인공지능 기술에 보다 깊게 빠져보는 책

AI 딥 다이브 - 오차역전파부터 확산모델까지, 미래를 만드는 73가지 기술 이야기
오카노하라 다이스케 지음, 정원창 옮김 / 한빛미디어 / 2024년 7월

지금 IT 업계의 대세는 단언컨대 인공지능이다. 개발자라면, AI를 공부하는 것은 선택이 아닌 필수인 상황이다. 나 역시도 그런 흐름에 맞춰 인공지능 관련 다양한 서적을 기회 닿는 데로 보고 있다.

그런데 이번에 만난 오카노하라 다이스케의 'AI 딥 다이브'는 기존 인공지능 서적들과는 느낌이 많이 다른 책이었다. 일단 형태 면에서 일반 책과 달리 잡지에서 흔히 볼 수 있는 형태로 되어 있다. 페이지를 두 단으로 나눠 편집되어 있는 것이다. 왜 이렇게 했나 봤더니, 이 책은 저자가 '닛케이 로보틱스'에 연재했던 글을 편집해서 이 책 한 권에 옮긴 것이었다. 그래서 일부러 잡지의 편집 형태를 유지한 거 같다.

내용은 전체 4파트 구성에 총 73가지의 인공지능 관련 기슬을 소주제로 다루고 있다. 내용들이 연관된 주제로 분류되어 있지만, 학습을 위한 점진적인 형태보다는 잡지 기사처럼 각각 나눠진 주제로 설명하고 있다. 뭐랄까 요약된 주제 또는 논문을 보는 기분도 든다.

'AI 딥 다이브'는 320쪽의 분량의 책인데, 그 몇 배를 맞먹는 내용을 담고 있는 거 같다. 깊이 있는 내용과 함께, 현재 그 기술의 상황이나 문제점, 앞으로의 방향 같은 것을 설명하고 있다. 파트 3까지는 딥러닝의 이해, 학습 기법, 강화학습, 생성모델 같은 이론적인 것들 위주이고, 파트 4에서는 애플리케이션, 즉 이미지, 음성, 공간, 언어, 제어, 시뮬레이션, 게임, 생명과학, 로봇과 같은 응용 이야기를 하고 있다.

'AI 딥 다이브'의 앞 파트들은 그리 쉬운 내용이 아니다. 딥러닝, 머신러닝 등에 관련된 각종 알고리즘이 등장한다. 당연히 관련 수학 공식도 같이 나온다. 많이 봤던 공식들도 나오지만, 처음 접한 것들이 더 많다. 식에 대한 설명이 자세히 나온 것도 있으나, 빠르게 훑으며 개념만 설명한 경우도 많다. 쉬운 내용도 있으나, 나름 이 책, 저 책 좀 봤다 자부했는데, 중간중간 모르는 것들이 보이니 그것들이 더 크게 느껴진다. 이렇게 미흡한 부분을 확인도 하면서, 주제별로 인공지능 기술을 정리할 수 있는 장점이 있다. 그만큼 인공지능 지식 레벨 업 하는데, 도움 되는 책이다.

아울러 다양한 인공지능 기술을 접해 보는데도 최고인 책이라 느껴진다. 봐왔던 뻔한 내용이 아니다. 인공지능 알고리즘을 보다 깊게 들여다볼 수 있다. AI 기술을 어떻게 활용하는지 다양한 사례도 접할 수 있다. NNP를 활용해서 원자 레벨 시뮬레이터를 만들고, 단백질 접힘 문제 해결을 위한 알파폴드에서는 지도학습을 사용한다. 인공지능의 역사적 이슈를 부른 알파고 관련 정보도 얻을 수 있다.

개인적으로 인공지능과 함께 또 다른 폭발점이 로봇으로 생각하고 있었는데, 'AI 딥 다이브'를 보고 나서, 시각을 넓게 확장시킬 수 있었다. 로봇이나 자동화가 좀 더 사람들이 민감하게 반응하겠지만, AI의 활용 영역은 너무나 넓었다. 인공지능 비즈니스에서 블루오션은 널리고 널렸다. 그래서 사람들이 AI에 이렇게 열광하고 있는 것이라 생각한다.

이처럼 'AI 딥 다이브'를 통해 다른 책에서 느낄 수 없었던, 인공지능의 보다 깊은 곳에 빠져 볼 수 있었다. 깊이와 함께 활용 측면도 잘 다루고 있어 매우 유익한 색다른 느낌의 책이다.