잠들지 않는 토끼

잠들지 않는 토끼 - 1등 기업을 만드는 기계 뇌의 비밀
가토 에루테스 사토시 지음, 이인호 옮김 / 한즈미디어(한스미디어) / 2018년 10월

The age of cyber brains

1등 기업을 만드는 기계 뇌의 비밀

리뷰어스 클럽의 소개로 출판사로부터 책을 제공받아 주관적으로 작성한 글입니다

우리는 지금 자동차가 스스로 달리고, 히트 칠 노래를 기계가 발굴하고, 의사를 대신해서 기계가 진단을 하고, 할리우드 영화의 배역과 줄거리를 기계가 수정하는 시대에 살고 있다.

오늘날 인류는 역사상 처음으로, ‘생각하는 일’ 자체를 기계가 대신한다는 혁명적인 변화를 겪고 있다. 필자는 이를 산업혁명에 비견할 만한 ‘기계 뇌의 시대’라고 부른다.

‘딥 러닝의 시대’나 ‘인공지능의 시대’가 아니라 ‘기계 뇌의 시대’라고 부른 이유는, ‘역직기 혁명’이나 ‘증기기관 혁명’이라고 부르지 않고 산업혁명이라고 부르는 것과 같은 이치다.

이솝 우화 ‘토끼와 거북이’에서 토끼는 방심하며 걸음을 멈췄지만, 알고리즘은 방심하지도 않고 지치지도 않으므로 사람이 자는 사이에도 계속 자동으로 개선을 해 나갈 수 있다.

데이터를 집약할 수 있는 플랫폼과, 그 데이터와 알고리즘에 따라 자동으로 개선이 이루어지는 시스템을 갖춘 기업의 사례를 다룬다. 그러한 기업은 대단히 진화 속도가 빠르기에, 이른바 잠들지 않는 토끼라고 할 수 있다. 잠들지 않는 토끼와 경주하면 거북이는 절대 이길 수 없다.

저자는 기계학습이라는 새로운 무기를 활용하기 위해 우선 기계 학습의 본질을 이해해야 한다고 주장한다.

이 책은 미래가 아니라 지금 이미 일어나고 있는 사실에 관해 쓴 책이다.

★기계 뇌는 언뜻 보기에 대단히 복잡하고 어려운 처리를 하는 것 같지만, 할 수 있는 기능은 오직 세 가지이다. 가시화, 분류, 예측

1. 가시화-데이터를 인간이 감각적으로 파악할 수 있는 형태로 가공하거나 번역하는 기능

-혼다기연공업의 인터내비: 기존 교통 정보는 차의 흐름을 거시적으로만 파악할 수 있으나, 인터내비는 각 차의 개별적인 거동을 파악할 수 있다는 점 때문에 도로 행정 분야에서 특히 유용하게 쓰일 수 있다.

-고마쓰제작소의 콤트랙스: 원래 건설용 중장비의 위치 파악부터 시작했지만, 현재는 가동 상황 가시화, 보수 점검 효율화, GPS를 통한 자동 운행 등 여러 방면으로 진화했다.

-조지루시마호빙의 아이포트

-히타치제작소의 비즈니스 현미경

2. 분류-성질이 같은 것과 다른 것을 구별하는 기능, 방대한 데이터 중에서 원하는 것이 있는지 판단하는 일을 기계에게 맡기려는 시도.

-페이팔의 부정 검출

-후지필름과 앤섬의 암 분류

-파친코와 카지노 산업의 얼굴 인식 기술

3. 예측-과거를 바탕으로 미래에 어떤 일이 일어날 확률이 얼마나 되는지 계산하는 기능

-에파고긱스의 영화 흥행 예측

-아마존과 라쿠텐의 구매 예측과 추천

-휴렛 팩커드의 사원의 퇴직 가능성

-클라이미트와 프로그레시브의 보험

★기계 뇌를 만들 때 생각해야 할 사항들 [ABCDE 프레임워크]

A=Aim(목적) 이 기계 뇌가 무엇을 이루어야 목적을 달성했다고 할 수 있는가

B=Brain(기계 뇌의 종류) 이 기계 뇌는 어떤 알고리즘을 사용하나

C=Coding/construction(프로그래밍 작업, 구현) 이 기계 뇌의 프로그램과 서버 구성은 어떤 식으로 되어 있는가

D=Data(데이터 선정 및 정비) 이 기계 뇌는 어떤 데이터를 학습해서 판단하는가

E=Execution(실행) 이 기계 뇌를 실제로 어떻게 사용하고 운영할 것인가

기계 학습에 관한 수많은 저서를 낸 드류 콘웨이는, 진정으로 유능한 데이터 과학자는 엔지니어링 능력, 통계수학 지식, 실무 경험이 있어야 한다고 주장했다. 그러나 이 모든 능력을 갖춘 ‘진정한 데이터 과학자’를 찾기란 거의 불가능하다.

대신 필요한 세부 능력을 지닌 여러 팀원을 모아 똑같은 용어를 사용하며 대화함으로써, 유기적으로 움직이는 하나의 팀이 되도록 해야 한다고 저자는 주장한다.

여러 기업들의 실제 케이스들과 운영과정에서 나타날 수 있는 문제점에 대한 충고, 데이터과학자가 되기 위해 공부해야할 과제 등등 저자의 애정 어린 조언들이 숱하게 등장한다.

항상 학생들과 생활하는 나에게는 어려운 내용들이 등장했지만, 비즈니스 현장에 계신 분들에게는 꼭 필요한 책이라 생각된다.

세상의 변화의 방향이 확인이 된 이상 그 방향을 무시하고 살 수는 없다.

데이터 과학이 새로운 무기인 이상 피해 가는 것은 좋은 대응방법이 아니다.

기계 뇌가 주축이 되는 산업의 변화에 유연하게 대처할 수 있는 공부가 필요한 때이다.