복잡한 수학과 코드 없이도 이해할 수 있는 현대 인공지능의 내부 지도.

AI가 일하는 법 - 마법의 장막을 걷어내고 과학의 눈으로 바라본 인공지능의 본질
로널드 크노이젤 지음, 한선용 옮김 / 제이펍 / 2026년 5월

이 글은 출판사에서 도서를 제공 받아, 직접 읽고 작성한 리뷰입니다.

1. AI는 어떻게 작동하는가. 유행은 빠르게 바뀌지만 그 밑바닥에 있는 질문은 쉽게 변하지 않는다. 인공지능을 지탱하는 기초 지식을 배운다면 지금과 같이 급변하는 시대에 귀중한 자산이 되지 않을까. 다만 한가지 문제가 있다. 복잡한 코드와 수학으로 쌓여져 있는 마법 같은 인공지능 기술을 쉽게 배우기는 어렵다. 저자는 그 한계를 넘어선다. 20년차 전문가의 일상적이고 직관적인 비유가 친절하게 준비되어 있다. 벡터와 행렬이 아닌 측정값의 2차원 그래프로 시각화한다. 거기서 어떻게 이미지의 픽셀이 784차원의 벡터로 변환되는지 숫자의 나열이란 비유로 우리의 이해를 돕는다. <머신러닝, 핵심만 빠르게!>와 비슷한 구성이지만 이 책을 더 술술 읽은 거 같다. 비전공자도 겁낼 필요 없이 인공지능의 구체적인 개념 수준까지 들어갈 수 있는 발군의 교양서라고 생각한다.

2. 이 책이 가장 좋았던 점은 교양을 추구하지만 절대로 얕지 않다는 거였다. 인공지능을 간단하게 설명하기 위해 이것으로 상상의 나래를 펼치거나 과장하지 않는다. 이것은 마법이 아니다. 허스키와 늑대를 분류하는 모델이 정작 동물이 아닌 배경의 눈을 보고 판단한다. 겉보기에는 그럴 듯한 하지만 절대로 실용적이지 않은 경우도 있다는 것이다. 게다가 트렌디한 기술만 다루는 게 아니라 이것의 근간이 되는 기술의 계보를 꼼꼼하게 서술한다. 그동안 기호주의와 연결주의가 대립했다는 것도 참 흥미롭다. 기호주의는 인간의 논리 체계를 심볼과 규칙으로, 연결주의는 인간의 뇌 신경망을 모방하는 방식이다. 처음 수십 년동안 기호주의가 우위를 점했지만, 현재는 컴퓨터 속도와 딥러닝 혁명으로 연결주의가 승리하였다. 몇십년 전 볼 수 있는 인공지능의 형태는 지금과 너무나도 달랐다는 것이다. 우리는 엄청난 기술적 진보를 경험하고 있지만 이것이 유레카처럼 등장한 게 아니었구나. 많은 이들의 지성으로 수십 년에 걸친 점진적 발전의 결과물이었음 절실하게 실감한다.

3. 비즈니스보다는 기술적 이해를 돕는 인공지능 교양서를 찾는가? 그렇다면 이 책을 읽어보자. 표지가 좀 딱딱하게 생겼다고 지루하겠지 추측하면 오산이다. 여기에는 일상적인 이야기와 명쾌한 예시가 있다. 알고리즘이란 단어는 컴퓨터 과학을 넘어서 일상에서도 보편적으로 쓰이는 거 같다. 레스토랑에 한번 비유해보자. 레시피가 알고리즘이라면 직원들이 숙지해야 하는 전체적인 메뉴얼은 프로그램, 그 직원들은 컴퓨터라고 이해할 수 있다. 머신러닝의 결정 트리는 스무고개와 비슷하다. 예, 아니오로 대답할 수 있는 몇가지 질문으로 데이터를 분류하기 때문이다. 트렌디한 서적도 좋다. 다만 그런 책은 서재에 오랫동안 꽂아놓기에는 망설여질 것이다. 내일은 내일의 트렌디한 서적이 필요할테니. 그럴 때는 이 책이다. 초심자부터 전문가까지 모두에게 인사이트를 줄 수 있는 탄탄한 지식을 배울 수 있다.

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