[알라딘서재]그림으로 배우는 AI

그림으로 배우는 AIｌ마이리뷰

그림으로 배우는 AI

코로나 2년차인 2021년에 인공지능과 관련된 분야와 지식에 다소 강제적(?)으로 관심을 갖게되었다.

관련 지식을 처음 동여상과 텍스트로 접했지만, 딱히 이해가 되지 않다가

코딩을 통해 머신 러닝을 직접 경험하고나서야 관련 개념들이 이해가 되었다.

그리고 더 넓게 인공지능과 관련된 지식과 분야를 넓혀가고 있다.

인공지능과 관련된 인물로 앨런 튜링이 있다.

그는 어릴적부터 뛰어난 두뇌로 활약하였는데 인공지능을 판별하는 튜링 테스트를 제안하였다.

그리고 제2차 세계 대전에서 독일군의 '애니그마'를 해석하는 놀라운 능력을 보여주었다.

그외에도 많은 논문과 업적을 남기며 '컴퓨터 과학의 아버지'라 불린다.

(그의 생애는 업적에 비해 그리 빛나지는 못한 것 같다. 궁금하면 검색~)

인공지능은 공부하면 할수록 통계학, 수학에 대한 높은 이해를 요구한다.

(컴퓨터 과학도 어려운데 통계학, 수학이라니..)

그만큼 많은 기술이 집약된 것이 AI일 것이다.

역자(譯者) 도 인공지능을 제대로 배우려면 정보과학, 통계학, 수학에 대한 지식이 요구된다고 한다.

그렇다해도 인공지능을 사용하는데는 문제가 없다.

나는 데이터 처리에 대한 약간의 지식이 있어 이론들이 '이렇게 활용되는 구나'하며 읽었다.

그리고 다양한 분야에서 적용되어 사용되는 사례들과 그로인한 문제점들에 대한 이야기가 이어진다.

인공지능에 대한 논의를 학생들과 해보면

일반적인 찬·반, 긍정·부정에 대한 이야기가 이어진다.

결론은 가보지 않은 미래, 정답은 없다로 결론낸다.

나의 인공지능에 대한 생각은 배워야 한다는 것이다.

수많은 목적의 인공지능이 있고, 또 만들어 질것으로 예측되어지는데

결국 인간의 의도(목적한 바)대로 만들어질 것이다.

그렇기에 무작정 사용하기보다는 어떠한 의도로 만들어 졌는지, 또 이것이 어떤 데이터를 기반으로 하며, 어떤 기술이 적용되었는지에 대한 통찰(?)이 생긴다면 유튜브 알고리즘에 빠져 넋놓고 시간을 보내는 실수는 덜하지 않을까?

생각보다 인공지능이 역사가 길다. 우리나라가 1950년 6.25을 겪고 있을 때 저 멀리 서구에서 인공지능이 태동하고 있었다니 다소 놀라울 뿐이다.

책은 이론과 설명 1페이지에 이를 그림으로 표현한 1페이지로 구성되어 책의 제목이 #그림으로배우는AI 가 되었다.

확실히 글로 배우는 것 보다 그림이 더해지니 이해도가 높아진다.

앞으로 이어질 인공지능 사회는 그보다 더 길게 이어질 것이기에 한번쯤 관심을 가지고 진지한 호기심으로 다가가볼 것을 권하고 싶다.