딥러닝 레볼루션 (AI 시대, 무엇을 준비할 것인가 | 양장본 Hardcover)

딥러닝 레볼루션 (AI 시대, 무엇을 준비할 것인가 | 양장본 Hardcover)

$25.87
Description
인공지능, 초연결, 초지능, 자율주행까지
모든 혁신은 딥러닝에서 시작되었다

4차 산업혁명, AI 시대의 미래를 예측하려면
딥러닝에 주목하라
‘스마트폰 혁명’ 이후의 새로운 패러다임은 무엇일까. 누구도 경험하지 못한 미래가 다가오고 있다. ‘딥러닝 혁명’이 바로 그것이다. 딥러닝 혁명에서 시작된 변혁은 산업, 교육, 경제, 문화, 전 영역에 걸쳐 가시화되고 있다. 새로운 패러다임 등장은 필연적으로 승자와 패자를 낳는다. 발 빠르게 적응하는 이와 그렇지 못한 이가 나뉘는 것이다. 얼마 전 소프트뱅크 손정의 회장이 문재인 대통령을 만나 자리에서 “첫째도 AI, 둘째도 AI, 셋째도 AI”라고 힘주어 말했다. 인공지능에 기업과 국가의 경쟁력이 달려 있으며, 인공 지능 개발에 모든 역량을 집중해야 한다는 것이었다. 실제로 4차 산업혁명 열풍과 알파고 충격 이후, 인공지능은 제조업, 통신, 자동차, 서비스업 등 산업뿐만 아니라 교육, 의료, 법조, 행정 등 우리 생활 모든 영역에 깊숙이 들어왔다. 빅데이터와 인공지능이 결합된 서비스가 나의 욕구를 나보다 먼저 정확하게 알고 상품을 추천을 해주는 일은 이제 너무 당연해서 특별하게 느껴지지 않을 정도다.

이제는 앞을 내다보는 질문이 필요한 시점이다. 이와 같은 변화가 어디서 시작되었고, 앞으로 어떻게 될 것이며, 나아가 우리는 무엇을 준비해야 하는지 말이다. 《딥러닝 레볼루션》의 저자 테런스 J, 세즈노스키는 인공지능 발전에 결정적 역할을 한 것이 딥러닝이라고 말한다. 딥러닝 없이는 지금과 같은 변화가 없었을 것이며, AI 시대의 미래를 예측하기 위해서는 딥러닝을 알아야 한다는 것이다. 모두의 각광을 받고 있는 빅데이터, 초연결, 자율주행 역시 딥러닝 없이는 불가능했을 성과다. “아무리 많은 데이터를 만들어내도 머신러닝(딥러닝)이 발전하지 않으면 아무 소용이 없다”는 말이 이를 압축적으로 보여준다.

이 책에서 신경과학과 머신러닝 분야의 대가인 세즈노스키는 통찰력 있게 인공지능의 과거와 현재를 돌아보고 미래를 조망한다. 딥러닝은 지금까지 이뤄낸 변화보다 앞으로 훨씬 큰 변화를 가져올 것이다. 하지만 여기에는 ‘궁극적으로’라는 단서가 붙는다. 그 시기가 앞당겨질지 아닐지, 발전의 결과물을 유리하게 이용할지 못할지는 전적으로 우리가 어떻게 하느냐에 달려 있다.

북 트레일러

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저자

테런스J.세즈노스키

TerrenceJ.Sejnowski

소크생물학연구소SalkInstituteforBiologicalStudies의프랜시스크릭FrancisCrick석좌교수이자캘리포니아대학교샌디에이고캠퍼스UCSD의교수로재직중이다.버락오바마행정부의브레인이니셔티브BRAINInitiative에서자문위원으로활동했으며,현재인공지능분야최고학회인NeurIPS의의장직을수행하고있다.딥러닝기술의초석이된볼츠만머신알고리즘을제프리힌튼과함께개발한것을비롯해뉴럴네트워크의학습이론에대한다수의논문을발표했다.
머신러닝및신경과학최고권위자중한명인세즈노스키교수는한국에서열린‘2018인공지능국제컨퍼런스’에기조연설자로참여해,‘딥러닝혁명’이라는주제로딥러닝의현황과미래를통찰력있게조망한바있다.그는이책에서인공지능의발전에변곡점역할을한딥러닝기술이현재에이르기까지의과정,앞으로딥러닝이만들어낼혁신과변화에대해서풀어내고있다.

목차

추천사006
감수자의글010
서문

1부지능의재해석
1장머신러닝의부상024
2장인공지능의재탄생061
3장뉴럴네트워크의여명076
4장두뇌방식의컴퓨팅093
5장시각시스템에서얻은통찰112
·연대표133

2부기술적영향과과학적영향
6장머신러닝의미래
7장알고리즘의시대
8장헬로,미스터칩스
9장내부정보
10장인식
11장자연은인간보다영리하다
12장심층지능
·연대표

3부다양한학습방법
13장칵테일파티문제
14장홉필드망과볼츠만머신
15장오류의역전파
16장컨볼루션러닝
17장보상학습
18장NIPS
·연대표

헌사
용어설명
주

출판사 서평

제조업,통신,자동차,서비스,교육,의료,법조,행정까지
게임의규칙을바꾸고있는인공지능

인공지능은어디까지왔고,어디로향할것인가
인공지능은과연인간의지능을따라잡을수있을것인가

자율주행자동차,인공지능과머신러닝을통한의료진단,딥러닝시스템을통한법률상담,자동거래를통한막대한이익등은딥러닝혁명이만들어낸변화들이다.자율주행과의료영역을중심으로그발전양상을좀더자세히살펴보자.
자율주행차가불러올변화는운전으로부터의해방과도로주행이보다안전해지는수준을훨씬넘어선다.우선언제어디서든자율주행차를쓸수있게되면자연스럽게소유개념이달라질것이다.부르자마자1분만에인공지능이안전하게운전하는자동차가온다면굳이차를소유할필요가없기때문이다.자율주행자동차가상용화되고도시밖에주차를하는시대가오면현재도시에서주차장으로쓰이는방대한면적이생산적인목적으로재활용될것이다.실제로도시계획가들은이미주차장을공원화하는방안등을그려보고있다.이는도시의형태를완전히뒤바꿀것이다.자동차와관련된여러산업군이영향을받는것은물론이다.보험사와정비소가대표적이다.
의료계는어떨까.머신러닝이발전하고빅데이터를이용할수있는여러문제에적용됨으로써변혁을겪게될전망이다.의료진단이대표적인예다.환자수백만명의기록을활용할수있게되면서더욱정확해질것이다.암진단에서딥러닝의예측과전문의의판단이결합된경우0.995라는거의완벽한정확도가나왔다.인간과인공지능이힘을합쳤을때더나은수행력이나온이유는전문의와딥러닝네트워크가동일한자료를서로다른방식으로보기때문이다.이는곧인간과기계가경쟁하기보다는공조하는미래가열릴것이며보다많은생명을살릴수있게될것이라는의미다.
이와같은놀라운변화는수많은데이터를해석하고응용하게됨으로써가능해졌다.그리고여기서핵심적인역할을하는것이머신러닝과딥러닝이다.세즈노스키교수는이렇게말한다.“데이터를가공해정보로만들어내는정제소역할을하는것이머신러닝(딥러닝)이다.아무리많은데이터를만들어내도머신러닝(딥러닝)이발전하지않으면아무소용이없다.”머신러닝과딥러닝없이는수많은데이터도의미가없다는뜻이다.
한편인공지능개발초기,많은연구자들은로직을통해서인공지능을구현할수있다고생각했다.그리고이들이주류학파의위치를점하고있었다.세즈노스키는이에대해도전장을내밀었다.인공지능을현실화시키기위해서는인간이학습하고응용하는방식을이해해야하는데,인간은로직을통해서학습하지않는다는것이었다.이는인공지능을신경과학과떼놓고말할수없는이유이기도하다.
세즈노스키를비롯한몇몇과학자들이개발한AI의새로운버전은로직대신데이터를기반으로하는방식이었다.딥러닝은아기가세상을경험하는것과동일한방식으로데이터를통해학습한다.그렇게새로운눈으로출발하여처음접하는환경을다루는데필요한기술을하나씩습득해나가는것이다.학습알고리즘은원시데이터에서정보를추출해그런정보로지식을만들고그런지식을이해의토대로삼으며그런이해로지혜를쌓는다.물론이와같은모델은초기에데이터를확보하는데어려움을겪었고,컴퓨터가데이터를처리할만큼의수준에오르지못해발전속도가더뎠다.
하지만2016년알파고를통해서전세계가똑똑히보았다.딥러닝이세상의모든것을변화시키는인공지능혁명의중심에서게된것을말이다.“알파고가이겼다,우리는달에착륙했다.”2016년봄인공지능바둑프로그램알파고가이세돌9단을꺾은직후,구글딥마인드최고경영자데미스허사비스가트위터에올린글이다.인공지능개발의성취와앞으로펼쳐질인공지능의역사에새로운출발을알리는상징적인사건이었다.
달에도착한다음에는,달에서어떻게잘살아갈지를고민해야한다.인공지능은과연인간의지능을뛰어넘을수있을것인가?머신러닝과딥러닝은어떤미래를가져다줄것인가?저자는인간지능의진화와인공지능의진화라는두개의축으로위질문에대한답을풀어간다.분명한건인공지능의발전은인간의지능에대한이해와따로떼놓고얘기할수없으며,인간에대한이해가곧인공지능의발전으로이어질것이라는점이다.저자는말한다.

현재딥러닝과인공지능을놓고한편에서는이상적인시나리오를,다른한편에서는종말론적시나리오를펼쳐놓고있지만,어느누구도그것들의궁극적인영향은예측할수없을것이다.사실우리에게주어진선택지는별로없다.제대로알고,미리준비하는것.이상적시나리오든,종말론적시나리오든미래의방향또한사전준비에들인노력과시간에의해달라질것이다.한가지는확실하다.인공지능과관련한모든기술은가공할만큼빠르게발전하고있으며,인간사회의모든영역에걸쳐영향을끼치고있다.기술의발전속도와영향의정도는날로높아지고있는데,안전벨트에몸을맡긴채움츠리는것은올바른반응이아닐것이다.

머신러닝및신경과학분야최고학회NeurIPS의장이말하는인공지능의모든것
인공지능,머신러닝,딥러닝을제대로알고싶다면
첫번째로봐야할책!

《딥러닝레볼루션》은총3부에걸쳐인공지능과딥러닝의활용현황,인공지능으로변화할미래모습과이를대하는관점,인공지능과딥러닝기술의발전과정에대해서이야기한다.1부경우딥러닝의실제적용사례를사례를들어가며현재의발전상을보여준다.주식거래,자율주행차,교육,게임,헬스케어,번역,음성인식,사물인식등이다.2부에서는미래의인공지능기술에대한조망과더불어인공지능과관련기술을바라보는다양한관점을보여준다.대가의시선으로앞으로펼쳐질변화의모습을가늠해보고,인공지능에대한다양한시각을접하는기회가될것이다.마지막3부에서는인공지능과딥러닝발전과정에있었던다양한연구와그사이등장한여러알고리즘의원리와직관을차근차근살펴본다.저자의깊이있는설명을통해,인공지능발전의역사와머신러닝의이론적기초를이해할수있을것이다.
세즈노스키교수는현재인공지능분야최고학회인NeurIPS의의장이며,2018년한국에서과기정통부주최로열린‘2018인공지능국제컨퍼런스’에기조연설자로참여한바있다.또한노벨상의산실인소크생물학연구소의석좌교수로재직중이다.머신러닝과신경과학분야의세계적권위자가몇십년에걸친경험과연구를집대성한기록인만큼이책은쉽지만은않다.다행인점은,그가뛰어난작가라는사실이다.공학적인차원에서전문가만이해할수있는책이아니라누구든약간의노력을기울인다면이해할수있는책을써냈다.또한제프리힌튼,프랭크로젠블랫,마빈민스키,놈촘스키등인공지능분야뿐만아니라현대지성사에서빼놓을수없는학자들의생생한일화와치열한논쟁이곳곳에담겨있어한편의역사책을읽는듯한기분이들게한다.
만약누군가인공지능,머신러닝,딥러닝에알고자한다면《딥러닝레볼루션》은첫번째리스트에올려야하는책이다.그리고이책을읽은사람과읽지않은사람의차이는크게날것이다.

[책속으로이어서]
1939년도에상영된고전뮤지컬영화〈오즈의마법사〉에서는허수아비가〈내게뇌만있다면(IfIOnlyHadaBrain)〉이라는노래를부른다.허수아비가몰랐던것은그가이미뇌를갖추고있었다는사실이다.뇌가없었다면노래는커녕말도한마디못했을것이다.다만그의뇌는생긴지고작이틀밖에안된상태였고,따라서그의진정한문제는뇌가아니라경험의부재였다.시간이흐르면서그는세상에대해배워나가고결국은오즈의모든인물가운데가장현명한존재로인정받는다.그는자신의한계를알정도로현명했다.대조적으로틴우드맨(TinWoodman)은〈내게심장만있다면(IfIOnlyHadaHeart)〉을불렀다.그와허수아비는뇌를갖는것과심장을갖는것가운데어느것이더중요한지를놓고열띤토론을벌였다.실세계에서는물론이고오즈에서도인지와감성이조화를이뤄행동과학습에정교한균형을가하며인간지능을창출한다.이고전뮤지컬을인용한이유는이장의주제가‘인공지능에뇌와심장만있다면(IfAIHadOnlyaBrainandaHeart)’이기때문이다.
_4장:두뇌방식의컴퓨팅

오늘날머신러닝알고리즘은수천개의뉴런으로부터생성되는동시기록의분석,자유롭게움직이는동물의복잡한행동데이터의분석,순차적전자현미경디지털이미지의3차원해부학적회로재구성의자동화등에사용되고있다.인간의뇌를역설계한다면자연에의해발견된수많은새로운알고리즘에대해알수있을것이다.
_6장:머신러닝의미래

기초과학에의해개발된기술은상용화되기까지대략50년의시간이소요된다.20세기초반10여년동안상대성과양자기계분야에서이룩한위대한발견은20세기후반의CD플레이어와위성위치파악장치(GPS),컴퓨터등의등장으로이어진바있다.1950년대의DNA와유전자코드의발견은의학분야의애플리케이션과기업식농업의발전으로이어졌고오늘날의경제에까지그파급효과가미치고있다.브레인이니셔티브를비롯한전세계의다른뇌연구프로그램을통해지금이뤄낸기초적인성과는앞으로50년후등장할애플리케이션의단초가될것이다.현재의시각으로본다면공상과학소설이나다름없을50년후의세상에서말이다.162050년까지인간의뇌에상응하는인공지능을위한운영체제가만들어질것이라는기대도해볼수있다.그러나어느기업이,어느나라가이기술에대한통제권을거머쥐게될것인가는지금얼마나투자를하며얼마나크게판돈을거느냐에달려있다.
_9장:내부정보

사람의얼굴과같이수많은유사한객체들을구별하는데얼마나많은피질뉴런이필요한가?이미지연구를통해우리는인간의뇌에서다수의영역이얼굴에대해반응을보인다는것을알게되었다.그중일부는매우높은민감도를보이는것으로나타났다.그러나이들영역들사이에서도하나의얼굴에연관된정보는수많은뉴런들에넓게배분되어있다.캘리포니아공과대학교의도리스차오(DorisTsao)는얼굴에선택적으로반응하는원숭이의피질뉴런신호를기록하고200개의얼굴세포로부터나오는인풋을조합해얼굴을재구성하는것이가능하다는것을보여준바있다.이것은얼굴에선택적으로반응하는모든뉴런의하위집합중비교적작은규모라할수있다.
_10장:의식

오늘날의시각에서본다면,촘스키는중대한사안이무엇인지이해하고있었다는것을알수있다.다만촘스키는학습의힘을간과했던것이다.딥러닝은뇌의뉴럴네트워크와마찬가지로뉴럴네트워크모델이촘스키가‘신비주의’라고일축했던‘일반화’역량을보유할수있다는것을입증했다.또한다양한언어들중에서선택적으로인지하도록학습될수있고서로다른언어를번역하고완벽한구문론을적용하여이미지의캡션을생성할수도있음을보여줬다.궁극적인아이러니는머신러닝이자동문장구문분석의문제를해결했다는것이다.컴퓨터언어학자들의불굴의노력에도불구하고촘스키가말한구문론의‘추상적이론’이해결하지못했던그것말이다.스키너가개척한동물실험연구의결과인강화학습과더불어머신러닝은목표달성을위한일련의선택에의해좌우되는복잡한문제들을해결할수있다.이것이문제해결의정수이자궁극적으로는지능의기반이된다.
_11장:자연은인간보다영리하다

돌이켜보면,20세기행동에대한정반대의접근법을취했던행동주의와인지과학은뇌를배제하는똑같은실수를저지른셈이다.행동주의자들은내적검증에의해오도되기를원치않았기때문에지침을얻기위해뇌의내부를들여다보지않는것을명예롭게생각했다.그들은블랙박스의인풋과아웃풋을신중하게통제함으로써어떤우발적상황에서도행동주의적법칙을발견할수있을것이라믿었다.기능주의적인지과학자들의입장은정신의내적표상을발견할수있을것이라믿으며행동주의를거부했다.그러나그들또한뇌가내적표상을어떻게이행하는지에관한세부사항들은무관하다고믿었기때문에그들이개발한내적표상의기반은신뢰할수없는직관과민족심리학이었다.자연은인간보다영리하다.
_11장:자연은인간보다영리하다

AI@50의마지막날에는연회가베풀어졌다.저녁식사가끝날무렵1956년인공지능에관한다트머스여름연구프로젝트에참