출판사로부터 도서를 제공받아 작성한 서평입니다.
《AI가 쉬워지는 최소한의 수학》은 인공지능을 이해하기 위해 꼭 필요한 수학의 범위를 현실적으로 제시하는 책입니다. 인공지능이 일상 기술로 자리 잡은 지금, 많은 사람들은 AI를 사용하면서도 그 내부 구조를 알지 못한 채 결과만 받아들이는 데 익숙해져 있습니다. 이 책은 그런 상황에서 인공지능을 둘러싼 막연한 거리감을 줄이기 위해, 우리가 이미 배워온 수학 개념을 다시 불러옵니다. 새로운 수학을 가르치기보다는 기존 지식을 다른 맥락에서 연결하는 방식으로 접근합니다.
책의 중심에는 벡터, 함수, 미분, 확률 같은 고등학교 수준의 수학 개념이 놓여 있습니다. 저자는 이 개념들이 인공지능 알고리즘에서 어떤 역할을 하는지 차분하게 설명합니다. 예를 들어 추천 시스템이나 예측 모델이 어떤 기준으로 판단을 내리는지, 학습 과정에서 오차를 줄이기 위해 무엇을 조정하는지 등을 수학적 언어로 풀어냅니다. 수식은 최소한으로 사용하고, 개념이 실제 기술로 이어지는 흐름을 설명하는 데 집중합니다. 덕분에 독자는 AI 기술을 하나의 블랙박스가 아니라 논리 구조를 가진 시스템으로 바라보게 됩니다.
또한 이 책은 인공지능을 이해하는 일이 전문가만의 영역이 아니라는 점을 분명히 합니다. 수학을 잘하는 사람만이 아니라, 원리를 알고 싶어 하는 사람이라면 충분히 따라갈 수 있도록 설명의 속도를 조절합니다. 인공지능이 어떤 한계를 갖고 있으며, 왜 특정한 결과를 내놓는지 이해하게 되면 기술을 무비판적으로 받아들이지 않게 됩니다. 이는 AI를 활용하는 능력뿐 아니라 기술을 판단하는 기준을 세우는 데에도 도움이 됩니다.
《AI가 쉬워지는 최소한의 수학》은 인공지능을 전공으로 삼지 않더라도, 기술이 작동하는 방식을 알고 싶어 하는 독자에게 적합합니다. 수학을 다시 공부해야 한다는 부담보다, 이미 알고 있는 개념을 정리하며 사고의 틀을 넓히고 싶은 사람에게 어울리는 책입니다. AI 시대를 살아가는 데 필요한 기초적인 이해를 차분히 다지고 싶은 독자에게 추천할 수 있습니다.
