인공지능 구조 원리 교과서

인공지능 구조 원리 교과서 - 개발자와 프로젝트 매니저를 위한 AI 수업, 머신러닝·딥러닝·CNN·RNN·LLM 메커니즘 해설 ㅣ 지적생활자를 위한 교과서 시리즈
송경빈 지음 / 보누스 / 2024년 3월

2024년 초 SK하이닉스 주가가 강세다. 투자증권사는 SK하이닉스의 실적 개선을 전망하며 목표 주가를 상향 조정했고, 이는 주로 메모리 반도체 부문의 흑자 전환과 낸드 부문의 적자 축소, 공급 조정 및 판가 상승에 따른 것으로 분석한다. SK하이닉스는 고부가가치 제품인 DDR5와 인공지능 시스템에 들어가는 HBM 등의 기술 경쟁력 강화로 인해 추가적인 주가 상승 동력을 확보할 수 있을 것으로 보고 있다고 한다. 인공지능 기술의 발전과 반도체 기술의 변화는 밀접한 관계가 있다. 인공지능 기술의 급속한 발전은 고성능 반도체의 수요를 증가시키고 있으며, 이는 반도체 기업들이 AI 산업에 참여하게 만드는 선순환 관계를 형성하고 있다. 특히, SK하이닉스의 HBM과 같은 고성능 메모리 제품은 AI 칩에 필수적으로 사용되며, 이는 AI 기술 발전에 중요한 역할을 하고 있다. 이렇게 인공지능 AI활용 범위가 넓어지고 생성형 인공지능 AI와 LLM 등에 대한 대규모 투자는 현재 우리 산업 전반에 걸쳐 많은 영향을 주고 있다. 즉 인공지능과 로봇 산업으로 대표되는 4차 산업혁명의 시대가 도래한 것이다. 이 시점에서 우리는 인공지능의 역사와 인공지능의 적용 분야와 한계점을 명확하게 알아야 할 필요가 있다. 이와 관련하여 개발자와 프로젝트 매니저를 위한 AI 수업, 머신러닝· 딥러닝 · CNN · RNN · LLM 메커니즘을 명확하게 해설해 주는 서적을 읽을 기회를 얻었다. 송경빈님의<인공지능 구조 원리 교과서>이다.

작년과 올해 ICT 분야의 최대 관심사는 챗GPT일 것이다. ChatGPT는 Generative Pre-trained Transformer (GPT)와 Chat의 합성어이다. ChatGPT는 2022년 프로토타입으로 시작되었으며, 다양한 지식 분야에서 상세한 응답과 정교한 답변으로 인해 집중을 받았다. 비영리기업인 OpenAI에서 마이크로소프트로부터 지분 양도에 따른 대규모 투자를 받아서 모든 이들의 이목을 한번에 받았다. ChatGPT는 인공지능의 지도 학습과 강화 학습을 활용해 엄청난 양의 입력 데이터를 분석하여, 사용자가 질문을 하면 이 질문에 대해서 기준의 학습 데이터(Pre-trained Data)를 기반으로 답을 생성하는 생성형 알고리즘이다. 이에 따라 기존의 빅데이터가 제공되면, 최소의 시간 안에 최적의 답변을 내놓을 수 있다. 문제는 이러한 인공지능의 열풍으로 일반인들은 인공지능이 거의 만능인 것처럼 잘못 생각하고 있다. 이 잘못된 인식을 바로잡기 위해서는 인공지능의 역사와 한계를 분명히 알고 있어야 한다. 저자는 먼저 인공지능(AI)이 무엇이고 그 개발의 역사를 시작으로 서문을 열고 있다. 현재 언론이나 메스컴에서 인공지능에 대해서 너무나 무분별하게 이야기 하고 있는 면이 있다.

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인공 지능의 역사를 보면 그 부침이 많고 그 활용 측면에서도 활용도가 높은 분야가 있는 반면 아직까지는 그 이론 및 정확도 측면에서 개선의 여지가 많은 분야도 있다. 2차 세계대전이 한창일때, 영국의 천재 수학자인 튜링에 의해서 제시된 인공지능 기계의 탄생, 튜링 테스트 제시(기계가 인간과 구별할 수 없는 지능적인 행동을 보일 수 있는지를 결정하는 기준), 전문가 시스템의 개발, 패턴인식 알고리즘 개발 등이 초기 인공지능 역사이다. 이후 인공지능은 머신러닝(Machine Learning)으로 발전하고 신경망 알고리즘의 개발로 또 한번의 도약을 한다. 이후 머신러인의 한계(XOR 논리 오류..등등)로 침체기를 겪고 이후에 인공지능의 아버지라 이야기되기도 하는 제프리 힌튼 등에 의한 역전파 알고리즘(Back-propagation Algorithm)의 개발은 인공지능의 신경망 개발에 획기적인 도약이 이루어 진다. 여기에 환경의 학습을 적용한 강화학습이론(Reinforcement Learning)은 인공지능 분야의 영역을 확대하였다. 저자는 이 인공지능의 역사를 간단한 수식과 함께 독자들이 이해하기 쉽도록 그림도 제공하고 있다.

인공지능의 발전이 이렇게 빨리 가능했던 이유 중 또 하나는 2000년대 이후 페이스 북을 통한 SNS의 활성화 및 이미지 데이터의 엄청난 증가(아이폰 등 핸드폰에 카메라 기능이 들어 감에 따른 사진 이미지 데이터의 량의 급격한 증가는 인공지능의 입력 데이터를 충분하게 제공하여 인공지능의 학습량을 늘리는 계기가 되었다). 이 데이터들을 이용한 인공지능의 최고 알고리즘인 딥러닝(Deep Learning)이 개발되고, 여기서 Transformer 알고리즘이 개발되어 자연어 처리 및 생성형 인공지능이라는 영역을 창시하게 된다.

여기에서 Transformer 알고리즘의 개선은 인공지능의 적용 분야가 분석형 AI와 생성형 AI로 구분되기 시작하였고 각 분야에서의 새로운 알고리즘 적용과 상용화 소프트웨어의 출시 등으로 인공지능의 급격한 발전을 이루기 시작하였다. 이 두 분야에서의 AI 구분은 그 한계성 및 적용 알고리즘이 다르고 적용 분야의 정확도 측면과 결과에도 많은 차이가 있기 때문에 인공지능을 알고자 하시는 독자들은 이 차이점을 확실히 알아두는 것이 필요하다. 이 알고리즘을 기반으로 Open AI에서 상용프로그램인 챗GPT를 발표하였고 저자는 챗GPT 관련 최신 정보에 대해서도 이야기를 해 주고 있다. 최근 발표된 챗GPT4.0 및 네이버의 하이퍼클로바X 등은 생성형 AI 분야에서 가장 핫한 것으로 저자는 이 흐름에 대해서도 요점을 정확하게 정리 알려준다. 또한 일반인들이 가장 쉽게 범하는 오류인 생성형 AI에 대한 환각현상 및 프라이버시 문제점, 챗GPT의 위험관리 관련 논의 사항에 대해서도 정리하고 있다.

인공지능 구조 원리 교과서, 총리뷰

저자는 인공지능의 개발 역사와 이론을 간략한 수식과 정리로 독자들이 쉽게 이해할 수 있도록 전달해 준다. 미래 생성형 인공지능 AI의 명과 암을 알고 인공지능 시대에 대비를 원하는 독자들에게 인공지능의 적용 분야를 상세하게 알려주어 대비할 수 있게 가이드를 해주는 책이다

*본 포스팅은 출판사로부터 해당 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 서평입니다.