인공지능의 역사와 미래

인공지능과 딥러닝 - 인공지능이 불러올 산업 구조의 변화와 혁신
마쓰오 유타카 지음, 박기원 옮김, 엄태웅 감수 / 동아엠앤비 / 2015년 12월

인공지능에 대한 개론서격인 두 권의 책을 소개한다. 

첫번째는 <인공지능과 딥러닝>. 이 책은 상당히 쉽게 인공지능이 기능하는 방식에 대해 설명해놓았다. 우선 인공지능에 대한 여러가지 정의를 소개하는 것으로 시작해서 인공지능의 역사를 1차, 2차, 3차 붐을 기준으로 서술하는데, 이 부분이 책의 몸통이라고 보면 된다. 1950년대 후반-1960년대의 제1차 붐에서는 탐색트리 방식을 통해 추론을 위주로 하는 '툴'로서 인공지능에 대한 연구가 실행되었으나 단순한 '게임' 이외에 현실의 문제는 풀리지 않는다는 벽에 봉착하면서 수그러들게 된다. 이후 제2차 붐인 1980년대에는 컴퓨터에 '지식'을 넣으려는 시도가 행해지면서 전문가 시스템(expert system)을 중심으로 인공지능 연구가 발전하였으나 지식의 방대함을 무한정 컴퓨터에 다 담을 수는 없었던 한계로 인해 다시 암흑기가 왔다. 그리고 1990년대 중반 이후 제3차 붐에서는 컴퓨터가 그 지식을 스스로 학습할 수 있도록 알고리즘을 만드는 방식인 기계학습(machine learning)이 시작되어 인공지능 연구의 새로운 시대가 열렸다. 이 책은 이 부분에 대해서 2장을 할애해 기계학습 이루어지는 기본적인 방식과 딥러닝이 동작하는 방식에 대해 비교적 알기 쉽게 설명한다. 딥러닝에 대해 기초적인 것을 알고자 하는 독자라면 이 부분이 많은 도움이 될 것이다. 다음으로는 인공지능이 강인공지능으로 발전하게 될 가능성에 대해 이야기하고 현재의 약인공지능이 산업에 미치는 효과에 대해, 즉 어떤 직업이 인공지능에 의해 대체될 가능성이 높은지에 대해 살펴보면서 책을 끝맺는다. 종종 일본식 번역투가 좀 거슬리지만 대세에 지장을 줄 정도는 아니며, 현재 나와있는 인공지능 관련 서적 중 가장 대중적으로 이해하기 쉬운 책 중 하나가 아닐까 싶다.

이 책을 읽은 다음에 <인공 지능은 뇌를 닮아 가는가>를 읽는다면 인공지능에 대한 기본적 지식을 장착하기에 꽤 괜찮은 수순이 아닐까 싶다. 이 책은 좀 더 학술적인 느낌이 강하다. 내용에서나 수사에서나. 그리고 인공지능에 대해 실용적으로 접근한 앞의 책과 달리 (인공)지능이 무엇인가 라는 질문이 책을 이끌어가는 기본축으로 작용한다. 그 밖에 연대순이 아니라 주제별로 구분해서 인공지능에 대해 이야기하고 있다는 점에서도 구별된다. 물론 일단은 인공지능의 역사에 대해 짧게 기술하면서 책은 시작된다. 그리고 나서 지능이란 무엇인가라는 질문을 계산이론과 튜링 이론, 기계 학습을 통해 던져본다. 다음 장에서는 계산주의와 연결주의를 대립시켜 설명하면서 인공지능이 지능을 갖는다는 것은 어떤 의미인지 생각해본다. 그리고는 일라이자에서 딥블루까지 대표적인 인공지능 기계들과 그들의 작동방식을 소개하며 인공지능의 역할은 과연 무엇인가라는 질문을 던진다. 마지막으로는 인공지능의 미래에 대해 과연 강인공지능이 가능할지의 여부에 대해 생각하며 책을 마친다. 간혹 대중적이지 않은 용어 선택과 서술 방식으로 이해하기 어려운 대목이 있기도 하지만 아주 정석적이고 깔끔하게 잘 쓰여진 책이다. 

요약하자면 알파고와 같은 인공지능이 어떻게 학습을 하는지 쉽게 이해하고 싶은 사람은 <인공지능과 딥러닝>을 읽으면 되고, 인공지능이라는 것을 만들어내기 위한 각종 노력과 그 의미에 대해 이해하고 싶은 사람은 <인공 지능은 뇌를 닮아가는가>를 읽으면 된다. 그리고 둘 다 읽으면 인공지능의 역사와 의미와 작동방식에 대한 기초적인 상식을 얻게 된다고 할 수 있다. 

만약에 인공지능이 인간의 일상 속에 깊이 들어와있게 되었을 경우 일어날 일들을 어떻게 규제하고 조정하느냐의 문제에 관심이 있다면 <인간은 필요 없다>를 읽어보는 것도 좋다. 이 책에서는 인공지능을 법인화해서 책임 소재를 두어야 한다든가, 인공지능이 인간의 직업을 대체할 경우 직업대출(job mortgage)이라는 대비책이 필요하다든지 하는 식의 구체적인 대안을 제시하고 있다. 

[출처] 인공지능에 관한 책 두권|작성자 콩간장