chatGPT 등장이후로 더 이상 인공지능에 대한 공부를 미룰 수 없다는 생각을 하면서 관련 책자와 인터넷 강의를 찾아 듣고 있는데 그다지 만족스러운 책이나 강의를 발견하기는 쉽지 않았다. 최근에 Python 언어를 통하여 pytorch나 tensor flow library를 공부하면서 인공지능이 어떤 방식으로 문제를 해결하는가에 대한 아이디어를 알게 된 것 같다.
박태웅 의장의 AI강의는 인공지능에 대한 책으로는 무척 특이하게 국내 베스트셀러 1위에 오르는 기염을 토한 책이라 무척 기대를 하면서 읽게 되었다. 무척 친절하면서도 쉬운 언어로 머신러닝의 원리나 chatGPT 등 LLM 인공지능을 잘 활용하기 위해서는 프롬프트를 잘 만드는 것이 중요하다는 등 내가 지난 6개월 정도 배운 내용이 2장과 3장에 대해 잘 쓰여 있었는데, 개인적인 생각으로는 좀 더 설명이 추가 되었으면 좋을 것 같다는 생각이 들었다. 최근 노벨 물리학상 수상자가 인공지능의 아버지라고 불리는 제프리 힌튼 교수로 결정되었는데 이러한 인공지능의 발전을 이끈 인물들에 대한 이야기나 인공지능이 발전하면서 있었던 주요한 문제점과 이를 해결하는 과정 등도 소개해주었으면 좋을 것 같다.
인공지능을 처음 설명하는 과정에서 몬테 칼로 알고리즘이나 벡터를 활용하여 각종 정보의 연관관계를 정의한다는 설명은 아주 기본적이고 인공지능을 이해하기 위해서 꼭 필요한 내용이라고 생각되는데, 다른 책에서는 찾기 어려운 내용이었는데 이 책에서 실려 있어 무척 도움이 되었다. 개인적으로는 인공 신경망에 대해서도 이 정도 수준의 설명이 있으면 좋을 것 같았는데, 이 책에서는 깊이 들어가기 차트에서 조금 어렵게 설명되어 있다.
4장 이후로는 향후 인공지능에 의해 발생할 수 있는 문제점이나 이를 막기위한 사람들의 노력에 대한 소개가 책의 반 이상의 분량에 걸쳐 소개되었는데, 초보자에게는 다소 어렵거나 지루하게 느껴질 것 생각되었다. 이 부분은 저자가 중요하다고 생각하더라도 분량을 줄이고 (지금처럼 외국 문서의 전 내용의 번역을 담는 것보다는 저자가 요약하여 설명하는 것이 더 좋을 것 같다는 생각이 든다.) 책 내용의 난이도가 전체적으로 고르지 않은 점이 조금 걸리기는 하지만, 전체적으로는 초보자가 인공지능에 대한 감을 잡을 수 있는 괜찮은 책이라고 생각된다.
