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비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식 - 구글 검색부터 유튜브 추천, 파파고 번역과 내비게이션까지 일상을 움직이는 인공지능 이해하기 ㅣ 비전공자도 이해할 수 있는
박상길 지음, 정진호 그림 / 반니 / 2022년 3월
평점 :
구판절판
인공지능, 알파고, 자율주행, 검색엔진,
스마트 스피커, 기계번역, 챗봇, 내비게이션, 추천 알고리즘
인공지능의 역사로 여러분을 안내합니다.
비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식
반니 덕분에 aI 인공지능과 가까워지는 느낌이다. 전문가가 알고 있는 지식을 쉽게 풀어주니 나 같은 초보자는 그렇게 반가울 수가 없다.
우리가 알고 있는 인공지능의 모든 것, 그리고 알아둔다면 좋을 깨알 상식까지. 이 책에서 여러 공식을 만날 줄은 몰랐는데 아직도 어렵지만 그림으로 설명을 해주셔서 그나마 알아들었다. 앞서 말했듯 이 책은 초보에게도 강력 추천한다. 오죽하면 제목이 ‘비전공자도 이해할 수 있는’ AI 지식일까.
초보자의 흥미를 이끌어내는 키워드로 책을 한 번 집어 들면 자연스럽게 전공자의 세계로 빨려 들어가게 된다. 우리가 알고 있는 ai의 모든 것을 살펴볼 시간이다.
책은 크게 9장으로 나누어져 있다.
인공지능, 알파고, 자율주행, 검색엔진, 스마트 스피커, 기계번역, 챗봇, 내비게이션, 추천 알고리즘 순서이다.
모두 익숙하게 들어봤고 또 일상 속에서 쉽게 찾아볼 수 있는 것이기에 아예 정보가 없이 마주할 분야는 없을 것이다. 이 책을 쉽게 시작할 수 있는 요인 중 하나!
인간을 이긴 최초의 체스 기계
1770년, 체스를 자동으로 두는 기계가 생겼다면 믿어지시나요?
이 기계의 이름은 ‘메케니컬 터크’
당시 유명 인사들과도 체스를 둘 정도로 엄청난 인기를 끌었다. 아직 컴퓨터도 등장하지 않았을 그 시절에 어떻게 ‘자동’으로 체스를 두는 기계를 만들 수 있었을까?
정답은 ‘사람’이었다. 당시 인간은 자동으로 체스를 둘 기계를 만들만한 능력이 없었고, 자동 체스 기계라고 알려진 메케니컬 터크 안에는 체스 마스터가 들어 있어 체스를 두었다고 한다.
자동으로 체스를 둘 수 있는 기계라고 다른 사람을 눈속임해가면서까지 만들었다는 것은 불필요하지 않았나 싶지만 이로써 인간이 자동으로 무언가를 해주는 기계를 원한다는 욕구는 알 수 있었던 것 같다.
자율주행_129
0단계- 자율주행 기능 없음
1단계- 발 떼기: 크루즈 컨트롤(정속 주행), 충돌 경고, 비상 제동 가능
2단계- 손 떼기: 조향 제어 가능
3단계- 눈 감기: 부분 자율 주행 가능. 운전자는 책을 읽거나 영화를 볼 수 있음. 그러나 필요할 때 일정 시간 이내에 운전자가 즉각 개입할 수 있어야 함.
4단계- 뇌 끄기: 고급 자율주행 가능. 운전자는 잠들어도 무방하지만 지정된 영역을 벗어나거나 특수한 상황에서는 운전자의 개입이 필요할 수 있음.
5단계- 완전 자율주행 가능: 인간의 도움이 전혀 필요 없음
자율 주행의 여섯 단계이다. 2022년 기준 우리는 아직 2단계에 머물러 있다고 하지만 빠른 시일 내에 3, 4단계까지 확대될 수 있다고 전망한다. 이제 정말 상상 속에서만 존재했던 자율주행의 시대가 펼쳐질 것이다. 그러기 위해서는 많은 노력과 시행착오, 그리고 계속 거론되어 왔던 문제들에 관해 타협을 보아야 할 것이다. 예를 들면, 자율주행 차가 사람을 친다면 그건 누구 과실일까? 완전 자율주행 상태라면 인간은 손을 놓고 딴짓을 하거나 심지어 아예 등을 돌릴 수도 있는 것이다. 그렇다면 그건 운전자의 과실일까 아니면 기계의 과실일까. 기계의 과실이라면 그 과실은 누구에게 물어야 할까? 이런 질문에 확답을 내기 전까지는 아직까지 조심스럽게 다가갈 수밖에 없는 것 같다.
‘에르되시 수’란 에르되시와 몇 단계에 걸쳐 네트워크로 연결되어 있는지를 나타내는 수입니다.
그와 직접 공동 논문을 쓴 학자는 모두 512명입니다. 이 512명이 에르되시 수 1이 되죠. 그리고 이 512명과 함께 공동 논문을 쓴 사람은 에르되시 수 2입니다.
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평생 1,500여 편의 논문을 썼다는 에르되시 팔.
평생 1,500여 편의 논문을 읽은 것도 아니고 직접 썼다고 하니 그게 더 놀라웠다. 얼마나 그가 수학에 애정과 열정이 있었는지 말을 덧붙이지 않아도 알 것 같다. 그리고 한 사람으로 파생되는 수가 생겨났다는 것이 에르되시에게는 굉장한 영광이었을 것 같다.
유명한 한 사람과 연결된 네트워크를 나타내는 수라는 의미의 ‘에르되시 수’는 검색엔진을 생각할 때도 도움이 된다. 좋은 논문, 그리고 콘텐츠는 인용이 많이 되며 검색량과 클릭 수도 다른 콘텐츠에 비해 압도적으로 높을 것이다. 요즘은 광고로 그 정확성이 흐려진 것 같기는 하지만 아직도 블로그나 유튜브 같은 경우에는 조회 수가 많으면서도 내가 검색한 키워드와 비슷한 것들을 추천해 주는데 항상 신기하다.
그래서 가끔은 일부러 내가 검색하지 않는 키워드를 눌러보기도 한다. 예전에 봤던 넷플릭스의 다큐를 보면서 내가 알고리즘에 지배되는 것이 무서워졌기 때문이다. 요즘 알고리즘은 정말 대단해서 내가 지배당하고 싶어서 지배당하는 게 아니라 진짜 필요한 정보만 쏙쏙 골라주는 것 같다는 착각이 든다. 마침 생각하고 있던 비슷한 정보도 주고, 고민이 될 때면 알림으로 알려주기까지 한다. 어쩌면 나는 인간의 몸, 그리고 머리로 살고 있지만 나보다 나를 더 잘 아는 건 알고리즘이 아닌가 생각도 해본다. 그게 참 무섭고 섬뜩하다.
TF- IDF
TF: 단어 출현 빈도
IDF: 문서 출현 빈도의 역수
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정말 도움이 되는 정보를 얻었다.
바로 TF- IDF! 이는 해당 문서에 많이 출현할수록, 다른 문서에는 적게 출현할수록 TF- IDF 점수가 커짐을 의미하고 점수가 클수록 알고리즘의 선택을 받을 수 있다는 것이다. 단어 선택을 할 때 무턱대고 한 단어를 많이 사용하는 게 아니라 단어와 비슷한 다른 키워드, 그리고 그게 다른 문서에서는 잘 드러나지 않아야 한다니… 알고리즘에 지배를 당하기는 쉽지만 뽑히기는 어렵다는 것을 느꼈다.
챗봇 이루다는 왜 2주 만에 서비스를 멈췄을까?_285
이루다보다는 심심이가 더 익숙한 나지만 이루다가 나오고 난 뒤에 발생했던 사건에 대해서는 잘 알고 있다. 이루다는 2020년에 발표된 챗봇이다. 인간이 질문을 했을 때 인공지능이 입력된 규칙 속 문장들을 엄선해 이에 맞는 대답을 도출해 내는 시스템이다. 심심이가 여기서 그쳤다면 이루다는 조금 더 나아갔다. 바로 딥러닝 기술을 활용한 것이다. 딥러닝 기술을 통해 더 자연스러운 대화가 가능해졌으며 표현 또한 인간과 비슷하게 할 수 있었다. 바로 그것이 문제였다.
이루다는 정보 수집 과정에서 이용자의 개인적 대화까지 수집했다. 그래서 불특정 다수가 나눈 대화 일부가 답장 형태로 공유되기도 했고 심지어 이름, 주소까지도 공개가 되면서 개인정보보호법을 위반했다. 이는 우리가 꼭 생각해야 할 점이다. 딥러닝 기반으로 자연스러운 대화 가능? —> 어떻게 얻어진 정보이며 동의가 있었을까? 개인 정보는 포함되었나? 이를 소비할 우리뿐만 아니라 기업에서도 꼼꼼하게 체크해야 할 사항이다.
그리고 이루다 진행에 차질이 있었던 큰 문제 중 하나는 ‘인간’이다. 20대 여대생이라는 컨셉을 잡은 이루다를 향한 사람들의 발언이 문제가 되었다. 인간을 혐오하는, 소수자에 대한 편견이 드러난 대화가 공개된 것이다. 그리고 그녀를 향한 수많은 성적인 농담 또한 큰 문제가 되었다. 기술이 발전하는 것에 비해 아직 인간은 성숙해지지 못한 것 같다는 생각이 든다. 따라가지는 못하더라도 기술을 악용해 재미를 보는 일은 없어야 하지 않을까.
용어집_416
모르는 단어가 많아서 시작하기 어렵다면? 그런 걱정은 넣어두어도 된다. 친절한 용어집까지 포함된 책이니!
처음에 말했던 메케니컬 터크부터 세바스찬 스런, 코볼 등 책 속에 나온 용어들이 2-3줄로 정리되어 있다. 정말 비전공자를 위한 배려가 아닐 수 없는데 1-9장까지 순서대로 나와있기 때문에 각 장을 다 읽고 난 다음에 한 번씩 읽어보는 것을 추천한다.