비전공자도 볼 수 있는 기계학습과 인공지능 입문서 : 책 예고편 : '기계는 어떻게 생각하는가?'

 

 책 소개합니다.

 '기계는 어떻게 생각하는가?'(숀 게리시 지음, 이수겸 옮김, 이지스퍼블리싱, 2019)

 

비전공자도 볼 수 있는 기계학습과 인공지능 입문서

 

 

 알파고 때문에 인공지능과 기계학습이 대중의 관심을 끌게 되었고, 딥러닝, CNN, RNN, GAN 등의 용어도 기사에서 자주 접하게 되었습니다. 이런 용어가 궁금해도 이 분야에 대한 전문적인 지식 없이 접근할 수 있는 설명을 찾기가 쉽지 않았습니다. 그러던 차에 이 책을 읽게 되었습니다.

 

 저자는 머리말에서 이 책의 집필 의도를 이렇게 밝히고 있습니다.

"하지만 내가 기계 학습이 작동하는 방식을 이해하는 데 어려움을 느낀 좀 더 근본적인 이유는 다른 데에 있었다. 새로운 발견에는 대부분 기존의 발상을 넘어서는 뛰어난 아이디어가 포함되어 있지만 누구도 가르쳐 주지 않았다. 연구자들이 새로운 방법을 발견하고, 그 과정을 기록하거나 프로토타입을 공개할 때까지 우리는 그저 어떻게 이런 걸 만들 수 있는지 몰랐던 것뿐이다. 이는 연구자들이 상호 검증할 수 있는 잡지에 새로운 발견에 대한 논문을 투고하는 이유이기도 하다. 하지만 상호 검증이 이루어져도 새로운 발견에 대한 세부 내용이 널리 퍼져 나가는 데는 그다지 도움이 되지 않는다.
 결국, 나는 여러 사람과 연구하면서 다른 사람들이 기계 학습을 이해할 때 어려움을 겪지 않도록 도와야겠다고 생각했다. 나는 '나에게 있었으면 좋았겠다'고 생각한 이야기를 모아 책으로 엮었다."
(기계는 어떻게 생각하는가?, 숀 게리시 지음, 이수겸 옮김, 이지스퍼블리싱, 2019, 5~6쪽)

 

 

 머리말의 윗글을 읽으면서 책이 많이 어렵지 않을까 하는 걱정을 했습니다. 괜한 걱정이었습니다. 어려운 수식이나 프로그램 코드도 나오지 않았습니다. '알파고부터 자율 주행차까지! 기계 학습 구현 사례와 작동 원리'라는 부제가 달린 이 책은 플루트를 연주하는 18세기 자동인형에서 시작하여, 자율 주행차 대회인 DARPA 그랜드 챌린지와 영화 추천 알고리즘 대회인 넷플릭스 프라이즈에 도전한 참가자들의 이야기, 퀴즈쇼 <제퍼디!>에 도전한 IBM의 왓슨, 알파고, 스타크래프트 봇 등에 대해서 이야기합니다. 그 사례들을 통해서 알기 쉽게 작동 원리를 설명합니다. 물론 아직 학문적으로 아주 엄밀한 설명은 아닙니다. 하지만 '아, 이런 식이었구나!'라고 나름대로 일단은 넘어갈 수 있었습니다.

 

 딥러닝, CNN, RNN, GAN, 몬테카를로 트리 탐색 등에 대한 설명이 그림과 함께 자연스럽게 포함되어 있습니다. 알파고와의 네 번째 대국에서의 이세돌 9단의 신의 한 수에 대해서 이렇게 언급됩니다.

"네 번째 대국이 끝난 후 알파고 제작자들은 이 수에서 무슨 일이 벌어졌는지를 분석했다. 알파고는 이세돌이 이 수를 둘 확률이 매우 낮다고 판단하여 해당 수에 대한 검색 트리를 충분히 탐색하지 못했다는 것을 발견했다. 알파고는 이세돌이 이 수를 둘 확률이 1만분의 1에 불과하다고 판단했던 것이다."
(앞의 책, 372쪽)

여기에 관심 있으신 분들도 이 책 한번 읽어보시기 바랍니다.