[서평]교양으로서의 인공지능

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

<이 글은 출판사로부터 도서를 제공받아 작성했습니다>

아무래도 영화를 좋아하는 한 사람으로 AI는 역시 영화다.

스티븐 스필버그의 ET부터 우린 항상 미지를 동경해 왔고, 그 결과 로봇이라는 개념을 창출했다.

무려 70여년전, 1950년대 이미 로봇에 관한 과학적 호기심을 키워오고 있었다. 인간의 역할을 대신하는 로봇에 관한 상상력과 호기심으로 우린 꾸준히 연구를 거듭해 오고 있다. 

그러한 결과론적으로 이제는 인간의 뇌에 해당하는 인공지능에 관한 현실화된 결과물이 나오고 있는 상황에 이르게 되었다.

사람을 대신할 인공지능의 도입판(?)이 나왔다.

책은 비즈니스 리더를 위한 AI활용법이란 부제가 있다.

제목은 [교양으로서의 인공지능]

이상진 지음. 시크릿하우스에서 펴냇다.

짧막한 출판사 책 소개가 표지에 있다.

[뉴 노멀 시대를 이끄는 인공지능의 힘]

인공지능 알고리듬의 기초 원리와 적용 사례, 활용 방안까지. 

디지털 변혁의 시대를 살아가는 현대인의 필수 교양 지식.

지은이 이상진 한국표준협회장은 4차 산업혁명 시대, 디지털 트랜스포메이션을 위한 플랫폼과 전체 가치사슬(표준-인증-교육- 실증-빅데이터) 구축에 심혈을 기울이고 있다. 

이 책을 저술한 그는 인공지능이 가져올 거대한 변화에 대처하기 위해서는 기업 임원, 공무원, 언론인, 정치인 등 비엔지니어들도 인공지능의 효용에 대한 학습을 해야 한다고 강조한다. 

4차 산업혁명과 디지털 경제로의 전환이 진행되고 있는 상황에서 인공지능과 기계학습에 대한 소양을 갖추지 않으면, 분야를 막론하고 경쟁력을 잃고 한계 상황에 부딪힐 것이라고 확신하기 때문이다. 

그는 고려대 경영학과 학사, 서울대 대학원 행정학 석사, 오하이오주립대 대학원 행정학 박사를 받았다. 

1988년 제32회 행정고시 합격 후 정보통신부 소프트웨어진흥과장, 통신이용제도과장, 기획총괄과장, 대통령실 방송통신비서관실 행정관, 제53대 충청체신청장, 국무조정실 산업정책국장, 국가기술표준원 적합성정책국장, 산업통상자원부 통상협력국장, 투자정책국장, 대변인, 통상교섭실장을 지냈다. 

저서로 21세기 교양으로서의 블록체인에 대해 다룬 블록체인마스터 있다. 

원래 표지를 보고 기대한 이야기는 인공지능을 교양으로 어떻게 쉽게 설명하고, 일반 독자들에게 이해하도록 다가설까?, 물론 서두에 설명한 "비지니스 리더를 위한 AI활용법"를 간과한 내 탓이다.

정말 교양은 정말 대학시절 공부하면서도 느꼈지만, 정말 쉽지 않는 단어다.

일단 잠시 목차를 소개하자면, 

이 책은 전체 11장으로 구성되어 있다.

제1장. 뉴노멀, 인공지능이 온다

코로나19로 인한 거대한 변화

왜 인공지능을 이해해야 하는가?

인공지능 시대, 기업의 적자생존

제2장. 인공지능이란 무엇인가?

인공지능의 탄생

인공지능의 역사, 빙하기를 넘어서

제3장. 어떻게 기계학습으로 인공지능이 가능할까?

데이터를 습득, 예측하고 문제를 해결한다

지도학습, 답을 안다

비지도학습, 답을 모른다

강화학습, 보상을 통해 답을 찾는다

제4장. 인공지능 알고리듬 쉽게 이해하기

최적의 회귀선을 추적한다

오차를 최소한으로 줄이는 경사하강법

분류 방식의 기계학습

질문을 통해 예측치를 찾는 의사결정트리

중첩된 필터로 연산하여 정확도를 높이는 합성곱 신경망

제5장. 센서 데이터를 이용한 인공지능

외부 환경의 다양한 정보를 활용한 상황 예측

엄청난 양의 데이터를 단순하게 구분한다

제6장. 텍스트 언어처리 인공지능

텍스트를 활용한 자연어 처리 학습

텍스트 자연어 처리는 어느 분야에 쓰일까?

제7장. 음성인식을 활용한 인공지능

말하는 의미를 파악하고 결과를 예측한다

다양한 모드를 이용한 언어 처리

사람의 목소리로 출력한다

제8장. 거래 데이터를 활용한 인공지능

거래에서 발생한 데이터로 학습한다

금융 분야에서 더 활발한 인공지능

성공과 실패, 관계 데이터를 기반으로 분류한다

소비자 선호의 역동성을 탐지한다

사회와 자연재해 위험을 조기 경보한다

제9장. 인공지능에게 데이터란?

빅데이터와의 상관관계

가치 창출 메커니즘

학습에 사용되는 데이터

확장성, 역동성, 설명력을 갖춘 데이터 관리

데이터를 확보할 때 고려해야 할 사항

제10장. 인공지능으로 경영하라

인공지능을 활용한 제품 개발과 조직 운영

어떻게 실제 업무개선에 적용할 수 있을까?

제11장. 인공지능과 인간이 만드는 미래

설명력이 더해진 인공지능의 등장

알고리듬의 편향성

개인정보를 침해하거나 무단으로 도용한다면?

인공지능이 인류의 종언을 가져올까?

통제 불가능한 디지털 독점

고용은 줄고 직업이 사라진다?

이렇게 알차게 구성된 인공지능의 도입서는 솔직히 일반독서를 즐기는 사람이라면, 인문계를 졸업하고, 과학과 수학, IT기기에는 관심이 없었더라면 조금 흥미를 떨어뜨릴지도 모르겠다.

물론, KT기가지니를 알고 있다면, SK텔레콤의 T맵으로 길 찾기를 도와주는 NUGU, 지니, 등등 수 많은 일상생활속에 이미 인공지능을 활용하고 있는 기업들이 많다.

책에서도 잠시 소개(?)하고 지나가는 이세돌과 구글 알파고의 대결은 정말 세기의 대결로 이목을 집중시킬만 하다.

물론, 인간의 재능적 한계를 넘어선 컴퓨터의 자연어처리영역으로 활용한 인공지능 신경섬유망으로 예측하는 미래의 자연어구사하는 팁페이스를 활용한 내 모습을 그대로 재현하는 쌍둥이가 태어날지도 모른다.

일반적인 생각에 인공지능을 다루는 책들은 읽기 쉽지 않다가 현실이고, 또 그렇게 생각하는 게 맞는 것 같다. 저자의 무궁한 내공(?)덕분인지, 책에 실려있는 내용의 무게는 실로 가볍지 않다.

인공지능 전반과 세부 기술, 인공지능 응용사례, 기능에서 인공지능을 도입할 때 고려한 사항을 살펴볼 수 있다.

데이터를 처리하는 방식으로 센서 테이터, 텍스트 데이터, 음성인식과 거래 데이터 등 인공지능의 무한한 기술적 확장과 응용사례는 앞으로 더욱 이어질 것이다.

서두에서 살펴보는 이야기들이 인공지능의 전반적 현황과 개별 기술이 나열되기 시작하면서 머릿속이 하애져 온다. 이유는 설명에서 나온 수학적 수식들과, 전문적인 용어들이 낯설고, 개념이해가 안되기 때문이다.

이건 순전하게 내가 능력이 부족한 까닭이다. 

인공지능의 응용사례들은 매우 흥미롭다. 이미 기업들은 활용하는 기술들이다. 아마존, 이베이, 제록스는 물론이고 어쩌면 알고리즘으로 추천영상을 띄우는 너튜브 역시 이런한 방대한 사용자 데이터를 축적하고 이를 활용해 매칭정보를 제공하는 게 아닐까?

구글에서 검색어로 입력한 단어는 틀림없이 다음 검색에서 꼭 광고형태로 보여주는 현상이 바로 인공지능을 활용한 추천광고가 아닐까 싶다.

인공지능에 관한 책들이 무수하게 쏟아져 나오고 있지만, 이 책에서 살펴보는 통찰론적 이야기들은 충분히 관심있게 지켜봐야하고, 또 우리가 일상에 활용한 사례들처럼, 앞으로 더욱 교양과 상식을 높일 수 있도록 두고 두고 곁에 봐야할 책인듯 싶다.

인공지능에 관심있는 독자라면, 전문용어들은 익숙할 것 같다. 앞으로 인공지능에 관한 취업이나, 활용을 앞둔 기업인들이 살펴보면 좋은 책이다.

인공지능이 열어줄 앞으로의 미래사회가 조금이나마 이 책을 통해 앞장겨 지길 바래본다.

<이 글은 출판사로부터 도서를 제공받아 작성했습니다>