비전공자가 읽어 본 정보 교양서

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

디지털 세계와 인공지능의 현황에 대해서 읽고 배워도 잊는 게 더 많지만 계속 읽어본다. 이 책은 소재와 주제는 유사해도 내용은 이전 책들과 다를 것이란 기대가 있다. 연구와 산업이 밀착되었다고는 해도 학자의 글과 현장 전문가의 글은 달라야 하니까.

저자는 카카오의 챗봇, 다음의 검색엔진을 개발하고 현대자동차 AI팀 리더로 일하는 인공지능 엔지니어다. 이론과 수식 대신에 활용 중인 AI 이야기와 300컷 넘은 그림이 좀 더 흥미로운 건 사실이다. 일러스트레이터도 개발자였던 IT전문가이다.

원리를 잘 아는 사람의 글과 그림은 역시 간명하다. 스마트 스피커에 날씨를 묻거나, 유튜브와 넷플릭스가 추천하는 영상들을 보는 일이 없는, 일상에서 인공지능 기술을 가능한 멀리 하고 사는 독자이니 더 잘 보일 지도 모를 일이다.

물론 전혀 이용 안하고 자력 자연인으로 사는 건 아니다. 목차를 보고 구글 검색, 네이버 파파고, 내비게이션, 유튜브 알고리즘 등등 여러 분야들 중에서 자신이 관심 있는 것들의 AI 기술 원리를 고른 후, 아주 친절하게 설명된 내용을 재밌게 읽어 보시길!

기술 파트는 공부한다는 기분으로 읽고 역사와 뒷이야기는 재밌게 즐겼다. 젯밥 유형의 독서가 되었나 싶기도 하다. 가장 놀란 내용은 1770년 - 오타가 아니다 - 18세기에 인간을 이긴 최초의 체스 기계, 메케니컬 터크의 존재였다. 거칠게 번역하면 ‘오스만 제국의 기계인간’ - 이다.

더 놀라운 일은 그 다음의 내용이다. 스포일러 방지와 이 책의 재미를 망치지 않기 위해 내용을 밝히진 않겠다. 기계인간에 대한 진실을 알고 나는 오히려 마음이 편해졌다. 내가 알고 있는 1770년이 다시 과학사에 자리 잡는 기분이다.

그런데 1980년대에 이미 머신러닝Machine Learning이 시작되었다니... 영화 <터미네이터>는 상상에 기반을 둔 것이 아니라 현실 반영이었단 생각을 한다. 즉 40여 년 동안 기계는 무수한 변칙을 포함한 데이터를 학습하며 강력해졌다.

현재 의미 있는 방식은 우리에게도 익숙한 딥러닝Deep Learning이다. 구글은 이 영역에의 투자와 성과에 있어 큰 성공을 거둔다. 기술의 원천 기술자들을 모두 흡수하고 막대한 투자비용 - 7000억 - 을 들여 ‘알파고’를 출시한다. 시가총액은 천문학적으로 - 58조원 - 늘었다.

그나저나 야후yahoo를 좋아하고 익숙하게 사용하는 나는 구글에 밀린 사연도 재밌게 읽었다. 야후의 디렉터리 편집을 사람이 직접 했다니... 엄청난 업무량과 대응 속도에 괴로웠겠단 생각을 한다. 부디 무사히 잘 살고 계시길!

많은 분야와 내용 중에도 기계언어는 무척 흥미롭다. ‘기계번역’이란 용어 자체는 1949년에 등장했다고 한다. 지금에야 일상적인 일일지도 모르지만, 나도 젊은(?) 시절, 심층 문법 관련 학회에서 정확한 번역이 정말 가능한 일인가를 논의한 시간이 있었다.

내가 궁금한 신경망 기반 기계번역 체계는 2010년부터 활용되었다. ‘문장을 단어처럼 통째로 번역하는 일’인데, 번역이 더 자연스러워진다. 물론 이것이 가능한 이유는 1950년대부터 축적된 방대한 데이터의 확보이다. 기계번역은 문장 내 중요 단어를 강조하는 단계에 이르렀다고 한다.

과학교양서인 책들은 많다. 비전문가라도 읽다보면 수위나 수준의 파악 정도는 가능해진다. 이 책은 비전공자 독자인 내 기준에서는 무척 충실하고 친절한 정보가 풍성한 교양서이다. 기초적인 기술 정보가 머릿속에 자리 잡아 가는 느낌이다. 무척 재밌게 읽었다.