AI가 쉬워지는 최소한의 수학
저자 : 이동준
출판사 : 지상의책(갈매나무)
출간 : 2026.02.10
장르 : 과학 > 수학
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인공지능을 이해하려면 수학적 사고를 이해해야 한다.
요즘 우리는 하루에도 여러 번 인공지능을 사용합니다.
모르는 게 생겼을 때, 이전같으면 네이버를 여는 게 수순이었지만 지금은 자연스레 GPT를 열곤 합니다.
심지어 검색을 넘어 글을 쓰거나 영화를 추천받거나 번역을 할 때도 자연스럽게 AI의 도움을 받죠.
하지만 한 번쯤 이런 생각이 들기도 합니다.
인공지능은 도대체 어떻게 작동하는 걸까?
왜 이런 답을 내놓는 걸까?
간밤에 읽은 『AI가 쉬워지는 최소한의 수학』은 바로 이 질문에서 출발하는 책입니다.
이 책은 인공지능을 많이 사용하는 방법을 알려주기보다 인공지능이 왜 그렇게 작동하는지를 수학으로 설명하는 책입니다.
AI 시대에 다시 떠오르는 수학
인공지능이 발전하면서 사람들은 이제 코딩이 가장 중요해졌다고 종종 말합니다.
하지만 이 책은 조금 다른 이야기를 합니다.
인공지능을 이해하는 가장 핵심적인 언어는 수학이라는 것입니다.
챗봇이 문장을 이해하는 방식, 넷플릭스가 취향을 분석해 추천하는 알고리즘, 자율주행차가 도로 위 장애물을 인식하는 원리까지 그 중심에는 벡터, 행렬, 확률, 함수 같은 우리가 학교에서 배웠던 수학 개념이 자리 잡고 있습니다.
이 책이 흥미로운 이유는 이 익숙한 수학이 어떻게 인공지능의 핵심 원리로 연결되는지 차근차근 설명한다는 점입니다.
챗GPT는 어떻게 말을 이해할까
…… 텍스트 데이터를 처리하는 두 가지 핵심 수학 도구가 있습니다. 첫 번째는 '벡터'를 이용해서 단어와 문장의 의미를 수치로 표현하는 방법이고, 두 번째는 '확률'을 이용해서 언어의 패턴과 다음에 올 단어를 예측하는 방법입니다. 벡터는 단어들 사이 복잡한 관계를 기하학적으로 표현해주고, 확률은 언어의 불확실성과 다양성을 수학적으로 모델링해 줍니다.
책의 초반부에서는 챗봇의 작동 원리를 설명합니다.
우리가 사용하는 언어는 감정과 뉘앙스가 섞여 있지만 컴퓨터는 그 모든 것을 숫자로 바꾸어 이해합니다.
단어와 문장을 좌표처럼 표현하는 벡터, 다음에 등장할 단어를 예측하는 확률 개념을 통해 AI가 문장을 이해하는 구조를 설명합니다.
그렇다보니 평소에는 막연하게만 느껴졌던 인공지능의 언어 모델이 수학적 원리로 풀리는 순간 기술이 조금 더 현실적인 모습으로 다가왔습니다.
추천 알고리즘, 취향의 수학
추천 시스템의 역사는 꽤 오래되었습니다.
1990년대 중반부터 인터넷 사용이 보편화된 시기부터 시작되었는데 검색 엔진이 정교하진 않아 이용자들이 일일이 정보를 찾아야 하는 번거로움이 있었습니다.
이후 개인의 취향을 반영한 맞춤형 추천으로 발전해나갔고 이 혁신을 이끈 선구자가 바로 아마존입니다.
단순할 수 있는데 예를 들자면, 이용자들이 해리포터 1권을 구매한 뒤 시리즈별로 사는 것이 파악되면 신규 이용자가 그 책의 첫번째 책을 사면 나머지 시리즈도 추천하는 식이었습니다.
이는 아마존의 매출을 크게 증대시켰고 다른 전자상거래 사이트들도 앞다투어 비슷한 시스템을 도입하였습니다.
저는 운이 좋아 컴퓨터를 좋아하고 잘 다루는 삼촌 덕분에 유치원 때부터 컴퓨터를 만져볼 수 있었습니다.
초등학교 때는 본체를 조립할 수 있을 정도였죠.
미국 드라마에서 그런 장면이 있었습니다.
'우리 아이가 4살이 되면 당신보다 아이패드를 더 잘 다룰 수 있게 될 걸?'
근데 저만 보더라도 그 말이 맞지 않나 싶습니다.
이야기가 잠시 옆으로 흘러갔는데.. 이렇듯 저는 수학과 연결시켜 설명한 추천 알고리즘 부분이 제일 흥미로웠습니다.
현재 넷플릭스, 웨이브나 다른 플랫폼들을 이용하다 보면 우리의 취향을 파악한 뒤 앞쪽으로 배치해 클릭을 유도하곤 합니다.
이들은 어떻게 개인의 취향을 파악할 수 있는 걸까요?
책에서는 이를 행렬 분해라는 수학 개념으로 설명합니다.
수많은 사용자와 콘텐츠 사이의 패턴을 분석해 비슷한 취향을 가진 사람들의 데이터를 연결하는 방식입니다.
덕분에 우리는 가끔 '엇, 이건 내 스타일인데?'라는 감탄사와 함께 추천을 받게 됩니다.
자율주행차 그리고 인공지능의 눈
또다른 하나는 바로 자율주행자입니다.
운전대에서 손을 내려놓은 채 자율주행하는 모습을 찍은 숏츠를 한 번 본 적이 있습니다.
그렇다면 자율주행차는 도로에서 장애물을 어떻게 구별할까요?
자동차가 도로 위 사람과 사물을 구별하는 과정 역시 복잡한 공학 기술 이전에 수학적 계산 구조에서 출발합니다.
이미지를 숫자로 바꾸고 행렬 연산을 통해 특징을 추출하는 방식은 AI가 세상을 인식하는 방법을 보여줍니다.
이런 설명을 따라가다 보면 인공지능이 단순한 마법 같은 기술이 아니라 논리적 구조 위에서 작동한다는 사실을 이해하게 되죠.
간밤에 읽은 책, AI가 쉬워지는 최소한의 수학
챗GPT와 제미나이의 등장 이후, 우리가 AI를 사용하는 빈도는 눈에 띄게 늘어난 것이 사실입니다.
저 역시 학부 시절에는 경영과 마케팅 사이에서 진로를 고민했습니다.
그러다 급속도로 성장하는 기술 흐름을 보며 막학기 때부터 C언어와 자바를 시작으로 코딩 공부에 뛰어들었습니다.
말 그대로 맨땅에 헤딩이었습니다.
울면서 공부했던 기억이 아직도 생생합니다.
그때는 막막하기만 했지만 지금은 챗GPT와 제미나이는 물론 다양한 AI 앱을 직접 사용하며 공부하고 있습니다.
아마 앞으로도 계속 이렇게 배우며 따라가야 하지 않을까 싶습니다.
AI 기술은 지금도 빠르게 발전하고 있으니까요.
이 책을 읽으며 가장 인상적이었던 점은 수학을 다시 보게 만들었다는 것이었습니다.
학교에서 배운 수학은 종종 시험을 위한 계산 문제처럼 느껴지기도 합니다.
하지만 인공지능이라는 맥락 속에서 바라보면 수학은 세상을 설명하는 하나의 언어처럼 보입니다.
저는 뼛속까지 문과라 수학과는 거리가 먼 사람이지만, 잊지 않기 위해 수학 요약본을 격주로 읽으며 조금씩 다시 익히려 노력하고 있습니다.
이처럼 인공지능이 점점 우리의 일상 속으로 들어올수록 단순히 기술을 사용하는 것을 넘어 그 원리를 이해하려는 태도도 점점 중요해지지 않을까 싶습니다.
『AI가 쉬워지는 최소한의 수학』은 인공지능의 작동 원리를 조금 더 이해하고 싶은 사람들에게 좋은 출발점이 되어 주는 책입니다. 꼭 읽어보세요.･ﾟﾟ✧
이런 분들에게 추천합니다!
AI와 데이터 기술에 관심 있는 분
인공지능의 원리를 기초부터 이해하고 싶은 분
수학이 실제 기술과 어떻게 연결되는지 궁금한 분
『AI가 쉬워지는 최소한의 수학』은 복잡한 수식을 앞세우지 않으면서도 인공지능의 핵심 구조를 차분하게 설명하는 책입니다.
AI 시대를 살아가는 지금, 수학이 왜 중요한 언어인지 다시 생각하게 만드는 흥미로운 교양 과학서였습니다.
