가장 쉬운 AI 입문서 (인공지능)

오니시 가나코|아티오

가장 쉬운 AI 입문서 (인공지능)

오니시 가나코|아티오

이 책을 담은 회원

12명

분량보통인 책

장르인공지능

출간일2019-07-20

페이지224쪽

10%15,000원

13,500원

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출간일2019-07-20

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장르인공지능

출간일2019-07-20

페이지224쪽

요약

가장 쉬운 AI 입문서 (인공지능) 내용 요약

이 책은 인공지능이라는 다소 어렵고 복잡하게 느껴지는 주제를 일상적인 언어와 쉬운 비유를 통해 아주 친절하게 풀어낸 안내서입니다. 저자인 오니시 가나코는 복잡한 수학 공식이나 프로그래밍 언어 대신, 인공지능이 도대체 무엇이며 우리 삶을 어떻게 바꾸고 있는지를 직관적으로 설명합니다. 책은 크게 인공지능의 정의, 역사, 주요 원리, 그리고 인공지능이 가져올 미래 사회의 변화라는 큰 흐름으로 구성되어 있습니다. 🤖

첫 부분에서는 인공지능의 개념을 명확히 정의합니다. 흔히 영화 속

요약

독서 가이드

1. 이 책은 40대 남성들이 가장 좋아하는 책이에요.

2. 여유로운 저녁 시간에 몰입해서 읽기 좋은 분량이에요.

평균 별점

3.5/ 5.0

이 책을 담은 사람

1위40대 남성

2위30대 여성

연령별 분포

50+

작가

오니시 가나코

(지은이)

전지혜

(옮긴이)

상세 정보

인공지능의 원리에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 다양한 사례를 들어 설명하고, 미래에 인간과 인공지능이 공존하는 방법에 대하여 설명하고 있다. 특히 인공지능의 핵심 이론인 머신러닝, 딥러닝에 대한 이해를 높이기 위해 다양한 도표와 그림을 이용하여 설명하고 있다.

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게시물

이상은

@aovy1vurqj5e

Chapter 06. 머신러닝이란 무엇인가? 93쪽 강화 학습은 지도형 머신러닝처럼 명시적인 답(학습 훈련 데이터)을 제공하지 않지만, 행동 선택지 및 선택한 행동이 좋은지 아닌지를 판정하는 기준을 사람이 제공해 줍니다. 그러면 컴퓨터는 지정된 범위 내에서 시행착오를 반복해 나가면서 학습을 하게 됩니다. (...) 규칙을 정할 수 없는 문제는 처리해내지 못한다는 단점이 있습니다. 지도형 및 비지도형 기법과는 달리, 강화 학습은 확실한 정답을 내놓는 것이 목적이 아니다. 가장 중요한 목적은 다음의 선택지들 중 가장 적합한 것을 제시하는 것이다. 맨 마지막 문장처럼, 규칙이 아예 없는 추상적인 문제는 패턴화 자체가 안 되므로 그러한 주관적인 문제는 논외로 한다. 강화학습 기법은 우리가 실제로 성장할 때 나타나는 과정을 잘 나타낸다. 우리는 시행착오를 통해서(그것이 큰 실패든, 큰 이별이든, 낙심이든 등등) 한발짝 더 발전된 미래로 향한다. 희망적인 미래로 한발짝 더 뻗어나가는 느낌이랄까. 사람이라면, 그 시행착오 과정에서 때로는 포기하기도 하고, 직선적으로 발전하는 게 아니라 나선형으로 발전하기도 한다. 반면, 머신러닝은 컴퓨터의 기술을 활용하는 것이기에, 쉽게 포기한다든지 감정에 빠진다든지 하는 그런 과정은 아예 없다. 이러한 너무나도 인간적인 우리의 한계 때문에 AI 기술은 여러 가지 면에서 우리에게 많은 도움을 주는 것 같다.

이 책을 읽었어요

5년 전

이상은

@aovy1vurqj5e

Chapter 12. 미래의 AI와 일에 대해... 223쪽 AI와 함께 일을 잘 처리하려면 먼저 AI를 이해하고 있어야만 합니다. AI에 관한 숫자적인 지식을 익히거나 실제로 AI 프로그래밍을 하는 것이 아니라 PART 1에서 언급했듯이 AI의 개요를 이해하고 AI의 장단점만 알고 있으면 됩니다. 장단점만 알고 있으면 사람만 할 수 있는 일이 무엇인지 찾아내 수 있습니다. 즉, 어느 부분을 AI에게 맡기고 어느 부분을 사람이 직접 처리해야 할지 알 수 있다는 뜻입니다. 꼭 코딩이나 프로그래밍, 수학 및 통계 지식이 월등하지 않아도 우리는 AI 활용을 할 수 있다. 물론 세밀한 조작과 창조에 있어서 조금 부족할 순 있어도, 우리가 주로 일하는 목적은 AI 개발 그 자체가 아니기 때문에 괜찮다고 본다. 앞으로 직업의 세계는 더 다양해질 것이고 새로운 직업의 탄생과 죽음이 계속해서 반복될 것이다. 우리가 이 기조에 휩쓸리지 않기 위해선 AI 활용의 본질에 접근해야 한다. AI를 왜 공부해야 하며, 왜 활용해야 할까? 그 본질은 무엇일까? 앞으로 직업적으로 성장해가면서 이 본질에 대해 깊이 고민해보고 싶다. AI를 배척하기만 해서는 안 된다. AI와 더불어 가는, 상생의 관계로 나아가야 한다. 위의 대목처럼, 사람만이 할 수 있는 부분을 명확히 해두자. 그리고 AI와 상생하는 것은 비인간적인 게 아니라 효율적이고 훠얼씬 생산적이다!

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5년 전

이상은

@aovy1vurqj5e

06. 소설가 196쪽 AI가 소설을 쓰기 힘든 이유 중 하나는 소설이 그저 문장을 나열하는 작업이 아니기 때문입니다. 소설은 그저 문장만 나열된 것이 아닙니다. 소설은 그저 문장나열의 연속이 아니다. 문학 자체가 그렇지 않다. 그럼 단순하 문장 나열로 끝나지 않게 작용하는 그 원리는 무엇일까? 사람만이 가질 수 있는 상상력과 직관력, 그리고 통찰력 및 창의력이 아닐까?

이 책을 읽었어요

5년 전

이상은

@aovy1vurqj5e

Chapter 07. 딥러닝이란 무엇인가? 142쪽 ‘사람이 특징을 제공하지 않았다’라는 의미는 곧 딥러닝이 도대체 어떤 특징을 잡아서 학습하고 높은 정밀도의 예측 모델을 만들어냈는지 알 수 없기 때문입니다. 즉, 딥러닝을 통해 데이터에서 추출한 규칙은 블랙박스(입력 내용에 맞추어 출력이 일어나기는 하지만 내부 구조는 알 수 없는 시스템)나 다름 없습니다. 이세돌과 AI 간의 바둑 대결이 있었을 때, 모두가 두려워했던 부분이 바로 이 블랙박스였다. AI가 도대체 어떤 내부 기준으로 판단했는지, 어떻게 답을 도출했는지를 알아낼 길이 전혀 없다. 석학자들도 이 부분에 대해서 크게 우려하고 있으며, 그렇기에 더더욱 인간만이 살릴 수 있는 영역을 찾고 지켜내야 한다고 한다. 우리가 AI 기술에 의존할수록 우리는 스스로 판단하는 힘을 잃을 수 있기 때문이다. 뭐든지 편안하게 검색만 하고 답을 찾아가는데, 어떻게 사유의 힘을 기를 수 있을까? 게다가 위에서 말한 것처럼, 블랙박스의 현상이 계속 심화될텐데, 우리가 내부 원리를 이해하지도 못한 상태에서 AI의 판단을 흡수하게 된다면 어떻게 될까? 우리 스스로 생각하는 능력의 힘이 옅어지는 것은 아닐까?

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5년 전

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이상은

@aovy1vurqj5e

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5년 전

이상은

@aovy1vurqj5e

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5년 전

이상은

@aovy1vurqj5e

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5년 전

이상은

@aovy1vurqj5e

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5년 전