교양으로서의 인공지능 - 비즈니스 리더를 위한 AI 활용법
이상진 지음 / 시크릿하우스 / 2020년 8월
평점 :
장바구니담기


제목만 보고 인공지능의 개념과 깊이까지는 아니어도 웬만한 정의와 용어는 다 이해할 수 있겠다고 생각하고 책을 열었습니다. 올해는 인공지능, 알고리즘, 빅데이터, 이런 이름만 들어봤던 분야를 읽어봐야겠어. 제목만 알고 있었던 터라 웬지 책을 펼치는 걸로 뿌듯합니다.

목차는 이미 보고 궁금했던 내용들이 쭉 나열되어 있으니 깔끔한 순서입니다.

코로나19로 인한 거대한 변화

인공지능 시대, 기업의 적자생존

인공지능의 탄생

데이터를 습득, 예측하고 문제를 해결한다

지도학습, 답을 안다

비지도학습, 답을 모른다

강화학습, 보상을 통해 답을 찾는다

외부 환경의 다양한 정보를 활용한 상황 예측

엄청난 양의 데이터를 단순하게 구분한다

말하는 의미를 파악하고 결과를 예측한다

사람의 목소리로 출력한다

거래에서 발생한 데이터로 학습한다

금융 분야에서 더 활발한 인공지능

성공과 실패, 관계 데이터를 기반으로 분류한다

소비자 선호의 역동성을 탐지한다

사회와 자연재해 위험을 조기 경보한다

빅데이터와의 상관관계

학습에 사용되는 데이터

확장성, 역동성, 설명력을 갖춘 데이터 관리

데이터를 확보할 때 고려해야 할 사항

인공지능을 활용한 제품 개발과 조직 운영

어떻게 실제 업무개선에 적용할 수 있을까?

설명력이 더해진 인공지능의 등장

소제목만 봐도 알 수 없는 지식이 마구 들어올 것만 같습니다. 그래그래, 궁금했어. 코로나19 이후에 도대체 어떻게 되는거야? 빅데이터를 어떻게 써야하는거야?

그러나 70페이지에서 막힙니다. 앗, 이게 뭡니까? 수학공식인가요? 난 문과출신인데, 이런 고차원적인 수식이 나오면 어떻게 합니까?

 

                                                     

우울해집니다. 한글이라면 이해를 할 수 있는데, 이런 복잡한 수식은 이해할 수가 없죠.

그럼 어떻게 해야하나?

그래도, 아무리 어려워도 책은 끝까지 읽어봅니다. 모르는 내용이 반이 넘어도 술술 넘어갑니다. 오히려 어렵기 때문에 더 빨리 넘어갑니다. 종이책이라 참 다행입니다. 페이지를 넘기다가 아까 뭔가 언급했었는데 하고 휘리릭 다시 앞으로 갈 수 있습니다. e북이었으면 그냥 계속 뒤로 넘어갔을 것입니다. 최신의 인공지능을 읽는데, 종이책이어서 더 보기 편하다는게 우습기도 합니다.

자, 20분만에 책은 다 읽었습니다. 내용은 10%도 이해를 못했습니다. 이제 어쩌지? 인공지능따위는 포기해버릴까? 그럴 수는 없죠. 저자가 무언가 이 분야를 깊게 파고 들어가서 연구한 성과를 책으로 내놨는데, 저도 뭔가 건지는 것이 있어야죠.

그런데 가볍게 읽으면서 나오는 그림이나 PT 자료들이 죄다 최신의 자료입니다. 이 책이 20년 8월에 나왔는데, 그림자료가 20년 7월 것도 있습니다. 흠. 뭔가 아는 걸 풀어놨는데 왜 이리도 뭔 소리인지 모르겠는걸까. 혹시 자신도 잘 모르고 아는걸 전부 집어넣어 하나로 만든게 아닐까? 그럴리는 없죠. 책이 출판되서 나오기까지 저자는 자신의 모든 걸 집어넣을테니까요.

다시 책을 살펴봅니다. 책 뒷면에 " 아마존, 구글, 알리바바는 유통이나 검색엔진을 넘어 클라우드, 금융, 자율주행차 제조, 음성인식 스피커 제조 등 역역을 무한대로 넓혀 가고 있다"라고 되어있습니다. 그렇구나. 급변하는 현실을 보고 세상이 이렇게 빨리 바뀌고 있어. 모르면 안돼 하는 느낌이 듭니다.

서문을 다시 한번 봅니다.

"나는 2019년 10월 22일, 센스타임 상해 지사에서 충격적인 현실을 목도했다. 2,800명 직원 중 2,500명이 인공지능 솔루션 개발엔지니어인 점도 놀라웠지만, 파이썬 프로그래밍을 기술한 중학생용 '인공지능입문'과 인공지능의 핵심 개념들을 수학적으로 기술한 고등학생용 '인공지능기초'를 중, 고등학교에서 교과서로 채택하여 매년 2천명에 가까운 고교생들이 현재 한국 석사과정 정도에서 배우는 인공지능 지식을 갖춘 채 졸업한다는 것이다." (중간부분 내마음대로 생략)

아. 충격적인 내용이구나. 이런 엄청난 현실을 보고 왔더니 저자가 마음이 급해서 인공지능의 모든 걸 담아서 교양으로 알려주고 싶었던거였구나. 책을 읽는 독자로서 저자의 다급한 현실인식에 부응해야겠구나 하고 두번째는 좀 편하게 읽기 시작했습니다.

그렇지. 내가 인공지능을 책 한권 읽는다고, 갑자기 구글 딥마인드의 알파고를 만들 수 있는 것도 아니고, 시리나 빅스비의 운영원리를 이해할 수 있는게 아니지.

흠, 인공지능의 역사가 이런건가. 음성인식이 데이타가 되는구나, 그렇지, 데이타에 레이블을 붙여야 써먹지. 몇가지 전혀 생각하지도 못한 정보도 많이 얻었습니다.

빅테이터로 영화의 관객수요를 예측한다. 감독, 출연진, 주제, 성수기, 비수기, 경쟁작품 상황, 예매 상황, 사전관객조사, 시사회 반응 등으로 예쌍 관객 수를 산출한다 (p186-187, 내마음대로 요약)

인공지능 콜센터의 경우 고객의 50%가 인공지능과 통화를 한다는 사실을 인지하지 못한 채 이루어지며, 365일 24시간 내내 고객의 콜을 5초 이내에 90%의 정확도로 해당 부서에 전달한다 (p207)

드만 삭스는 2016년 주식토자 방향을 조언하는 켄쇼를 도입했다. (생략) 켄쇼는 전문 애널리스트 15명이 4주 동안 분석해야 할 일을 수분만에 해결했다. 그결과 600명의 애널리스 중 598명을 해고했다. (p237)

옥스퍼드 대학교의 연구 결과 미국 직업의 47퍼센트가 성업적인 컴퓨터 애플리케이션으로 대체되어 사라질 위기라고 한다. (p239)

사실, 인공지능의 등장이 마차에서 자동차로 바뀌는 변화 정도로 생각했지만, 저자가 봤던 급변하는 현실을 같이 따라가보니 그정도의 변화가 아니라 (그시대에는 엄청난 변화였겠지만) 완전히 변신하는 혁명적인 변화의 시대가 된 것같습니다.

 


댓글(0) 먼댓글(0) 좋아요(0)
좋아요
공유하기 북마크하기찜하기 thankstoThanksTo