“출판사로부터 책을 제공받아 작성하였습니다.”
책 표지는 투박하지만 AI 상식사전이라는 책 제목에 딱 맞게 AI에 관한 다양한 지식을 폭넓고 친절하게 들려주고 있다. 책은 크게 두 부분으로 되어 있는데, 첫 번째 부분은 인공지능이 개인과 사회에 미치는 영향으로 1장은 인공지능 기술의 발전에 따른 일자리의 변화와 이에 대한 개인의 대응 방향, 2장은 인공지능의 편견, 윤리, 가짜 뉴스 등 인공지능이 사회에 미치는 문제점에 대해 설명하고 있다. 두 번째 부분은 인공지능의 기본 개념을 비롯한 세부적인 내용을 다루고 있는데, 3~6장에서는 인공지능, 머신러닝, 인공 신경망, 딥러닝의 개념, 7~8장에서는 인공지능의 대표적인 응용 분야인 자연어 처리와 이미지 처리 분야에서 활용되는 인공지능에 대해 설명하고 있다.
인터넷 등의 다양한 참고자료와 함께 쉽고 명확한 설명이 이 책의 가장 큰 장점이지만, 내용 중간중간 위치해서 간략한 용어 설명이나 관련 페이지 등 내용을 담고 있는 “잠깐만요” 부분, 관련된 용어나 개념을 소개하는 “전문가의 조언” 코너도 책의 활용도를 높여주는 작가와 출판사의 세심한 배려가 담긴 부분이라고 생각한다.
평소에 인공지능, 빅데이터, 데이터분석 등에 관심이 있어 상당 부분 아는 내용들이 나올 거라 생각했는데 막상 책을 읽어보니 처음 접하는 흥미로운 내용이 많이 담겨 있어 무지함에 반성하게 되었다. 하나 예를 들면 인공지능 시스템에 잘못된 입력을 하거나 학습 데이터를 오염시켜 오작동하도록 하는 적대적 공격(Adversarial Attack) 또는 적대적 머신러닝(Adversarial Machine Learning)과 관련한 적대적 사례(Adversarial Example)가 그렇다. 팬더 이미지에 사람의 눈에는 보이지 않는 잡음(Noise)을 섞어 입력했을 때 긴팔원숭이(Gibbon)로 잘못 인식하거나, 정지(STOP) 표지판에 흰색과 검은색 스티커를 몇 개 붙일 경우 속도제한(SPEED LIMIT 45) 표지판으로 잘못 인식하는 사례 등인데, 속도 표지판 오인식의 경우 자율주행 자동차에게 큰 위협이 될 것이다. 보안에서의 창과 방패처럼 이러한 적대적 공격을 막기 위해 “적대적 공격을 공격하는 방법(Attacking Adversarial Attacks as A Defense)”도 연구되고 있다고 한다.
개인적으로 흥미롭게 읽은 내용들을 일부 소개하면 다음과 같다.
2장 내용중 인공지능이 그리는 미래 세상이 유토피아인지 디스토피아인지를 전망하는 부분이 있다. 디스토피아 전망 측면에서 2017년 10월, 서울대학교 공과대학 연구진은 “미래의 도시에서 시민들이 어떻게 살아갈 것인가?”라는 주제로 심층 연구를 실시하고 “2090년, 전 세계는 인공지능 권력이 계급을 나누는 이른바 초양극 사회가 될 것”이라고 발표했다고 한다. 미래시민은 4개의 계급으로 분화되는데, 99.997%를 차지하는 일반시민은 최하위 노동자 계급 “프레카리아트(Precariat)”로 인공지능 로봇과 힘겨운 일자리 경쟁을 벌이는 단순 노동자로 전략할 것이라는 다소 우울한 전망이다. 프레카리아트는 “불안정하다(Precarito)”라는 이탈리아어와 노동자를 뜻하는 영어 “프롤레타리아트(Proletariat)”의 합성어로 영국의 경제학자 “가이 스탠딩(Guy Standing)”이 처음 사용했다고 한다. 그러면서 1979년 방영된 만화영화 “은하철도999”가 초양극화된 미래사회를 그리고 있고, 주인공이 종착지에 도착해 영생의 몸을 가진 기계인간이 될 기회를 얻지만 인간성을 소멸하고 목표 의식 없이 인생을 허비하는 기계인간의 모습을 보고 사람의 삶이 유한하기 때문에 의미가 있다는 사실을 깨닫고 기계인간이 되는 것을 포기했다고 하는데, 그런 심오한 내용인지 몰랐고 새삼 만화지만 40여년전에 그러한 디스토피아를 상상한 작가가 대단한 것같고 머지 않은 미래에 현실로 다가오지는 않을까라는 생각을 잠시 해보게 만들었다.
3장에서는 약 인공지능, 강 인공지능, 튜링테스트, 중국어방, 지능강화 등 다양한 인공지능의 개념에 대해 소개하고 있다. 그 중에서 영화 이미테이션 게임으로도 잘 알려진 앨런 튜링의 튜링 테스트와 관련된 개념으로 “역 튜링 테스트(Reverse Turing Test)”가 있다고 하는데 처음 접해본다. 그런데, 우리가 인터넷에서 사이트에 가입하거나 특정 정보를 열람할 때 봇(bot)을 걸러내기 위해 종종 거쳐야 하는 캡차(CAPTCHA, Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart)가 역튜링 테스트에 해당하고, 튜링 테스트와 반대로 기계가 사람을 상대로 기계인지, 사람인지를 판별하는 테스트라고 한다. 은연중에 기계의 인간성 테스트를 통과해야 무언가를 얻을 수 있는 부분도 생활속에 들어와 있구나라고 잠시 생각해 보게 되었다.
4장 머신러닝의 개념에서는 지도학습, 비지도학습, 강화학습의 개념과 예시, 머신러닝 성능 평가 등의 다양한 내용을 알기 쉽게 다루고 있다. 장의 말미에는 2016년 알파고와 이세돌의 대결 이후 인공지능과 딥러닝, 머신러닝이 유행처럼 번지면서 인공지능은 곧 머신러닝과 딥러닝이 전부라고 생각하는 사람이 많아졌지만, 그 외 인공지능을 구현하는 학습외의 방법도 소개하고 있다. 그 방법인 추론(Inference), 탐색(Search), 시멘틱 네트워크(Semantic Network)의 개념을 얘기하면서 초기 인공지능 학자들이 해당 방법들을 바탕으로 인공지능을 구현하려 노력했지만 성공하지 못 했는데, 그 이유는 인공지능은 봄이 오면 꽃이 피고 아이가 자라면 어른이 되는 것과 같은 상식이 없기 때문이라고 한다.
인공지능이 실생활의 다양한 분야에 적용되어 있다고 하는데 피부로 실감하지는 못 하고 있다. 인터넷 검색창에 검색어 입력시 관련 추천 검색어나 연관 검색어가 표시되는 부분이 막연하게 검색엔진에서 알아서 처리하는 부분이라고 생각했는데 인공지능 기술중 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 개념이 적용되어 있다고 하는데 미처 알지 못 한 내용이다. 딥러닝을 설명하는 부분에서는 다른 책에서는 정확하게 이해하지 못 한 작동원리를 쉽게 설명해 주어서 이해할 수 있게 되었다.
AI에 대해 전혀 모르는 독자가 보면 부분적으로 어려운 내용이 있을 수 있겠지만, 사전 활용하듯이 AI에 관련해서 참고가 필요할 때 가까이 두고 자주 펼쳐보게 될 것같다.