Intro
인공지능이 대중들의 관심을 가지게 된 계기가 무엇이었을까?
2016년 3월 알파고와 이세돌의 바둑 대결이 영향이 가장 크지 않았나 싶다.
인공지능에 대한 사람들의 생각은 알파고 등장 이전까지는 현실성이 없는
기술이라고 생각했을 것이다. 나 또한 그랬다. 그러나 실시간으로 알파고가
이세돌을 이기는 모습을 보고 허무맹랑한 기술이 아닌걸 제대로 느꼈다.
인공지능에 관한 책을 찾아보면 대부분 머신러닝, 딥러닝, CNN 등
기술적인 내용이 대부분이여서 비전공자들은 쉽게 접하기 힘들었다.
그러나 이 책은 비즈니스 관점으로 인공지능에 접근하기에
완독할 수 있겠다 라는 희망을 가지고 책을 읽게 되었다.
책의 내용
이 책은 총 10가지의 챕터를 가지고 있다.
PART 1~3 에서는 알파고에서 촉발된 인공지능,
딥러닝 기술의 실체에 대해 설명한다.
PART 4에서는 인공지능을 존재할 수 있게 만든
인공지능 전용 반도체, 클라우드와 엣지 컴퓨팅 등에 소개한다.
PART 5에서는 인공지능 기술이 들어간 4가지 산업이 나온다.
자율주행과 대화형 인공지능(AI비서), 로봇과 드론, 헬스케어가 해당된다.
PART 6에서는 인공지능기술의 어두운 면, PART 7에서는 인공지능에 대한 오해,
PART 8은 인공지능에 대한 빅테크 기업들의 전략에 대해 소개한다.
마지막 PART 9에서는 실제 산업에 대한 내용이 나오고, PART 10은
기업들이 인공지능을 비즈니스적으로 어떻게 다뤄야하는지 작가님의 생각이 나온다.
내용이 워낙 방대하여 각 챕터별로 기억에 남는 내용 위주로 요약하겠다.
PART 1 : 알파고와 이세돌
1.알파고가 이세돌을 이길 당시에 사용했던 전력은 170kW다.
한 사람의 두뇌가 20W의 전력을 사용한다는 점을 고려하면,
이세돌은 당시 혼자 8,500명의 인간과 대결한 셈이다.
이세돌이 한판이라도 이긴것이 정말 기적이라고 생각한다.
중국의 커제는 3전 3패를 기록했다.
PART 2 : 인공지능 용어 설명
인공지능 원리를 간단한게 설명하자면
입력과 출력사이에 숨겨진 피드백 경로가 있어
이 피드백 경로를 통해 좀 더 나은 결과를 찾을 수 있게 된다.
머신러닝과 딥러닝도 인공지능을 공부할때 빠져서는 안되는 용어다.
머신러닝은 데이터에 라벨링이라는 가공작업을 통해 컴퓨터에게 입력해주면
컴퓨터가 입력과 결과의 관계를 통해 학습을 하는 것이다.
반면에 딥러닝은 위 사진처럼 인공신경망을 이용해
입력과 출력사이에 가중치가 있어 데이터 가공을 안해도 되는 편리함이 있고,
연산속도 또한 빠르다. 딥러닝에서 딥의 뜻은 가중치들이
엄청 딥하게(복잡하게) 연결되어있어 딥러닝이라고 부른다.
PART 4 : DANCE
인공지능이 성장할 수 있게 된 배경은 DANCE에서 찾아볼 수 있다.
D : Data
A : Algorithm
N : Network
C : Cloud
E : Exponential HW (기하급수적 하드웨어의 성장)
컴퓨터가 계산을 하기 위해서는 CPU가 필요하다.
GPU는 CPU의 향상 버전으로 인공지능에 필수적인 기술이다.
1만6천개의 CPU를 단 3개의 GPU로 대체가능하고,
전력 소모는 1%까지 줄일 수 있다고 한다.
PART 5 : 인공지능과 산업
인공지능과 관련된 대표적인 산업을 하나 뽑자면 자율주행을 말할 수 있다.
현재 자동차는 네발 달린 컴퓨터라고 해도 과언이 아니다.
한 대의 차량이 하루 동안 자율주행 자동차에 탑재된 센서들을
통해 수집하는 정보의 양은 약 1TB 라고 한다. 이런 대량의 데이터를
처리하려면 데이터센터는 필수다. 또한 자율주행 기술이 완전체가 되기 위해서는
새로운 GPS 기술이 나와야한다고 한다. 현재의 GPS 기술은 인공위성과
통신하고 있는데, 한 차량에서 나오는 1TB를 여러 차량과 서로
통신하다보면 통신 장애가 생길 수 밖에 없다.
따라서 새로운 항법 시스템이 나와 이 문제를 해결해야한다.
PART 6 : 인공지능의 어두운 면
인공지능 기술이 발달됨에 따라 가장먼저 언급되는 이슈는
일자리문제다. 키오스크나 무인가게가 많아지면서 많은 캐셔들이
일자리가 사라진 것 처럼 단순 작업을 하는 사람들의 일자리는 점점
사라질 것이다. 예를 들어 대형화물트럭 운전수라든지, 택배기사들이
해당 될 수 있다. 인공지능이 접목된 자율주행과 드론기술이 있기 떄문이다.
다른 문제는 정보의 편향성 문제다.
일명 딥페이크 기술이라고 해서 유튜브를 보면 유명 축구선수의 얼굴을
드라마나 영화속의 배우얼굴을 합성해서 만든 동영상들이 많다.
단순 재미목적으로 사용하면 괜찮겠지만, 이러한 기술이
정치적, 군사적 목적으로 쓰이게 된다면 심각한 문제가 된다.
정작 두려운 것은 '진짜'가 중요하지 않은 세상의 도래다.
진짜 같은 가짜가 범람하다 보면 사람들은 자신의 기존 가치
체계에 맞는 것만을 사실로 받아들일 가능성이 매우 커지기 때문이다.
Outro
책을 읽는데 어려운 부분도 있었지만, 대부분 작가님이 쉽게 풀어 설명하여
완독할 수 있었다. 대중들이 인공지능을 어떻게 인식하는지부터 시작해서
인공지능의 역사, 인공지능과 현재 관련되어있는 산업들, 인공지능을 위한
DANCE, 인공지능의 어두운 면 까지 한 권에 모두 담겨져있다.
비전공자여도 인공지능에 관심이 있다면 이 책을 추천하고 싶다.
중간중간에 어려운 용어가 나와도 검색하며 읽다 보면
인공지능에 대해 준전문가 수준의 지식을 갖추게 될것이라 확신한다!
이 책은 출판사로부터 제공 받아 솔직하게 작성한 리뷰입니다.