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

과거 컴퓨터프로그래밍을 배울때는 대부분의 교육방식이 코드를 무조건따라치고 현업에 들어가서 선배들에게 혼이 나면서 조금씩 이해를 하는 거였습니다. 어쩌면 인공지능도 비슷한 측면도 있죠. 남들이 개발해놓은  라이브러리를 붙여서 사용하는 방법이기때문입니다. 하지만 인공지능의 역사도 이제 80년이 가까워지고  깊이도 머신러닝, 딥러닝 등으로 촘촘해지고  그것끼리 융합도 빈번해졌습니다. 이제는 구조와 개념을 명확히 아는 것이 중요합니다. <인공지능 구조원리 교과서>는  인공지능이 왜  자동화기계와 다른지, 용어부터 역사, 인공지능의 분류, 최근 인공지능의 획을 그은 대규모언어모델과 앞으로 닫칠 인공지능의 미래까지 살펴봅니다. 

저자는 송경빈 한국지능정보사회진흥원 인공지능융합본부 AI융합확산팀 수석연구원입니다. 한국지능정봇회진흥원을 공부해봐야겠습니다. 분과가 엄청많은 곳인듯합니다. 그래스 홈페이지를 가보니 스마트빌리지사업추진이 담당업무셨습니다. 인공지능에 관심있는 분들은 이곳에 자료요청을 하심좋을 듯합니다. <데이터과학과 머신러닝>이라는 고등학교교과서 저술에도 참여하신 ICT경력20년차이십니다. 

인공지능이란 '자기 주체성을 가진 어떤 존재'라는 개념이라고 합니다.  즉 인간의 지적능력을 인공으로 구현하는 거죠.  인공지능의 연구의 초기는 1958년 퍼셉브론이 나온후였고 한계에 부딛치자 겨울이 왔고 1980년 다층퍼셉트론이 나오고 전문가시스템이 나온후에 다시 꽃이 피웠다가  다시 암흑기를 맞았습니다.  1990년대 다시 살아나가다 GPU가 만들어지고 딥러닝이 나오고 알파고쇼크 그리고 2022년 겨울 챗GPT가 나오면서 인공지능은 현재 대세가 되었습니다.  아직까지는 인공지능에서 전처리라는 귀찮은 작업이 있지만 이 작업시간도 줄이고 있는 것이 인공지능인점이 놀랍습니다. 대표적인 것이 데이터분석인데 이 작업도 머신러닝의 영역으로 들어가고 있다고 합니다.  머신러닝을 이루는  수학적 토대(일차함수, 가설식,선형회귀 등) 등도 포함되어 있습니다.  이 책을 보면서도 인공지능이 수학을 기반으로 하고 있음을 깊이 느끼게 됩니다. ㅠㅠ

이미지 인식의 CNN과 자연어처리 초기 모델 RNN을 이해시킵니다.  기계학습의 기본구조는 지도학습, 비지도학습, 강화학습입니다. 이 개념들이 쉬운 개념이 아닌데, 고등학교교과서를 만든 분이셔인지 칼러 그림과 도표등을 사용하여 간략하게 명확히 설명해주십니다.  강화학습은 알파고학습에도 사용한 개념으로 유명한데요 아타리게임, 딥러닝자동차는 QR코드로 영상을 보도록해서 책의 한계를 넘어서서 설명을 해줍니다.  그리고 최근 이슈도 반영해서 챗GPT에 대해 큰 비중을 두고 설명합니다. 오픈AI와 구글 제미나이와의 비교, 사람말(자연어)을 처리할 때 문장을 토큰으로 쪼개는 인덱싱방식, 워드 인베딩 즉 숫자화 방식도 설명합니다.  한번읽어서 이해될 개념은 아니고 여러책을 보면서 개념을 알아야 합니다.  그리고 챗GPT의 가장 큰 개념인 어텐션과 트랜스포머를 이해해야 하고 놀랍게도 오픈AI에서 치고나왔지만 모두 구글 개발자가 개발한 개념들이죠. 

앞으로 현재도 테슬라에서 개발중인 휴머노이드가 정말 2000만원대에 출시되면 일상을 로봇과 함께 하게 되겠죠. 그때는 인간은 정말 뭘~~~할까하는 생각이 듭니다.  요즘 AI미디어를 보면 개발자가 없어질거라고 합니다. 그러면 거대한 인공지능의 능력을 뽑아사용하는 API를 이용해서  인간들의 생산력을 높이는 작업이 인간이 할수있는 영역이 될겁니다. 이를 위해 인공지능개념을 확실히 익히고 AI를 활용할 수있는 능력을 배양해야 할겁니다. 이제 파이썬같은 언어를 직접 익히기 보다는 프로그램 활용법에 포커싱을 해서  생존을 할수있는 인간의 능력을 배양해야 할겁니다.  기본소득달라고 데모나 하지 않을려면은요.

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.