의 말 사진을 만들어 내는 것이다. 달리나 미드저니는 이미지를 만들어 내고, 챗GPT는 텍스트를 그렇게 생성하는 것이다.

노래 잘하는 사람, 춤 잘 추는 사람, 외국어를 잘하는 사람, 이렇게 사람마다 잘하는 특기가 다 다르듯이 인공지능도 사용하는 모델에 따라 잘 하는 것이 다르다. X레이나 CT 사진에서 어떤 질병을 찾아내는 것은 판별 모델을 사용한다. 이건 새로운 것을 만드는 일보다는 비교해서 무언가를 찾아내는 데 특화된 모델이다. 반면 생성 모델은 앞에서 말한 뭔가 새로운 것을 만드는 일을 잘한다.

데이터 과학자 데이비드 포스터 저자의 책, '만들면서 배우는 생성 AI 2판'에서 익히는 것이 바로 학습을 통해 새로운 것을 만들어 내는 딥러닝 모델들이다. 생성 AI와 관련된 각종 모델의 개념을 기초부터 배우고, 코드도 작성하며 활용법을 익힌다.

처음 '만들면서 배우는 생성 AI'을 봤을 때는 컬러로 되어 있고, 박스 처리된 각종 보충 설명들이 바로 눈에 들어와 뭔가 자유로운 구성인가 했는데, 차례도 확인하고, 내용도 읽어 보니, 무척 구조적으로 잘 분류된 형태의 책이었다. '이 장의 목표'가 각 장마다 제일 먼저 나오고, 마지막에는 요약으로 구성하고 있다. 학창 시절 자주 봐왔던 각종 학습 교재가 언뜻 교차되면서 교과서라는 단어가 떠올랐다. 생성 인공지능 교과서가 바로 이 책이라 할 수 있었다.

'만들면서 배우는 생성 AI'은 3부 14장으로 구성되어 있다. 1부에서는 생성 AI를 익히는데 가장 기초가 되는 생성 모델링, 딥러닝, 케라스에 관한 설명을 하고 있다. 워밍업 단계로 구체적인 모델들을 배우기 전에 필요한 것들 이야기하고 있다.

2부에서는 생성 인공지능 구축에 쓰이는 6가지 기법, 변이형 오토인코더, 생성적 적대 신경망, 자기회귀모델, 노멀라이징 플로 모델, 에너지 기반 모델, 확산 모델 같은 것을 알아본다. 기초부터 하나씩 알아본다. 그런데 재미있는 것은 각 모델 설명에 앞서 이상한 이야기들이 나온다. 이는 각 모델들의 개념을 스토리텔링 형식을 빌어 말하고 있는 것이다. 이런 비유는 기억을 떠올리는데 트리거, 방아쇠 역할을 한다. 그 이야기를 중심으로 마인드맵을 그리듯이 보다 상세한 내용들을 확장할 수 있었다. 참 영리한 저자다.

3부에서는 앞에서 배운 것들을 활용해 보는 파트다. 챗GPT 개념인 어텐션에 의존하는 신경망인 트랜스포머를 시작으로 GPT가 무엇인지 전체적으로 알아본다. 이어 이미지와 음악 분야에 기능별로 활용하는 보다 구체적인 코드를 작성해 본다. 여기서는 추가로 강화학습, 달리, 플라밍고에 관한 것도 익힌다. 텍스트용 생성 AI에 쓰이는 대규모 언어 모델인 LLM에 대해서도 다루고 있다.

앞에서 '만들면서 배우는 생성 AI'를 교과서라고 지칭했는데, 좀 더 첨언하자면, 친절한 교과서다. 설명이 참 잘되어 있어, 좀 더 쉽게 이해할 수 있었다. 이해와 기억을 오래 지속하기 위해서는 곳곳에 등장하는 개념도와 같은 것을 귀찮아도 명확히 살펴 보는 것이 좋다. 이걸을 잘 알아두면, 다른 책을 보거나, 사람들에게 설명하는 데도 도움이 된다.

다만 '만들면서 배우는 생성 AI'는 저자가 생성 AI에 관한 사전 지식이 없다는 가정하에 지은 책이라고 되어 있으나, 어디까지나 생성 AI를 말하는 것이지, 인공지능 지식이 전혀 없다는 가정이 아니다. 따라서 인공지능 기본 지식이 전혀 없다면, 어려울 수 있다. 파이썬 언어도 알고 있어야 한다. 본문에 나오는 예제 코드는 중요 라인마다 구체적으로 설명이 잘되어 있어, 어려운 편은 아니다.

아울러 수학 지식도 많이 필요하다. 곳곳에 각종 수학 공식들이 나온다. 만일 자신이 수학 지식이 모자란다면, 부족한 부분을 체크해두고, 건너 뛰어도 된다. 일단 전반적인 개념만 알고 있어도 얻는 것이 많기 때문이다. 나중에 저자가 추천하는 수학 공부 자료 또는 인공지능 관련 수학 서적을 참고하면 된다.

이번 '만들면서 배우는 생성 AI'는 2판이다. 안내된 추가 부분을 보면, RealNVP, EBM, DDM, StyleGAN, VQ-GAN, MuseGAN 등 전체적으로 추가된 내용이 많은 것으로 보인다. 보다 더 최신의 생성 AI를 정보를 얻기 위해서는 2판이 유용할 것이다.

요즘 AI 쪽을 보면, 애니에 자주 등장하는 다른 차원의 포탈이 열리며, 각종 마물이 쏟아지는 모습이 연상된다. 그만큼 인공지능 쪽에 다양한 시도와 다양한 서비스가 벌어지고 있다. 이제 개발자도 인공지능이란 마물에 잡아 먹힐 수 있다는 판국인 만큼 더 높은 차원의 스킬과 지식을 쌓을 필요가 있다. '만들면서 배우는 생성 AI'를 교과서 삼아 레벨 업 하면 좋을 것이다.

게다가 생성 AI를 익혀두면 써 먹을 곳도 많다. 이미지, 작곡, 작문 뿐만 아니라, 패션, 자동차 등 각종 디자인이며, 의학, 게임 등 아이디어만 있다면, 도전해 볼 만한 곳이 많다. 아직까지 블루오션인 것이다. '만들면서 배우는 생성 AI'는 개발자, 학생 뿐만 아니라, 생성형 AI 비즈니스를 생각하는 분 모두에게 요긴할 것이다.